Современная разработка продукта претерпевает структурную трансформацию, которая разрушает традиционное разделение между экспериментами и аналитикой. По мере того, как давление, чтобы обеспечить более умное, AI-поддержка пользовательского опыта увеличивается, инженерные команды и команды продуктов охватывают непрерывные циклы улучшения, обусловленные обратной связью в реальном времени. Конечная цель? Принимать более быстрые, поддерживаемые данными решения не только о функциях, но и об их влиянии на бизнес.
Этот сдвиг не только о инструментах; Речь идет об архитектуре и подотчетности. Рост платформ с складами позволяет командам проводить высокоскоростные эксперименты непосредственно против живых клиентов и финансовых данных, не жертвуя скоростью, верностью или управлением. В этой новой и трансформирующей модели разработка продукта становится непрерывной петлей обратной связи: корабль, измерение, изучение, повторить.
Я видел трансформацию из первых рук. В начале моей карьеры я работал в командах, где запуск функции означал пересечение пальцев и ожидание недель, чтобы увидеть, имело ли это значение. У нас были аналитические инструменты и инструменты экспериментов, но они не интегрировались. Все работали со своей версией правды. Это было разочаровывающим, медленным и глубоко неэффективным.
Это разочарование в конечном итоге привело меня к соучредителям, компании, занимающейся аналитикой продуктов. Мы начали с убеждения, что команды продуктов должны иметь возможность работать непосредственно от инфраструктуры данных, которую они уже имели. То, что началось как ловкая идея, чтобы дать возможность командам продуктов работать непосредственно со склада, превратилось в более широкое движение, чтобы переосмыслить то, как данные информируют программное обеспечение. Это путешествие дало мне место в первом ряду тому, как команды думают, строить и масштабировать умнее в интегрированных экспериментах и аналитике. Теперь, как часть LaunchDarkly, мы масштабируем эту миссию до еще тысячи команд по всему миру.
Я вспоминаю недавний разговор с лидером продукта в Fi Money, который прекрасно отразил эту смену. Перед тем, как внедрить модель с складом, их команды продуктов и данных потратили бы дни, собирая данные из нескольких инструментов, чтобы понять, как выполнялась новая функция. «Время до понимания» означало навигацию по гимнастике SQL, охоту на события в разных системах и синхронизацию слабых потоков, чтобы понять все это. После перехода в унифицированный стек склада, картинка резко изменилась. Время до понимания упало на 60%, и, что более важно, данные стали заслуживающими доверия, централизованы, управляемыми и легкодоступными. Эта ясность позволила команде итерацию быстрее итерации, принимать обоснованные решения и более тесно связан с измеримыми результатами.
Возможность сегодня шире, чем просто новые инструменты. Речь идет о строительных системах, где доставка и обучение происходят в том же месте. Это то, что делает петлю плотным, а понимание быстро.
Наследие пробелы: почему старые способы больше не работают
В течение многих лет эксперименты и аналитика продукта развивались по отдельным трекам. Команды продуктов использовали автономные инструменты аналитики для отслеживания поведения пользователей; Экспериментирование обычно обрабатывалось специально построенным платформами A/B. Эти системы не были предназначены для общения друг с другом или для доступа к основным бизнес -данным компании, хранящиеся на складе.
Это создало несколько сложных задач:
- Данные олиновки, неполные идеи: Было сложно понять, как функция влияла на ключевые бизнес -метрики, такие как ценность жизни клиентов или удержание, потому что эти показатели не были доступны с платформы экспериментов.
- Ручные процессы, отсроченная обратная связь: Аналитики должны были управлять трубопроводами, писать пользовательские запросы SQL и дни или недели ожидания для достижения действующих результатов.
- Вопросы управления и стоимости: Перемещение данных в инструментах Saled SaaS вводило риски для соответствия и часто приводило к дублирующим расходам.
- Замок продавца: Как только команды привержены проприетарному поставщику аналитики, они были ограничены тем, как и где их данные могут быть использованы.
Поскольку программное обеспечение стало более динамичным, а пользовательские ожидания более плавны, этот разрозненный подход стал ответственностью. Компаниям по продуктам нужен был более быстрый, более интегрированный цикл обратной связи, который укоренился в той же инфраструктуре, обеспечивающей свой опыт аналитики.
Я говорил с командами данных, которые часами пытались согласовать определения между инструментами, только чтобы в конечном итоге возвращаться к электронным таблицам. Я видел, как PMS копирует данные с панелей мониторинга в понятие, просто чтобы понять, что происходило. Трение в устаревших системах — это не только задержка — это доверие. Если ваши метрики не выстроены, как вы можете быть уверены в принятии решений?
На складе: лучшая основа для обучения
Появление аналитики и экспериментов с складами принципиально изменило способ, которым команды продуктов принимают решения. Преобразуя хранилище данных из пассивной системы записи в активную систему взаимодействия, организации теперь могут проводить эксперименты непосредственно на регулируемых централизованных данных.
На практике это означает логику назначения эксперимента, потоки событий пользователей и нижестоящие KPI, все живут в одном и том же уровне вычислений и хранения — часто снежинки или данных. Поскольку схема централизована, команды могут использовать общие идентификаторы, чтобы присоединиться к флагам функций, когортных определений и бизнес -результатов в SQL.
Этот подход устраняет фрагментацию, которая когда -то преследует аналитические рабочие процессы, приближая эксперименты к источнику истины.
