Leadership attraverso la scienza dei dati in Roblox

Sotto ogni punto di vista, Roblox è cresciuta a un ritmo estremamente rapido negli ultimi anni. Che si guardi al coinvolgimento dei consumatori, ai contenuti degli sviluppatori o ai dipendenti, ogni tipo di crescita ha posto sfide uniche in termini di scalabilità. La missione dell'organizzazione Data Science & Analytics è quella di aumentare la nostra velocità, frequenza e perspicacia nel prendere decisioni per realizzare il prodotto giusto. Forniamo raccomandazioni approfondite che definiscono la roadmap del prodotto, creando e implementando modelli che automatizzano il processo decisionale. E per farlo in modo efficace, ci integriamo come membri partner dei team di prodotto.

I product manager di Roblox sono al comando quando si tratta di prendere decisioni relative alla roadmap del prodotto... non è esattamente un concetto rivoluzionario. Roblox ha una forte cultura basata sulla visione per la creazione di prodotti, fornendo un faro di luce in lontananza piuttosto che obiettivi a breve termine. Per avere successo, ogni leader deve essere in grado di comunicare la propria visione e persino arrivare al punto di mettere in pausa il processo di sviluppo fino a quando tale visione non sia chiara. La scienza dei dati può e deve svolgere un ruolo significativo nella costruzione di quella visione e nel modo in cui verrà realizzata. I nostri data scientist fungono da navigatori per i nostri product manager al comando.

In qualità di navigatori della roadmap di prodotto, i data scientist rispondono alla grande domanda: "come arriviamo da qui a lì?" Con una domanda così ampia a cui rispondere, un approccio orientato al servizio sarebbe inefficiente per il carico cognitivo di un PM. Non vogliamo che i product manager facciano domande specifiche come "devo girare a sinistra qui?" ogni 30 secondi. Pertanto, possiamo avere successo solo se i data scientist sono un partner autonomo in questo viaggio verso la creazione del prodotto.

L'autonomia in qualsiasi organizzazione può essere difficile a causa delle numerose relazioni interfunzionali necessarie per raggiungere il successo. Ma diventa più facile quando tutti sono guidati dagli stessi principi. Roblox è guidata da cinque valori fondamentali:

• Adottare una visione a lungo termine
• Assumersi la responsabilità
• Auto-organizzarsi
• Portare a termine il lavoro
• Rispettare la comunità

I data scientist applicano questi valori nei loro modi funzionali. Si inizia con l’“adozione di una visione a lungo termine” per i nostri obiettivi di prodotto, traducendo gli obiettivi qualitativi che il prodotto cerca di raggiungere in una metrica quantitativa. Il contesto è estremamente importante, poiché le metriche proxy possono essere astrazioni semplificate e devono maturare insieme alle nostre capacità di gestione dei dati. Un data scientist deve anche assumersi la responsabilità di queste metriche e diventare il punto di riferimento per ciò che ha senso monitorare e, spesso ancora più importante, per ciò che non va monitorato, al fine di mantenere il team concentrato. L'"auto-organizzazione" si esprime attraverso l'autonomia, poiché i data scientist si sforzano di scoprire la struttura sottostante di una metrica e cercano leve opportunistiche. Anticipano la prossima serie di domande a cui rispondere e non aspettano che altri avviino una richiesta, costruendo in sostanza la propria roadmap analitica di comprensione.

L'eccellenza analitica si raggiunge "portando a termine il lavoro". Ciò può significare fornire raccomandazioni per la roadmap del prodotto con una profonda intuizione analitica, progettare esperimenti ipotetici dove necessario e scalare lo sforzo necessario per rispondere alle domande attraverso l'automazione e la modellizzazione. "Rispettare la comunità" può essere visto attraverso la lente del tutoraggio e del lavoro di squadra all'interno dell'organizzazione e del team di prodotto. I data scientist condividono le loro conoscenze, tecniche e il contesto con chi li circonda e si aspettano lo stesso in cambio. Non giochiamo a un gioco a somma zero.

Per applicare questi valori in modo produttivo, un data scientist deve possedere determinate caratteristiche per affrontare i problemi in modo appropriato. Avere una motivazione intrinseca, una forte curiosità e il desiderio di miglioramento sono tutte caratteristiche importanti da possedere. Accompagnare queste caratteristiche con un forte livello di comunicazione e la capacità di fornire feedback e chiedere feedback in cambio sono i pilastri per garantire che miglioriamo noi stessi tanto quanto cerchiamo di migliorare il prodotto.

Quando ti rendi conto che la scienza dei dati e l'analisi sono più di una semplice raccolta di tecniche e metodologie, e ti concentri sul miglioramento della qualità e sull'accelerazione della frequenza del processo decisionale, allora hai davvero raggiunto lo status di data scientist in Roblox. Cerchiamo di unire il mondo attraverso il gioco e di divertirci nel farlo.

Né Roblox Corporation né questo blog promuovono o sostengono alcuna azienda o servizio. Inoltre, non vengono fornite garanzie o promesse riguardo all'accuratezza, all'affidabilità o alla completezza delle informazioni contenute in questo blog.

Questo post è stato originariamente pubblicato sul blog tecnico di Roblox.