Vom Absturz zum Start: Wie Sie als erster Datenwissenschaftler in einem Startup erfolgreich sind

Als ich kürzlich in ein Spiel namens „Factorio“ vertieft war, fielen mir auffällige Parallelen zu den Herausforderungen auf, denen ich als Pioniermitglied eines Datenanalyseteams in einem Start-up begegnete. In „Factorio“ dreht sich die Spielgeschichte um einen Astronauten, der auf einem fremden Planeten gestrandet ist und nur über Rohstoffe verfügt. Er soll für seine Flucht ein Raumschiff bauen. Dieses Szenario erinnerte an den realen Prozess, in einem aufstrebenden Startup ein Analyseteam von Grund auf aufzubauen.

Lassen Sie uns dieses Szenario visualisieren. Sie wurden gerade zum ersten Mitglied des Daten- und Analyseteams eines neuen, vielversprechenden Startups ernannt. In Ihrem Arsenal verfügen Sie über ein innovatives Produkt, reichlich Ressourcen und einen Horizont voller potenzieller Prioritäten. Dann stellen sich die Fragen: Wo soll man anfangen? Was sollte Ihr erster Denkprozess sein? Wie entwickeln Sie sukzessive Ihre Strategie, um von Grund auf ein effektives Analyseteam aufzubauen, das letztendlich als Startrampe für die Entwicklung des Startups dienen soll? Ziel dieses Artikels ist es, diese komplizierten Dynamiken zu untersuchen.

Wenn Sie sich jemals gefragt haben, wie es sich anfühlt, mit nur Ihren Rohstoffen auf einem fremden Planeten zu landen, herzlichen Glückwunsch – Sie sind in einem Startup! Denken Sie daran, ein Raumschiffabsturz ist nur ein ziemlich dramatischer Produktwechsel.

Inhaltsverzeichnis

• Phase 1. Handbuch/Grundlage
• Phase 2. Automatisierung einleiten
• Phase 3. Skalierung
• Phase 4. Flug
• Abschluss

Als erstes Mitglied des Datenanalyseteams eines Startups erinnert Ihre Reise an die ersten Momente in „Factorio“. Ähnlich wie der Astronaut wagen Sie sich auf einen fremden Planeten, ausgestattet mit Rohstoffen und Werkzeugen, die Sie aus Ihrem Raumschiff geborgen haben. Diese Werkzeuge symbolisieren Ihren Reichtum an Wissen, Fähigkeiten und Erfahrungen. Ihre Mission? Verwandeln Sie diese Primärressourcen in ein funktionierendes Raketenschiff – ein erfolgreiches, skalierbares Datenanalyseteam.

Phase 1. Handbuch/Grundlage

In der Anfangsphase dieser Mission befinden Sie sich im Erkundungsmodus, ähnlich wie der Astronaut, der seine außerirdische Umgebung untersucht. Sie beobachten die Datenlandschaft, entdecken Datenquellen (ähnlich Rohstoffminen) und kartieren mögliche Hindernisse. In dieser Phase geht es darum, die Topographie Ihrer neuen Umgebung zu verstehen. Es ist eine Phase, die von hohem persönlichem Engagement, gesteigerter Neugier und praktischer Arbeit geprägt ist.

Sie beginnen mit der manuellen Erfassung von Daten aus mehreren Quellen, vergleichbar mit dem Abbau von Ressourcen an verschiedenen Punkten im Spiel. Anschließend erstellen Sie erste Berichte und Analysen, um den Produkt- und Geschäftskontext besser zu verstehen. Diese Berichte dienen als erste Bausteine Ihrer Raketenfabrik und bieten wertvolle Einblicke in die Leistung und das Kundenverhalten Ihres Produkts.

Gleichzeitig knüpfen Sie Beziehungen zu verschiedenen Stakeholdern im Startup – Produktmanagern, Softwareentwicklern, Vermarktern und Führungskräften. Sie kommunizieren Ihre Ergebnisse, schlagen datengesteuerte Empfehlungen für Produktverbesserungen vor und schlagen sogar einfache A/B-Tests vor, um Ihre Hypothesen zu validieren. Durch Ihre aktive Beteiligung an diesen funktionsübergreifenden Dialogen verbessern Sie Ihr Geschäftsverständnis und positionieren Daten als entscheidenden Bestandteil in Entscheidungsprozessen.

