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Leadership nella scienza dei dati presso Roblox

In ogni caso, Roblox è cresciuto molto rapidamente negli ultimi anni. Che si tratti di un coinvolgimento dei consumatori, di contenuti per sviluppatori o di un obiettivo di coinvolgimento dei dipendenti, ogni tipo di crescita ha posto sfide uniche alla scalabilità. La missione dell'organizzazione Data Science & Analytics è aumentare la nostra velocità, frequenza e conoscenza nel prendere decisioni per creare il prodotto giusto. Forniamo consigli approfonditi che modellano la roadmap del prodotto e creando e producendo modelli che automatizzano il processo decisionale. E per raggiungere questo obiettivo in modo efficace, ci integriamo come membri partner dei team di prodotto.

I product manager di Roblox sono al posto di guida per prendere decisioni sulla roadmap del prodotto... non esattamente un concetto rivoluzionario. Roblox ha una forte cultura basata sulla costruzione della visione del prodotto, fornendo un faro luminoso in lontananza piuttosto che obiettivi a breve termine. Per avere successo, ogni leader deve essere in grado di comunicare la propria visione e arrivare persino a sospendere il processo di costruzione fino a quando quella visione non sarà chiara. La scienza dei dati può e deve svolgere un ruolo importante nella costruzione di questa visione e nel modo in cui sarà realizzata. I nostri data scientist fungono da navigatori per i nostri product manager al comando.

In qualità di navigatori della roadmap del prodotto, i data scientist rispondono alla grande domanda: "come arriviamo da qui a lì?" Con una domanda così vasta a cui rispondere, un approccio orientato ai servizi sarebbe inefficace sul 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 autorizzato in questo viaggio per creare un prodotto.

L'autonomia in qualsiasi organizzazione può essere difficile a causa delle numerose relazioni interfunzionali necessarie per avere successo. Ma diventa più facile quando tutti sono guidati dagli stessi principi. Roblox si basa su cinque valori fondamentali:

  • Adotta la visione a lungo termine
  • Posséder
  • Autorganizzazione
  • fare cose
  • Rispetta la comunità

I data scientist applicano questi valori nel loro modo funzionale. Inizia con "prendere una visione a lungo termine" dei nostri obiettivi di prodotto, traducendo gli obiettivi qualitativi che il prodotto cerca di raggiungere in una misura quantitativa. Il contesto è estremamente importante perché le metriche proxy possono essere astrazioni semplificate e devono essere ridimensionate con le nostre capacità di dati. Un data scientist deve anche possedere queste metriche e diventare il relatore di ciò che ha senso tracciare e, spesso più importante, di cosa non à seguire per mantenere la squadra concentrata. L'"auto-organizzazione" si esprime attraverso l'autonomia mentre i data scientist si sforzano di scoprire la struttura sottostante di una metrica e cercano leve opportunistiche. Hanno in programma di rispondere alla prossima serie di domande e non aspettano che gli altri avviino una richiesta, essenzialmente costruendo la propria tabella di marcia analitica di comprensione.

L'eccellenza analitica si ottiene "facendo le cose". Ciò può significare fornire raccomandazioni alla roadmap del prodotto con una visione analitica approfondita, progettare esperimenti what-if dove necessario e intensificare lo sforzo necessario per rispondere alle domande attraverso l'automazione e la modellazione. "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, le tecniche e il contesto con coloro che li circondano di più e si aspettano lo stesso in cambio. Non stiamo giocando a somma zero.

Per applicare questi valori in modo produttivo, un data scientist deve portare determinate caratteristiche per affrontare i problemi in modo appropriato. Avere una motivazione intrinseca, una forte curiosità e il bisogno di miglioramento sono tutte caratteristiche importanti da ricordare. Accompagnare coloro che hanno un buon livello di comunicazione e la capacità di fornire feedback e chiedere feedback sono i pilastri per garantire che miglioriamo tanto quanto cerchiamo di migliorare il prodotto.

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


Né Roblox Corporation né questo blog avallano o avallano alcuna azienda o servizio. Inoltre, non viene fornita alcuna garanzia o promessa in merito all'accuratezza, affidabilità o completezza delle informazioni contenute in questo blog.

Questo post del blog è apparso originariamente sul blog Roblox Tech.