Exista un vechi citat al lui TE Lawrence despre modul in care actul „dezordonat si lent” al luptei impotriva insurgentilor este „ca si cum ai manca supa cu un cutit”. Indiferent de dimensiunea companiei, stadiul vietii sau industrie, acest citat nu ar trebui sa descrie niciodata o echipa Google Analytics.

Dupa 9 luni de lucru la o companie, zona Bay ar considera „traditionala”, am vazut importanta construirii unei echipe Analytics care sa se concentreze pe cautarea si dezvoltarea imbunatatirilor „functiei pas”. Am analizat datele, sistemele si procesele de afaceri pe care le analizam si le dezvoltam si, in acest sens, ne-am reexaminat intreaga abordare. Practicile noastre sunt inca in lucru, dar am gasit cele mai mari succese ale noastre, concentrandu-ne pe cateva concepte critice pentru modul in care echipa noastra de analiza ar trebui sa faca afaceri.

Array

Acesta este un ghid „Cum se face” pentru realizarea analizei – axat pe filozofiile echipei de ansamblu si care nu se scufunda prea adanc in partea tehnica (cu exceptia catorva strigate). Speram ca aceste cinci principii-cheie pot servi ca o trecere prietenoasa a lingurilor pentru a ajuta alte echipe sa alimenteze cresterea companiei lor.

Incantator ..

Array

.

Unul dintre cei mai importanti pasi in adoptarea de practici mai bune a fost mai intai „oprirea” a ceea ce facea echipa si gandirea critica despre actiunile noastre. Facand acest lucru, am reusit sa trecem de la o abordare de tip „bilet” care maximizeaza randamentul cererilor ad-hoc la o abordare „de produs”, in care construim instrumente semnificative pentru restul afacerii pe parcursul proiectelor mai mari, pe termen lung. .

Array

Da, schimbarea a fost dureroasa si a creat unele frictiuni organizationale pe termen scurt. Cu toate acestea, a permis intregii echipe Analytics sa ne intensifice jocul. Reevaluand toate rezultatele grupului, am reusit sa ne dam seama ce conteaza cu adevarat pentru ceilalti utilizatori de afaceri din companie si sa le punem aceste produse in maini.

Trebuie sa putem repeta rapid ideile noi.

Tot ceea ce straluceste nu este cu siguranta aur, iar o echipa de analiza buna trebuie sa poata trece rapid prin idei stralucitoare daca vrem sa ne indreptam spre cunostinte reale. Pentru ca echipa sa ofere o valoare profunda pe termen lung, trebuie sa facem ceva asemanator cercetarii primare. Doar ideile care sunt realizabile si care au un ROI semnificativ merita mai mult timp si energie. Pentru a determina ce idei au aceste calitati, adoptam aceeasi abordare bazata pe date pe care o aducem la indeplinire asupra lucrarii in sine.

Desigur, prototiparea nu este doar tabla alba. Avem nevoie de un stack tehnologic care sa se potriveasca cu aceasta filozofie. Folosind limbaje de scriptare flexibile precum Python si R, precum si implementand noi instrumente si baze de date folosind Docker, echipa noastra a reusit sa reduca semnificativ timpul necesar pentru a lucra o idee de la conceptie, pana la dovada conceptului, pana la finalizarea afacerii instrument.

„Pivotul” este atat de suprautilizat. Dar niciun plan de afaceri nu supravietuieste primului contact cu clientul si trebuie sa ne asiguram ca solutiile si perspectivele noastre evolueaza impreuna cu compania. Ceea ce invatam fiecare are nevoie de o zi la – trebuie sa – informeze alegerile noastre de tehnologie. Instrumentele si software-ul trebuie adaptate la datele si intrebarile la indemana.

Tine minte asta?

De exemplu, bazele noastre de date privind tranzactiile si clientii sunt construite pe SQL Server. Desi acest lucru a servit bine afacerea de ani de zile, modelul relational influenteaza puternic modul in care utilizatorii gandesc despre date. Recent, echipa noastra a constatat ca trebuie sa ne indepartam de aceasta forma de gandire, deoarece ne-am ocupat de cateva intrebari dificile de directionare catre clienti. Cu ajutorul Docker, a fost usor sa invartiti instantele Neo4j si OrientDB si sa le puneti in miscare cu niste seturi de date cu dovezi de concept. Ne-a iesit dintr-un mod traditional de a gandi la datele vechi si a pus bazele unui sistem mai bun de directionare catre clienti.

Urmarind un posibil pivot viitor, suntem fortati sa fim modulari in proiectarea codului si a bazei de date. Suntem motivati sa dezvoltam functii si interogari curate, bine testate, pe care sa le putem conecta rapid la situatii noi. Am constatat, de asemenea, ca prototiparea pe baze de date si software cu Docker ne indeparteaza de a construi orice seamana cu un monolit. Daca costul nostru scazut intr-o anumita solutie este scazut (cateva containere Docker implementate prin Google Container Engine), nu simtim niciodata nevoia sa fixam ceva urat pe ea. Este mai usor sa daramati si sa o luati de la capat – cum ar fi stergerea tablei.

De cand am vazut acest film in copilarie, Monoliths m-au speriat

Singura modalitate de a tine pasul cu nevoile in schimbare rapida ale afacerii noastre este de a livra zilnic idei si perspective noi. Acesta este un obiectiv minunat, pana cand te opresti sa crezi ca exista, in general, o relatie inversa intre timpul necesar pentru a ajunge la o idee si profunzimea acesteia (fara a tine cont de minunea Wolfgangiana¹) .

Cum am incercat sa ne ocupam de acest lucru? In primul rand, am adoptat un ciclu de sprint de 2 saptamani pentru proiectele noastre. Acest lucru ne-a tinut concentrat pe abordarea noastra de „produs” a Google Analytics, iar ciclul scurt ne mentine in miscare si iteratie. In al doilea rand, echipa noastra ne-a impins sa realizam cel putin o mica imbunatatire a proceselor, codului si documentatiei in fiecare zi. Ne dam seama ca obiectivul nostru de livrare continua este o calatorie. Pe masura ce continuam sa adaugam noi membri echipei noastre si instrumente in kiturile noastre, ne apropiem de posibilitatea de a oferi zilnic idei de fond².

Speram ca aceasta a fost o descriere utila a cheilor care au mentinut echipa noastra in miscare. Poate ca va poate ajuta sa va pastrati supa de pe camasa in propriile aventuri Google Analytics. Daca se intampla (sau nu), mi-ar placea sa va aud comentariile.

1. Wolfgang Amadeus Mozart si Erich Wolfgang Korngold, ambii interpreti virtuosi si compozitori la varste remarcabil de mici. Cel mai neobisnuit nume la care ma pot gandi, care imi da doua prodigi (^)

2. Retineti ca produsele unei echipe Google Analytics ar trebui sa se distinga de sarcinile de „raportare”. De asemenea, am constatat ca exista un fel de „entropie negativa” intre aceste doua concepte si, lasate necontrolate, acestea par sa converga la acelasi produs de-a lungul timpului – ceva care este probabil prea detaliat si cu vant lung pentru a fi bun „Raportare” si nu suficient de perspicace pentru a fi „Analytics” bun. Aceasta este o conversatie diferita si, probabil, merita cu totul un alt articol (^)

ARTICOLE SIMILAREDE LA ACELAȘI AUTOR