Der erste Datenwissenschaftler in einem Startup zu sein, ist ein bisschen so, als wäre man der Erste auf der Party – man ist sich nicht ganz sicher, wo man seinen Mantel hinstellen soll, und man ist etwas vorsichtig, wenn man zweimal in die Guacamole eintaucht.

Diese Erkundung und der manuelle Vorgang sind jedoch eine Herausforderung. Diese Phase ist arbeitsintensiv und erfordert ein hohes Maß an persönlichem Engagement. Die Analyse erfolgt in dieser Phase manuell, so wie ein Schmied Werkzeuge von Hand schmiedet. Bei der Berichterstattung geht es darum, eine direkte Verbindung zu Datenquellen herzustellen, Daten zu vermischen und zu verändern, um zu verstehen, was passiert. Häufig erfolgt eine Ad-hoc-Analyse, die hilft, ungewöhnliche Vorfälle oder zufällige Fragen zu verstehen.

Auch bei Ihrer neu entstehenden Analyse-Infrastruktur kann es zu Störungen kommen, die ein manuelles Eingreifen erforderlich machen, was manchmal zu Momenten der Erkenntnis über ein vergessenes Teil führt, das nicht so funktioniert, wie es sollte. Diese Phase kann sich wie eine Ein-Personen-Show anfühlen, bei der Sie herumlaufen, verschiedene Aufgaben jonglieren und dafür sorgen, dass alles reibungslos funktioniert.

Obwohl diese Phase auf lange Sicht möglicherweise nicht flexibel oder nachhaltig ist, erfüllt sie einen wichtigen Zweck. Es vermittelt Ihnen ein tiefes Verständnis der Datenlandschaft, der Feinheiten des Produkts und des breiteren Geschäftskontexts. Sie sind maßgeblich an der Gestaltung des Fundaments Ihrer Raketenfabrik beteiligt, was ein lohnendes Gefühl der Eigenverantwortung und Leistung vermittelt.

Es ist jedoch wichtig zu erkennen, wann von dieser manuellen, arbeitsintensiven Phase zu einem stärker automatisierten, erweiterbaren Modell übergegangen werden muss, um Stagnation und Burnout zu vermeiden. Diese Erkenntnis markiert das Ende der ersten Stufe und den Beginn der zweiten Stufe: der Einleitung der Automatisierung. Es ist ein entscheidender Wendepunkt auf Ihrer Reise, der die Entwicklung vom einsamen Entdecker zum strategischen Architekten mit dem Ziel, ein robustes, skalierbares Datenanalyseteam aufzubauen, aufrechterhält.

Praktische Maßnahmen, die Sie in dieser Phase ergreifen können

1. Lernen Sie Ihre Daten kennen. Verstehen Sie die Quellen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen und die gesamte Datenarchitektur in Ihrem Startup.

   
   

2. Erstellen Sie eine Basisberichterstattung. Beginnen Sie mit der Entwicklung wichtiger Berichte, die wichtige Einblicke in Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung liefern. Dazu können Kennzahlen zur Benutzerinteraktion, Leistungskennzahlen, Verkaufs- und Umsatzkennzahlen usw. gehören.

   
   

3. Seien Sie auf die Durchführung von Ad-hoc-Analysen vorbereitet. Hierbei handelt es sich um individuelle, einmalige Forschungsarbeiten, die auf Anfrage durchgeführt werden.

   
   

4. Arbeiten Sie mit Stakeholdern zusammen. Arbeiten Sie eng mit Ihren Kollegen zusammen, insbesondere im Produktmanagement und in der Softwareentwicklung. Verstehen Sie ihre Bedürfnisse, wie sie Daten nutzen und wie Sie ihnen helfen können, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Phase 2. Automatisierung einleiten

Die manuelle Arbeit und das hohe persönliche Engagement in der Anfangsphase dienen einem entscheidenden Zweck – sie ermöglichen ein genaues Verständnis der Daten-, Geschäfts- und Produktkontexte. Dieses Verständnis ist vergleichbar mit einer detaillierten Karte des außerirdischen Planeten in „Factorio“, die die reichen Datenminen, potenziellen Hindernisse und Gebiete zur Erkundung hervorhebt. Allerdings ist ein Wandel hin zur Automatisierung notwendig, um Skalierbarkeit und Effizienz sicherzustellen.