С экспериментами и анализом, происходящими на одной и той же платформе, команды избегают несоответствий версий и контекстных пробелов, которые возникают, когда данные разбросаны по инструментам. События в реальном времени, транслируемое на склад, позволяет командам продуктов наблюдать за результатами по мере их развертывания, предоставляя более быстрее и более действенные идеи. Приток критических бизнес -сигналов — от Salesforce, Netsuite, Gong, Marketo и других — превратил склад из пассивного хранилища данных в активное уровень выполнения. Сейчас это эксперименты по каноническому источнику питания, когортирование и принятие решений вниз по течению по всей организации.
Важно отметить, что этот подход также повышает управление и безопасность. Конфиденциальные данные остаются в рамках существующей инфраструктуры организации, обеспечивая соответствие, устраняя при этом необходимость рискованного экспорта или дублирующих трубопроводов. И благодаря росту не-кода и композиционных интерфейсов, даже нетехнические заинтересованные стороны, от менеджеров продуктов до аналитиков, могут самостоятельно представить и выступать на экспериментах, не полагаясь на инженерию.
Этот сдвиг не только о лучшем инструменте. Он представляет собой новую операционную модель, в которой хранилище данных становится аналитическим сердцем разработки продукта.
Петли обратной связи в реальном времени: будущее рабочих процессов продукта
Что делает конвергенцию экспериментов и аналитики особенно мощным, так это его влияние на скорость. Когда команды могут плавно перемещаться от проницательности, петля обратной связи подтягивается, превращая разработку программного обеспечения в процесс непрерывного обучения.
Вместо того, чтобы ждать дни экспериментальных результатов, данные теперь входят на склад в режиме реального времени, что придает немедленной видимости команд продуктов. Эта непосредственность допускает более быстрые циклы гипотез, где каждый результат непосредственно информирует следующую итерацию. Общий фонд между аналитикой продукции и бизнес -аналитикой также способствует более глубокому сотрудничеству между командами, обеспечивая согласование показателей и целей с самого начала.
Я работал с командами, которые после интеграции аналитики с экспериментами обнаружили, что функции, которые, по их мнению, были «выигрышными», не работали для ключевых сегментов. Когда вы сокращаете время между сигналом и решением, результат не только скорость — это лучшее суждение о продукте.
Результатом является система, которая поддерживает более широкие эксперименты с меньшими затратами. Когда понимание быстро протекает и масштабирует инфраструктуру с вами, команды продуктов не ограничиваются несколькими ежеквартальными тестами A/B. Они могут непрерывно проверять, по функциям, сегментам пользователей и опыту, и использовать эту обратную связь, чтобы адаптироваться на лету. Это принципиально иной способ работы, который отдает приоритет обучению над совершенством и скоростью над уверенностью.
Новый вид стека
Одним из реальных примеров этой конвергенции является интеграция между платформами управления функциями и аналитикой и аналитикой. Приобретение Houseware’s Startup I’s Startup I, которая сосредоточена на аналитике продуктов непосредственно на снежинках, отражает это более широкое отраслевое движение.
Наше видение в домашних условиях всегда было «переворачивать хранилище данных от пассивного хранилища в активное движение принятия решений» (поэтому мы назвали его домашним посудом — буквальный флип склада). LaunchDarkly, благодаря его надежным экспериментам и возможностям функции помещения, предоставляет слой события, который питает этот двигатель. Вместе они создают систему, в которой решения продуктов могут быть приняты и скорректированы на основе прямого понимания поведения пользователей. Я видел это в действии, когда такие клиенты, как Fi Money, наблюдали за сокращением на 60% во времени, чтобы понять новые показатели функций. Прозрачные, предсказуемые вычислительные затраты также придают команде доверие к реинвестированию в их новый стек и внедрение масштаба более агрессивно.
Этот вид интегрированной архитектуры позволяет организациям не только быстрее развернуться, но и быстрее адаптироваться. Это основа для более умного, более отзывчивого программного обеспечения.
Конвергенция экспериментов и аналитики не просто делает команды продуктов более эффективными; Это открывает дверь для автономной оптимизации. По мере того, как системы становятся все более с учетом данных, появляются возможности для откатов в реальном времени, автоматических очистки флагов и даже настройки функций, управляемой AI на основе непрерывных сигналов производительности.
Для лидеров технологий это больше, чем ловкость. Это о устойчивости. Программное обеспечение, которое адаптируется на основе живых данных, не только поставляется быстрее, оно не меньше.
Конвергенция экспериментов и аналитики, подкрепленная инфраструктурой, основанной на складе, представляет собой новый стратегический рычаг для лидерства продукта и инженерного инженера. Это позволяет культуру, в которой каждая функция — это возможность учиться, каждая метрика отслеживается для бизнеса, и каждая система предназначена для реагирования, а не просто запуска.
Это новая граница разработки программного обеспечения: петли обучения, встроенные непосредственно в стек. И это уже происходит.
Владелец TNS, Panksight Partners, также инвестирует в запуск. В результате, за Stanldarkly получает предпочтения в качестве участника.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Дивьянш Сайни является руководителем аналитики в LaunchDarkly после приобретения компании Houseware, где он был соучредителем и генеральным директором. Дивьянш ранее помогал масштабировать Атлана в качестве первого найма, лидер продукта с опытом работы в сотрудничестве с данными. Он страстно … читайте больше от Divyansh Saini
