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Liderazgo a través de la ciencia de datos

julio

13, 2020

by coberst


Tecnología

Según todas las medidas, el crecimiento de Roblox ha sido extremadamente rápido en los últimos años. No importa si lo vemos desde el punto de vista del enganchamiento del consumidor, de los desarrolladores de contenido o de los empleados: cada tipo de crecimiento ha planteado desafíos únicos para escalar nuestro producto. La misión de la organización de Ciencia y Análisis de Datos es aumentar la velocidad, frecuencia y perspicacia en la toma de decisiones para construir el producto correcto; proporcionar recomendaciones útiles para diseñar una hoja de ruta de producto; y producir modelos que automatizan la toma de decisiones. Para hacer este trabajo de manera eficaz, los científicos se convierten en miembros asociados de los equipos de producto.

Los gerentes de producto de Roblox toman las decisiones concernientes a su hoja de ruta, en sí un concepto no muy innovador. Roblox tiene una fuerte cultura basada en la visión de desarrollo de producto a largo plazo, en lugar de un enfoque en objetivos a corto plazo. Para tener éxito, cada líder debe ser capaz de comunicar su visión, e incluso detener el proceso de construcción hasta que esa visión sea clara. La ciencia de datos puede y debe jugar un papel importante en la construcción y realización de esa visión. Los gerentes de producto son los conductores y los científicos de datos son sus copilotos.

Como navegantes de la hoja de ruta de producto, los científicos de datos nos dicen cómo llegamos de su punto inicial hasta su punto final. Un enfoque orientado al servicio sería ineficiente para la carga cognitiva de un gerente de proyecto. No queremos que nuestros gerentes de producto se pregunten a cada rato qué dirección tomar. Podemos ser exitosos solo si nuestros científicos de datos son socios autónomos en este viaje hacia la construcción del producto.

Alcanzar la autonomía en cualquier organización puede ser difícil debido a las varias relaciones interdisciplinarias que se requieren para obtener el éxito. Se vuelve una tarea más sencilla si todos los participantes se guían por los mismos principios. Roblox es impulsado por cinco pilares fundamentales:

  • Adoptar una visión a largo plazo
  • Ser responsable de su propio trabajo
  • Autoorganizarse
  • Llevar a cabo las tareas
  • Respetar la comunidad

Los científicos de datos hacen propios esos valores según sus medidas funcionales. Todo empieza con «adoptar una visión a largo plazo» para alcanzar nuestros objetivos de producto, traduciendo las metas cualitativas en métricas cuantitativas. El contexto es muy importante, ya que las métricas proxy pueden ser abstracciones simplificadas y necesitan madurar con nuestras capacidades de datos. El científico de datos tiene que adueñarse de estas métricas y convertirse en la parte interesada de lo que tiene sentido rastrear y, aún más importante, de lo que no tiene sentido rastrear para que el equipo no pierda su enfoque. La “autoorganización” se expresa a través de la autonomía, mientras que los científicos de datos descubren la estructura subyacente de métricas y buscan palancas oportunistas. Anticipan la siguiente ronda de preguntas y preparan sus respuestas de antemano. En esencia, construyen la hoja de ruta analítica basándose en su entendimiento.

La excelencia analítica se alcanza a través de «llevar a cabo las tareas». Esto puede significar hacer recomendaciones a la hoja de ruta del producto que se basan en un profundo conocimiento analítico; diseñar experimentos hipotéticos cuando sea necesario; y escalar el esfuerzo necesario para responder a las preguntas a través de la automatización y el modelado. «Respetar la comunidad» puede verse a través de la lente de la tutoría y el trabajo en equipo a través de toda la organización y del equipo de producto. Los científicos de datos comparten su aprendizaje, técnicas y contexto con los más cercanos a ellos y esperan lo mismo a cambio. No jugamos un juego de suma cero.

Para aplicar estos valores de manera productiva, un científico de datos debe aportar ciertas características para abordar los problemas de manera adecuada. Tener un impulso intrínseco, una fuerte curiosidad y el deseo de mejorar son sus características fundamentales. Acompañar a aquellos atributos con un fuerte nivel de comunicación y la capacidad de proporcionar retroalimentación y de pedirla a cambio son los pilares para mejorarse y mejorar el producto.

Cuando te das cuenta de que la ciencia y análisis de datos es más que una compilación de técnicas y metodologías y te centras en mejorar la calidad y acelerar la frecuencia de la toma de decisiones, entonces has alcanzado verdaderamente el estatus de científico de datos en Roblox. Buscamos reunir el mundo a través del juego y divertirnos haciéndolo.


Ni Roblox Corporation ni este blog respaldan o apoyan a ninguna empresa o servicio. Además, no se ofrecen garantías ni promesas sobre la exactitud, fiabilidad o integridad de la información contenida en este blog.

Este blog se publicó originalmente en Roblox Tech Blog.