Mit dem Übergang in diese Phase wandelt sich Ihre Rolle vom praktischen Bergmann zum Architekten. Sie beginnen damit, Prozesse zu entwerfen, die die Umwandlung von Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse optimieren, z. B. die Einrichtung von Maschinen zur Automatisierung des Abbaus und der Verfeinerung von Ressourcen im Spiel.

Eine Ihrer Hauptaufgaben in dieser Phase besteht darin, Engpässe in Ihren Prozessen zu identifizieren – diese treten häufig auf, sind für einen reibungslosen Betrieb unerlässlich, nehmen viel Zeit in Anspruch und sind vor allem automatisierbar. Im Spiel Factorio geht es darum, herauszufinden, welche Teile der Ressourcenverarbeitung automatisiert werden können, um Zeit zu sparen und die Effizienz zu steigern.

Diese Aufgaben können von Ad-hoc-Analysen reichen, die für die Berichterstattung über primäre Produktmetriken erforderlich sind, über Studien, die für A/B-Tests unerlässlich sind (z. B. Leistungsanalyse für den neuen Test und Post-Test-Analyse der A/B-Testmetriken) oder sogar Routinedaten Sammeln, Beitreten und Umwandeln, um wiederkehrende Geschäftsfragen zu beantworten.

Beim Einrichten Ihrer anfänglichen Dateninfrastruktur stoßen Sie häufig auf einen Codeabschnitt, den niemand anzufassen wagt. Es ist wie mit dem Stützbalken in einem zerfallenden Gebäude – wir wissen nicht, warum er alles hält, aber wir werden ihn nicht herausziehen, um es herauszufinden.

Wenn Sie diese Aufgaben identifizieren, wenden Sie einige der drei Hauptstrategien an, um Ihren Arbeitsablauf zu optimieren:

1. Bau einer Fabrik : In „Factorio“ ist eine Fabrik ein Fließband automatisierter Maschinen, das Rohmaterialien aufnimmt und fertige Waren produziert. In der Welt der Datenanalyse ist eine „Fabrik“ eine Reihe von Tools und Systemen, die zur Automatisierung Ihres Arbeitsablaufs entwickelt wurden. Dazu können Workflow-Planer wie Airflow gehören, die regelmäßige Aufgaben automatisieren, Dashboard-Systeme wie Redash oder Grafana, die die Berichterstellung automatisieren und eine Self-Service-Umgebung für Stakeholder fördern; und ETL/ELT-Pipelines, die den Datentransport und die Datentransformation automatisieren.

   
   

2. Erweitern Sie Ihr Team : Dies ähnelt dem Einladen von Freunden zu einem kooperativen Spiel in Factorio. Um Ihr Team zu erweitern, müssen Sie mehr Datenspezialisten einstellen. Sie bringen unterschiedliche Fähigkeiten und Perspektiven mit, was den Fortschritt beschleunigt und zum Aufbau robuster Analysefähigkeiten beiträgt.

   
   

3. Entwicklung eines Technologiebaums : In Factorio repräsentiert ein Technologiebaum alle möglichen Upgrades und technologischen Fortschritte. Ebenso bezieht es sich bei einem Startup auf die Planung und Implementierung des notwendigen Technologie-Stacks, der Ihre Datenanforderungen unterstützt und das skalierbare, langfristige Wachstum Ihrer Analyseabläufe gewährleistet.

Allerdings ist es wichtig, in dieser Phase ein Gleichgewicht zu wahren. Auch wenn es verlockend sein mag, jeden Prozess zu automatisieren und umfassend Personal einzustellen, ist es von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass diese Entscheidungen mit den finanziellen Ressourcen und strategischen Zielen des Startups in Einklang stehen. Denken Sie außerdem daran, flexible Systeme zu entwerfen, die sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen anpassen können – vermeiden Sie die Schaffung einer komplizierten, wartungsintensiven Infrastruktur, die in Zukunft zu einer Belastung werden könnte.

