這一期做一下數(shù)據(jù)科學系列。第一篇美國首席數(shù)據(jù)科學家談數(shù)據(jù)產(chǎn)品實踐，如何做到數(shù)據(jù)驅(qū)動，打磨產(chǎn)品，精益創(chuàng)業(yè)。

“當你在深夜遇到系統(tǒng)掛了和數(shù)據(jù)損壞，有什么辦法可以避免那些痛苦和頭痛?”

這是DJ·Patil 在最近的CTO峰會提到的。他是RelateIQ前任產(chǎn)品副總裁，和美國現(xiàn)任首席數(shù)據(jù)科學家，Patil總結(jié)所有產(chǎn)生變革的經(jīng)驗教訓和失誤。他與 Ruslan Belkin，目前Salesforce工程副總裁，分享有關(guān)打造數(shù)據(jù)產(chǎn)品中最重要，最突出的失誤和經(jīng)驗。

常見的錯誤是認為所謂“數(shù)據(jù)產(chǎn)品”僅指像Twitter或LinkedIn，社交圖譜是一切。其實越來越多的產(chǎn)品都歸入此類，包括硬件，可穿戴和其他任何收集和對用戶有意義的數(shù)據(jù)。Belkin和Patil的所提供的建議也適用于創(chuàng)業(yè)公司的生態(tài)系統(tǒng)。

“當你想到數(shù)據(jù)產(chǎn)品更廣泛，開始意識到即使公司的報表也算數(shù)據(jù)產(chǎn)品的話，你的視野就打開了。你可以開始創(chuàng)建流程，去了解，制造和規(guī)模化，“ 那么為什么這么少的公司談?wù)摶驈娬{(diào)搭建有用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品?回答這個，Patil引用杜克大學著名經(jīng)濟學教授丹·艾瑞里的話：

誠然，這歸結(jié)于搭建大規(guī)模的數(shù)據(jù)產(chǎn)品真的很難。在這Belkin和Patil提供了一些有見地的戰(zhàn)術(shù)，讓大家更容易并可以大膽創(chuàng)造新產(chǎn)品。這將改變我們所看到的連接世界的方式。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品需要進行不同的搭建

用原型來做數(shù)據(jù)產(chǎn)品跟其他一樣開始很容易。但上了規(guī)模，就會碰到一堆獨特的挑戰(zhàn)。你必須計劃每一個地方。他們從來沒有一次性或獨立的產(chǎn)品。所以你不能像以前一樣只是構(gòu)建，測試，回滾和上線。

你必須一開始有非?；镜南敕ǎ簲?shù)據(jù)是超級亂的，數(shù)據(jù)清理將永遠是承擔80%的工作。換句話說，數(shù)據(jù)是問題所在。

“如果你像LinkedIn在創(chuàng)業(yè)初期，他們曾對IBM 有4000種說法 – IBM，IBM研究中心，軟件工程師，所有的縮寫等”

我保證如果你不思考如何讓數(shù)據(jù)從一開始清理，你就完蛋了。

“試圖及時清理，因為以后需要幾個月的時間去做它。”

面對這種困境，你應(yīng)該先建立簡單的產(chǎn)品 – 超級簡單的東西，計數(shù)練習，像協(xié)同過濾器，只是零和一。所有這些事情將在大規(guī)模下執(zhí)行更難。 “如果你試圖建立一個像機器學習那樣野心勃勃的東西，它會在你面前失敗。形成管道(pipe)和保證其他的東西正確，在此基礎(chǔ)之上一步步來。“

以一個強大的方式召回數(shù)據(jù)

其中的最好的例子也來自于LinkedIn。誰最近瀏覽你的個人資料。這是一種將流量導(dǎo)回到你網(wǎng)站的信息。

“這里的常見錯誤是，讓數(shù)據(jù)導(dǎo)回是不錯，你就想”讓我們給更多些吧!但是，將數(shù)據(jù)添加到頁面實際上跟得到的點擊數(shù)是成反比的，你必須要找到用戶的合適平衡點。“

當你添加更多的數(shù)據(jù)，你把用戶放入癱瘓境地。他們不知道該怎么做。

決定什么數(shù)據(jù)暴露給人們不只是多少 – 這是關(guān)于它說什么了。Patil想到把工作推薦給人 ，比如“嘿，你應(yīng)該申請這份工作，因為它符合你的技能!”很快意識到這種做法是危險的。

