インサイトをスケーリングするための4つのビルディングブロック—パート1:組み込みモデル

(Nina Walberg)(2020年6月4日)

2013年の初めから、洞察に基づく決定はKolonial.noの文化の一部でした。しかし、同社がノルウェーの大手オンライン食料品店に成長し、従業員数が400人を超え、2019年の年間収益が10億ノルウェークローネを超えたため、これはさらに困難になっています。

リクエストに応じて洞察を提供するだけスケーリングせず、また私たちが働きたい方法でもありません。インサイトに対する需要の高まりに伴い、データ&インサイトチームの役割をデータプロバイダーからインサイトイネーブラーに変更しました。これにより、同僚がデータと分析を独自に処理できるようになります。 。 (とはいえ、特別なスキルセットが必要な場合は、アドホック分析を行います。)

リクエストベースのインサイトチームからセルフサービスのインサイトチームへの変革

過去6か月間、意思決定者にインサイトをセルフサービスで提供し、多数のアナリストを採用することなく、洞察の必要性の高まりに合わせて拡張できます。これは、この課題にどのように取り組んだかを説明する一連の投稿の最初の部分です。

データの可能性の実現

データの使命

インサイトチームは、データの可能性を実現することです。データサイエンスは、エンドユーザー製品を改善するために適用されます。例には、製品の推奨事項やパーソナライズされたショッピング体験が含まれます。データ製品は、自動化による運用と配布のパフォーマンスを向上させる上でも重要です。その優れた例は、ルートの最適化です。また、同僚を通じて、意思決定に可能な限り大きな影響を与えることを目的としたデータの可能性を認識しています。

データの可能性は人として実現され、ほとんどの場合、テクノロジーがデータを解釈して洞察や自動化されたプロセスに変換します。適切なプロセスでデータに対するテクノロジーの使用を増やし、価値の創造を促進するよう努めています。

したがって、チームの提供は2つあります。

データ製品を作成し、データアルゴリズムの力を使用する方法については、この記事では取り上げません。主な焦点は、セルフサービスの洞察で影響を与える方法にあるためです。 。

この投稿では、4つの構成要素と、データ&インサイトチームの役割の変換の理由と達成に使用するツールを紹介します。それ。最初の構成要素である組み込み組織モデルについても、ここで説明します。次の3つのブロックについては、まもなく公開される専用の投稿で詳しく説明します。

インサイトをスケーリングしてセルフサービスになるための4つのビルディングブロック

1:組み込み組織

適切な種類の人々を採用する

適切な種類の人々とその組織が最初のステップです。候補者を公正に比較し、適切な能力を備えていることを確認できるように、可能な限り客観的な一連のデータポイントを使用して採用プロセスを設計しました。私たちは、彼らのビジネス理解、分析的な問題解決スキル、およびデータを扱う技術的能力をテストします。これら3つの機能の強みは、製品アナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアの間で少し異なりますが、すべてインサイトスタック全体で機能し、問題をエンドツーエンドで独立して解決できます。もちろん、私たちは彼らの個人的な資質が彼らの仕事によく適していること、そして彼らが私たちの文化によく合っていることを確認します。最後に、同様に重要です。私たちは、候補者が会社でうまく成長できるように、候補者との相性が良いことを確認するために多くの時間を費やしています。

意思決定者が欲しいので、言及する価値があります。自分たちでできる限りのことをするために、アナリストの役割はおそらくより技術的であると同時に、従来の分析チームよりも他の人を可能にすることに焦点を当てています。つまり、全員がSQLに精通しており、データ変換を実装でき、自分で分析を行い、正しい方法で使用することを教え、指導することで、他の人を支援したいと考えています。彼らがダッシュボードを構築し、アドホック分析を行うとき、それは通常、よりトリッキーなものです。

組み込みモデル

適切なスキルセットを備えた適切な人材がいる場合、可能な限り多くの価値を生み出すための最良の条件を彼らに与えることが重要です。多くの人が分析を構造化するさまざまな方法について多くのことを書いています(この記事はトピックを非常によく要約しています)。私はそれらのいくつかを見て試しましたが、組み込みモデルが私たちのニーズに最適であると強く信じています。当社の製品アナリストとデータサイエンティストのほとんどは、製品、UX、開発者とともに部門の枠を超えた製品チームに組み込まれており、ビジネスのサブセットに向けて取り組んでいます。この場合、次のようになります。

データ

インサイトは昨年大幅に成長しました。ここでは、2020年6月現在のすべての人々をデータ&インサイトと埋め込みモデルの使用方法で確認できます。この記事で説明されている作業が行われたとき、チームははるかに小さかった。

この作業方法の主な長所はドメインです。私たちが達成する専門性は、私たちが解決しようとしている非常に幅広い問題を抱える私たちにとって非常に重要なことです。また、すべてのビジネスユニットの近くにあり、より大きな決定が下されようとしているときに、ディスカッションに招待する(または自分自身を招待する)こともできます。そのとき、分析とその仮定が正しいことを積極的に確認します。私たちのチームメンバーは製品チームの一員であり、パフォーマンスが測定され、実験が正しく設定され、優先順位付け、製品ロードマップ、および戦略に影響を与えることを確認します。

データディレクターとして

洞察私は、組み込みの製品アナリストとデータサイエンティストが主要な利害関係者と日々緊密に連絡を取り、重要なことを理解することに依存しています。組み込みモデルに対するこの最後の議論は、私たちにスピードを与え、正式な報告ラインを通過するだけの情報に頼るのではなく、適切な場所に関与することを確実にします。

大きなチームは必要ありません

この投稿は、私が行ったプレゼンテーションに基づいています「4人のアナリストと1人のデータエンジニアで400人に洞察を拡大する方法」と呼ばれます。上記のチームチャートを見ると、これが完全にすべてではないことがわかります。しかし、私がプレゼンテーションを行った2020年2月まで、アナリストは4人しかいませんでしたが、そのうち2人は過去3か月以内に開始しました。もちろん、私たちのデータサイエンティストも時間の一部で洞察に取り組んでいますが、洞察への主な貢献者は製品アナリストです。

製品アナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアを同じ分野に集めることは重要です。目標が一致し(OKRを使用)、知識交換、協力、能力開発を行う幅広いチーム。データ

インサイトはチームとして機能します。一般的なプロジェクトの進捗状況を計画および追跡するために、隔週でチームミーティングを開催しています。また、隔週で詳細なセッションを開催し、お互いに作業内容を示し、解決しようとしている問題について意見を聞き、分析方法と技術について話し合います。これらすべては、データ&インサイトで作業するすべての人々を一元化するために重要です。

これらすべてを担当したのは5人だけでしたが、他のチームメンバー、残りの製品&の技術者、およびインサイトの消費者。

インサイトインフラストラクチャについて説明する次のパートにご期待ください

セルフサービスのインサイトは優れた人材に依存しているだけでなく、優れたインフラストラクチャと自己をサポートするスタックも必要です。提供されるプロセス。これがパート2のトピックです(インサイトインフラストラクチャの進化)。次に、パート3(ベストデベロップメントプラクティス)で標準化をどのように調整および確立するかについての考えが続きます。

次のパートでは、インサイトインフラストラクチャとツールの詳細について説明します

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