Der Übergang von Stufe eins zu Stufe zwei erinnert mich an die Entwicklung vom Entdecker zum Architekten in Factorio. Es stellt einen bedeutenden Wandel in der Art und Weise dar, wie Sie mit Daten interagieren, und schafft die Grundlage für das skalierbare, effiziente Wachstum Ihres Analyseteams. Die Reise ist noch lange nicht zu Ende und es müssen noch Etappen bewältigt werden, aber die Grundlagen, die Sie hier gelegt haben, werden für die kommenden Etappen von entscheidender Bedeutung sein.

Praktische Maßnahmen, die Sie in dieser Phase ergreifen können:

1. Suchen Sie nach Tools, die Ihnen bei der Automatisierung Ihrer Routineaufgaben helfen können. Dazu können Datenbereinigungstools, Berichtssoftware, Dashboarding-Tools usw. gehören.

   
   

2. Identifizieren Sie Aufgaben, die Sie häufig ausführen, und suchen Sie nach Möglichkeiten, diese zu automatisieren. Dadurch können Sie viel Zeit sparen und die Effizienz steigern.

   
   

3. Beginnen Sie mit der Entwicklung Ihrer Dateninfrastruktur. Dazu gehört die Einrichtung von Datenpipelines, die Implementierung eines Data Warehouse und die Einrichtung von ETL-Prozessen.

   
   

4. Wenn Sie zu dieser Phase übergehen, müssen Sie möglicherweise Ihr Team erweitern. Suchen Sie nach Personen mit Fähigkeiten, die Ihre eigenen ergänzen und Ihnen bei der Skalierung Ihres Betriebs helfen können.

Phase 3. Skalierung

In den vorherigen Phasen haben Sie den Grundstein gelegt und die Automatisierung Ihrer Analysevorgänge eingeleitet, ähnlich wie beim Bau einer rudimentären Fabrik auf einem fremden Planeten in „Factorio“. Jetzt ist es an der Zeit, Ihr Unternehmen zu skalieren, zu erweitern und sich auf wachsende Anforderungen vorzubereiten. Diese Phase ähnelt der Vergrößerung Ihrer Fabrik, der Optimierung von Produktionslinien und der Vorbereitung auf größere, komplexere Herausforderungen im Spiel.

Zu diesem Zeitpunkt ist Ihr Analysesystem größtenteils automatisiert und erledigt einen Großteil der Routinearbeiten ohne Ihr ständiges Eingreifen. Das System hat sich von einer einfachen Fabrik für Raketenschiffe zu einem anspruchsvolleren Betrieb gewandelt. Dennoch ist dies nicht der Moment, sich auszuruhen, sondern sich auf größere Herausforderungen vorzubereiten. Es ähnelt dem Spielszenario, in dem die Ressourcen knapper werden und sich die Nachfrage vervielfacht – es erfordert eine strategische Erweiterung.

Die Skalierungsphase besteht aus drei entscheidenden Komponenten:

1. Integration externer Ressourcen : Wenn Sie in „Factorio“ die lokalen Ressourcen erschöpfen, müssen Sie Zugnetzwerke aufbauen, um Materialien aus entfernten Minen zu importieren. Da Ihre internen Datenressourcen verbessert werden müssen, um tiefere Erkenntnisse in einem Startup-Szenario zu gewinnen, müssen Sie möglicherweise auch Daten oder Fachwissen Dritter integrieren. Dies kann die Einführung externer Daten-APIs, den Aufbau von Partnerschaften für den Datenaustausch oder die Beauftragung externer Berater oder Agenturen mit Nischenkompetenzen bedeuten.

   
   

2. Überwachung : Ähnlich wie beim Einrichten von Dashboards zur Überwachung der Effizienz Ihrer Fabrik in Factorio ist es von entscheidender Bedeutung, eine robuste Leistungsverfolgung in einem Datenanalyse-Setup einzurichten. Die regelmäßige Überwachung der Leistung und Spitzenkapazität Ihres Analysesystems sowie die Identifizierung von Engpässen gewährleisten einen reibungslosen Betrieb. Darüber hinaus liefert es Erkenntnisse für zukünftige Verbesserungen und hilft bei der proaktiven Fehlerbehebung.