“我們很有可能一不小心推薦一個高級職務(wù)的人去申請實習，或加州居民應(yīng)該搬到愛達荷州工作機會。當這樣的東西發(fā)生了，人們就很生氣，它可以很快搞砸你的品牌，你得想想那種特定功能實際上是當用戶看到它的樣子。這就是你要聰明 – 當它涉及到的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，聰明要比傻瓜智能強很多“。

在這種情況下，聰明的解決方案是換個角度去推薦工作。如果“Bill”是他們想推薦的用戶，不是直接發(fā)送推薦工作機會給Bill，而是通過他的社交關(guān)系發(fā)送短信：推薦Bill這項工作。它使用了完全相同的算法，有一點扭曲，但它處理了強硬相關(guān)性的問題。

“如果Bill從他的一個朋友聽到，認為他應(yīng)該接受一份工作，他仍然可以說，’這是一個垃圾”但是這是罕見的，并且該網(wǎng)站永遠不會被指責，除此之外，我們?nèi)ナ占性试S使用的數(shù)據(jù)，弄清楚這個功能怎么回事，使其變的更好。”

我們沒有時間去把它做對，但我們有時間去重做

這是Belkin的最喜歡的名言，強調(diào)把事情先做，再嘗試，當你有更多知識去迭代。

像LinkedIn有個人才匹配的產(chǎn)品。當時的想法是，一個公司發(fā)布一個職位空缺，最佳適合工作描述的人得到推薦。它已開始很棒直到他們試圖去規(guī)?；透鞣N復(fù)雜度的出現(xiàn)。

“最后我們不得不復(fù)查所有的系統(tǒng)，直到我們能夠理解功能正確結(jié)合和合理評估框架。直到我們把所有東西做對，我們才知道如何大規(guī)模搭建它“

大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)品需要時間去成熟，并產(chǎn)生你需要的信息讓他們變的更好。

“這可能很辛苦，即使蘋果這樣的公司有時不得不為顧客處理有爭議劣質(zhì)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)而道歉和推薦競爭對手的應(yīng)用程序”這個問題會影響公司規(guī)模和技術(shù)水平。

在LinkedIn中，“你可能認識的人”功能開始于一個工程師的電腦中python腳本。直到2008年該功能推出兩年后，它才開始在平臺上推動流量有效增長。

同樣的事情也發(fā)生在Twitter的搜索。這是首次推出為Twitter用戶的實用工具。但直到2013年中期，大家才發(fā)現(xiàn)這是流量增長的主驅(qū)動力。

千萬不要按固定的時間表去推出一個復(fù)雜的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

從哪里開始

很多人選擇通過建模開始。有些從功能的發(fā)現(xiàn)或工程中開始。還有人通過搭建基礎(chǔ)設(shè)施去做規(guī)?；?wù)開始。但Belkin認為數(shù)據(jù)產(chǎn)品只有一個正確的答案和出發(fā)點：理解如何評估性能和搭建評估工具。

“迄今每一個公司聊到了最后都沒有一個例外， 數(shù)據(jù)質(zhì)量差，尤其是監(jiān)控數(shù)據(jù)，”他說，“要不就是不完整的數(shù)據(jù)，缺失監(jiān)控數(shù)據(jù)，或者重復(fù)監(jiān)控數(shù)據(jù)”。

為了解決這個問題，必須投入大量的時間和精力監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量。你需要監(jiān)控網(wǎng)站的響應(yīng)時間。你需要把數(shù)據(jù)質(zhì)量的bug放在第一優(yōu)先級。不要害怕因為發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題失敗一個部署。但有一件事你不能做：

“如果你有數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，不要提交到蘋果應(yīng)用商店”他說。 “你必須確保你有完全正確的工具，你所有正在跟蹤的事件，以及通過模式注冊就可以集成到開發(fā)過程中。”

為了加強這些經(jīng)驗教訓，Belkin快速報表查看來開始他的工作會議。他親自一天看20多次，發(fā)現(xiàn)它用來討論表面問題和潛力問題要積極快速得多。在成為災(zāi)難前得到更快的解決。

產(chǎn)品上線前檢查清單

在你推出的數(shù)據(jù)產(chǎn)品給用戶前，你應(yīng)該通過這個清單來檢驗：

1 .產(chǎn)品要能跑通

早年Belkin曾在網(wǎng)景，并記住CEO Jim Barksdale – “你看，如果你每天弄錯運送包裹的1%，在100天內(nèi)，很大的客戶群就不爽了”的說法，你需要考慮的用戶看到壞的結(jié)果的可能性?