   
   

3. Refactoring : In „Factorio“ müssen Sie Ihre Fabrik oft umstrukturieren, um neue Technologien zu integrieren oder die Produktionslinie effizienter zu gestalten. Ebenso kann in einer Datenumgebung eine Umgestaltung oder Umgestaltung Ihrer Datenpipelines, Modelle oder Berichte erforderlich sein, um die Effizienz zu verbessern, die Rechenkosten zu senken oder Änderungen im Geschäftskontext zu integrieren.

   
   

In dieser Phase liegt der entscheidende Schwerpunkt auf Effizienz und Optimierung. Während es verlockend ist, ein massives Wachstum anzustreben, geht es in der Skalierungsphase eher um „intelligentes“ Wachstum. Es geht darum sicherzustellen, dass Ihre Abläufe erweiterbar, wartbar und flexibel genug sind, um sich an die schnellen Veränderungen anzupassen, die für Startup-Umgebungen charakteristisch sind.

Die Skalierung Ihrer Prozesse ist ein bisschen wie der Bau Ihrer IKEA-Möbel: Sie beginnen mit manueller Arbeit, stellen fest, dass Sie etwas Automatisierung (oder zumindest eine Bohrmaschine) benötigen, und schließlich stehen Sie zurück und bewundern Ihre Arbeit, nur um zu erkennen, dass Sie es sind Habe noch ein paar Teile übrig. Brauchten wir diese Datenpipeline wirklich oder war sie nur ein optionales Extra?

Zur Skalierung gehört auch die Planung für zukünftiges Wachstum. Während Sie sicherstellen möchten, dass Ihre aktuelle Einrichtung effizient ist, möchten Sie gleichzeitig die Anforderungen Ihres wachsenden Unternehmens vorhersehen. Dies könnte bedeuten, in skalierbare Technologien zu investieren, größere Datenspeicher- und Verarbeitungskapazitäten zu planen oder sogar Diskussionen über den Aufbau eines Data Warehouse anzustoßen.

Ähnlich wie beim Spiel „Factorio“ werden die Herausforderungen komplexer und anspruchsvoller, aber auch die Möglichkeiten für Kreativität und Wirkung wachsen. Während Sie diese Phase durchlaufen, entwickelt sich Ihre Rolle vom Architekten zum Stadtplaner, der das Wachstum und die Entwicklung Ihrer Analyseaktivitäten sorgfältig plant und überwacht. Und während Sie dies tun, legen Sie den Grundstein für die letzte Etappe – den Flug.

Praktische Maßnahmen, die Sie in dieser Phase ergreifen können

1. Implementieren Sie Tools und Prozesse, um die Leistung Ihrer Dateninfrastruktur zu überwachen. Identifizieren Sie Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten.

   
   

2. Suchen Sie kontinuierlich nach Möglichkeiten, Ihre Prozesse und Dateninfrastruktur zu optimieren.

   
   

3. Wenn Ihr Betrieb wächst, stellen Sie möglicherweise fest, dass bestimmte Prozesse oder Systeme Ihren Anforderungen nicht mehr entsprechen. Seien Sie bereit, diese bei Bedarf umzugestalten oder neu zu gestalten.

   
   

4. Möglicherweise müssen Sie mit der Integration externer Datenquellen oder Systeme beginnen. Richten Sie neue Datenpipelines ein oder erweitern Sie Ihre Dateninfrastruktur.

Phase 4. Flug

Ähnlich wie in „Factorio“, wo das ultimative Ziel darin besteht, eine Rakete zu bauen und dem fremden Planeten zu entkommen, stellt die „Flug“-Phase im Kontext des Analyseteams eines Startups das Erreichen eines Stadiums dar, in dem Ihre Analysevorgänge voll funktionsfähig und robust sind Sie sind flexibel und treiben strategische Entscheidungen und Wertschöpfung voran.

Zu diesem Zeitpunkt verwalten Sie nicht nur einen Datenanalysevorgang; Sie beaufsichtigen eine gut geölte Maschine, die maßgeblich zur Entwicklung des Startups beiträgt. Sie haben ein System aufgebaut, das nahezu unabhängig funktioniert und Ihre Aufmerksamkeit nur für strategische Entscheidungen auf hoher Ebene und gelegentliche Fehlerbehebung erfordert.

Allerdings bedeutet das Erreichen der Endphase, genau wie im Spiel, nicht, dass man frei von Herausforderungen ist. Auch auf dieser Ebene sind Hürden zu überwinden:

1. Sich entwickelnder Wettbewerb : In „Factorio“ entwickeln sich die Außerirdischen weiter und werden mit zunehmendem Fortschritt zu einer immer größeren Bedrohung. Ebenso werden Wettbewerber in einem Startup-Umfeld weiterhin wachsen und Innovationen hervorbringen. Sie müssen sicherstellen, dass sich Ihre analytischen Fähigkeiten kontinuierlich weiterentwickeln, um immer einen Schritt voraus zu sein und Ihrem Startup den strategischen Vorsprung zu verschaffen, den es zum Erfolg braucht.

   
   

2. Ressourcenbeschränkungen : Zeit ist eine kritische Ressource, insbesondere für Startups. Trotz erfolgreicher Operation benötigen Sie möglicherweise weitere Hilfe. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass Ihr Analysebetrieb effizient läuft und dass Ressourcen strategisch zugewiesen werden, um kontinuierliches Wachstum und Innovation zu unterstützen.

   
   

3. Abnehmender Grenznutzen : Mit der Zeit können einige Ihrer Datenprozesse und -modelle an Wirksamkeit verlieren oder veraltet sein. Genauso wie Sie Ihre Fabriken und Technologien in „Factorio“ aufrüsten würden, ist es wichtig, Ihre Analyseabläufe regelmäßig zu überprüfen und zu verbessern. Wenn Sie Ihre Analysetools und -techniken auf dem neuesten Stand halten, stellen Sie sicher, dass Sie weiterhin wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

Daher geht es in der „Flug“-Phase nicht ums Ausrollen, sondern um kontinuierliche Verbesserung, Anpassung und Innovation. Es geht darum, den aufgebauten Schwung aufrechtzuerhalten und zu größeren Höhen zu streben.

Praktische Maßnahmen, die Sie in dieser Phase ergreifen können

1. Ruhen Sie sich nicht auf Ihren Lorbeeren aus. Suchen Sie kontinuierlich nach Möglichkeiten, Ihre Abläufe zu verbessern, sei es durch neue Tools, Prozesse oder Datenanalyseansätze.

   
   

2. Bleiben Sie über die Entwicklungen im Bereich Data Science auf dem Laufenden. Dies kann das Erlernen neuer Werkzeuge oder Techniken, die Teilnahme an Konferenzen oder das Lesen relevanter Veröffentlichungen umfassen.

   
   

3. Sie sollten in dieser Phase zu den strategischen Entscheidungen Ihres Startups beitragen. Nutzen Sie Ihre Dateneinblicke, um diese Entscheidungen zu treffen und das Wachstum voranzutreiben.

   
   

4. Gehen Sie bewusst mit Ihren Ressourcen um . Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Zeit, die Zeit Ihres Teams und Ihr Budget so einteilen, dass der Return on Investment maximiert wird.

Abschluss

Der Aufbau und das Wachstum eines Analyseteams in einer 0 → 1-Startup-Umgebung kann eine aufregende, herausfordernde und lohnende Reise sein – ähnlich wie das Durchlaufen der einzelnen Phasen eines Spiels. Ausgehend von grundlegender manueller Arbeit bauen Sie nach und nach Ihre Abläufe auf, initiieren die Automatisierung, skalieren Ihre Fähigkeiten und erreichen schließlich die Flugphase, in der Ihre Analysevorgänge für die Reise Ihres Startups von entscheidender Bedeutung sind.

Allerdings erfordert jeder Schritt unterschiedliche Fähigkeiten, Strategien und Perspektiven. Wie im Spiel müssen Sie sich kontinuierlich anpassen, innovieren und Strategien entwickeln, um den Erfolg Ihrer Analyseaktivitäten und damit Ihres Startups sicherzustellen. Wenn Sie diesen vierstufigen Ansatz verstehen und umsetzen, können Sie in einem 0 → 1-Analyseteam überleben und erfolgreich sein.