把它放到高科技消費產(chǎn)品方面：“如果把黃色信息顯示在他們的新聞源是否能接受，每三個月?半年?九個月?你必須搞清楚什么是可以接受的水平。”

如何應(yīng)對尷尬的內(nèi)容和推薦?這是一個需要你注意的問題。不管他們做什么，總有弄砸的時刻。你會做什么?是回滾該版本?你會更改線上數(shù)據(jù)庫去嘗試正確的東西?唬弄東西修改索引?在系統(tǒng)運行時提升一個等級?所有這一切通常是一個壞主意。你應(yīng)該提前預(yù)料到這種可能性，并制定解決方案就可以立即部署。“

2. 它必須為用戶服務(wù)

你必須把用戶參考的東西顯示在他面前。他們需要理解所看到的東西是具體的信息 – 或者是因為他們關(guān)注一定的用戶，或采取了一定的行為，甚至可能是因為他們沒有采取行動。

重要的是，你不能把跟用戶之前無關(guān)經(jīng)驗的品牌和產(chǎn)品展現(xiàn)出來。沒有人愿意看到隨機出現(xiàn)的東西。亂入將失去用戶。

例如，一個Twitter的個人資料放在誰關(guān)注的人，在你已經(jīng)知道的情況下會更可能關(guān)注他們。這就說到下一個。

3.讓用戶感到安全

“這就是我所說的泰迪熊原則，問問自己，用戶會認為你的產(chǎn)品是很爛的或有害的嗎?它不是必須要那樣，但這些不好用戶體驗可引起長期損壞你的平臺“。

首先，你必須確保不會個人身份信息泄漏。這可不是鬧著玩的，總是有一定的風險，這可能因產(chǎn)品設(shè)計或?qū)崿F(xiàn)一個缺陷而發(fā)生。你可能被黑客攻擊，某些數(shù)據(jù)沒有被加密，這是非常嚴重的。你要力所能及不僅防止這種情況發(fā)生，而且傳達良好的設(shè)計，不讓這種事情發(fā)生的良好用戶體驗。用戶會用最小的蛛絲馬跡以確定他們是否應(yīng)該信任一個產(chǎn)品。

4.用戶可以自己掌控

這就是你當前用戶設(shè)置 – 特別是當它們涉及到隱私 – 是非常重要的。你需要思考要做到不強勢的最好辦法，讓他們?nèi)デ宄x擇，使得用戶有權(quán)決定與誰以及何時分享。這通常決定用戶是否能回來訪問。

5.有在美國以外的用戶

很多人沒有意識到大部分用戶生活在美國外。 “根據(jù)經(jīng)驗，多達35種語言跟你公司相關(guān)。通常，數(shù)據(jù)在不同的語言中選擇更有限。許多用戶是多語種。如果你沒有額外努力和計劃，你可能無法提供同等質(zhì)量的服務(wù)“

即使你在一個小的創(chuàng)業(yè)公司目前缺少資源去思考國際化，你也需要打下基礎(chǔ)去解決這些問題。你不能想象有一個完全英語的龐大產(chǎn)品，然后突然決定推廣到在35+語言。如果你有全球抱負，你必須在成熟之前就要考慮開始分層。

如何組織你的團隊

經(jīng)常被問這個問題：當你想建立和迭代多個產(chǎn)品的時候，如何組織你的產(chǎn)品和工程團隊?什么是團隊的合理結(jié)構(gòu)?

“這帶來一個很老的爭論：你應(yīng)該去垂直或水平擴張?哪個是正確的?

“沒有一個通用的標準答案，但有對于你在公司階段的正確答案，它矩陣的形式下圖所示”。

“評估需要在一些指標中做什么 – 執(zhí)行，創(chuàng)新，代碼質(zhì)量，用戶體驗的重要性?跨團隊工作需要什么去平衡構(gòu)建和擴展的速度?”

一般來說，垂直整合的團隊，當涉及到執(zhí)行或創(chuàng)新時以速度取勝。大家與外部關(guān)系更融洽因為團隊跟業(yè)務(wù)目標保持一致。

水平團隊隊通常有更高質(zhì)量的產(chǎn)出。他們更高效，在內(nèi)部動態(tài)控制上比較上更好。

真正核心是要保持實驗和迭代，不只是產(chǎn)品，而且是你如何打造他們。不會一下子解決所有的問題，而新的數(shù)據(jù)可以引導(dǎo)你后面的過程。不要指望指哪打哪 – 尤其是不要指望你的用戶和公司能在同樣輕松的水平上一起成長。

“有個搭建數(shù)據(jù)產(chǎn)品的比喻，這像爬山。許多人在你的前面，很多人在你后面。還有一些路徑?jīng)]有走過，但如果你保持你的眼睛看著頂峰并采取小的步調(diào)，你一定能到達那里!“