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Amplitude エンジニアリング担当上級副社長、Shadi Rostami – インタビューシリーズ

公開済み

2ヶ月前

2024 年 3 月 21 日

Shadi は、デジタル分析のリーダーである Amplitude のエンジニアリング担当上級副社長です。彼女は、情熱的で経験豊富なテクノロジーリーダーであり、高度に熟練したエンジニアリングチームの構築と管理に経験のあるアーキテクトです。先立って振幅、彼女はパロアルトネットワークスのエンジニアリング担当副社長でした。彼女は、分散システム、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、機械学習、セキュリティに特化したいくつかの製品ラインとサービスを革新し、提供してきました。

振幅は、最新の機械学習と生成 AI テクノロジーに基づいて構築されており、製品チームがよりスマートに構築し、より速く学習し、顧客に最高のデジタルエクスペリエンスを作成できるようにします。

最初にコンピューターサイエンスとエンジニアリングに惹かれたのは何ですか?

私はイランで育ち、当初は医学の分野でのキャリアを可能にする高校への進学を目指していました。それは父が私に望んでいた道であり、兄もそうした道でした。 1年半ほど経った頃、これは自分には向いていない道だと判断しました。その代わりに、私はエンジニアリングを追求し、最終的に情報オリンピック (IOI) に出場したイラン初の女子となり、世界中の高校生が数学、物理学、情報学、化学で競い合う年に一度の大会である銅メダルを獲得しました。それがきっかけで私はイランのシャリフ工科大学で工学を学び、その後博士号を取得しました。カナダのブリティッシュコロンビア大学でコンピュータ工学の博士号を取得。その後、スタートアップ企業で数年間働き、その後パロアルトネットワークスで10年間を過ごし、最終的には開発、QA、DevOps、データサイエンスを担当する副社長になりました。 5 年前、私はエンジニアリング担当上級副社長として Amplitude に異動しました。

AI は人間に取って代わるのではなく、人間の仕事の改善を支援すべきであるという Amplitude の中核となる AI 哲学についてお話しいただけますか?

AI はほぼすべての業界を急速に変革しており、その変革に伴い、企業がテクノロジーをどのように使用するかという疑問が生じます。私たちは AI を適切に活用することに強く取り組んでいます。この信念により、当社は顧客中心の AI 哲学を開発することになりました。この哲学は、(1) 共同開発と思考パートナーシップ、(2) データガバナンスとユーザーデータ保護、(3) 透明性、(4) プライバシー、セキュリティの 5 つの主要原則に基づいています。、規制順守、および (XNUMX) 顧客の選択と制御。企業が AI の導入とテストを続け、最終的に真のデータドリブンになるためには、これらの原則が重要であることを私たちは認識しています。私たちの目的では、これは人々がより早く洞察を得るのに役立つ AI ツールを構築することを意味します。これらの洞察を適切に活用すると、より迅速で優れた意思決定が可能になり、最終的な結果がもたらされます。人間の知性と創造性を補完するツールとして AI を使用することが、AI が最大の影響を与えると私は見ています.

今日の AI 主導のビジネス環境の文脈における「データ民主主義」の概念を説明していただけますか?

「データ民主主義は、チームが適切なデータの洞察に適切なタイミングでアクセスできれば、より良く、より速く、より効率的に機能するという知識によって推進されます。今日の急速に進歩する AI 主導の環境では、チームはデータの取得を数日または数週間待つ余裕はありません。これを軽減するには、企業はチームがセルフサービス方式でデータを活用できるようにする必要があります。これは、パラメーターのないデータの混乱を意味するものではありません。結局のところ、悪いデータは悪い AI につながります。しかし、適切なツールとプロセスを導入すれば、企業はデータの民主化とデータガバナンスのバランスをとり、より良いビジネス成果を実現することができます。」

AI 時代に真のデータ民主主義を実現するには、組織文化のどのような重要な変化が不可欠だと思いますか?

組織内で真のデータ民主主義を確立するには、2 つの基本的な文化の変化から始まります。それは、適切で最もアクセスしやすいツールを提供することと、データリテラシーに関する組織全体の取り組みの実施です。これは、マーケティングチームやカスタマーサクセスチームなど、技術者以外のチームメンバーがデータにアクセスするだけでなく、データを分析してアクションを実行できるようにするセルフサービスツールを導入することを意味します。私は、セルフサービスのデータ分析は、チーム間のコラボレーションを促進し、好奇心と探索を刺激し、データリテラシーを拡張し、行動と影響にバイアスを加えることができるし、そうすべきであると信じています。また、中央データチームと基幹業務チームが共同で取り組み、継続的なデータガバナンスを実施して、時間の経過とともにデータ品質が低下しないようにすることも重要です。

あなたの経験の中で、組織がデータの民主化を達成する際に直面する最も重要な課題は何ですか?また、これらの障害をどのように克服できるでしょうか?

これまで企業は、専門家からなる 1 つのチーム内にデータを一元管理しようとし、組織の残りの部分は、日々の業務や意思決定に重要な分析や重要な洞察を提供するためにこのチームに依存していました。データアクセスの民主化はこのボトルネックを解決するために重要ですが、困難な場合もあります。セルフサービスの運用化についてデータリーダーと話すと、範囲があることは明らかです。一方では、非技術チームや基幹業務チーム向けの簡単なセットアップツールがあります。結局のところ、これらのツールは、チームが必要とする深くて幅広い回答を提供するものではありません。その一方で、より多くの技術チーム向けに、より多くの技術ツールが用意されています。分析の点でははるかに柔軟ですが、速度が遅いため、使用できる人はほとんどいないでしょう。私たちはこれらのツールを「データブレッドライン」の作成と呼んでいます…あなたは常に答えを待っています。チームには中間の解決策が必要です。探索と実験を阻害するのではなく促進する、すぐに使えるソリューションを考えてください。適切なツールとチーム教育により、企業はデータ民主化のギャップをより簡単に埋めることができます。

データ民主化のプロセスにおいてデータリテラシーはどれほど重要ですか?企業は従業員のデータリテラシーを向上させるためにどのような措置を講じるべきでしょうか?

チーム全体でデータ民主化の環境を育むことは文化的な課題であり、教育と全社的な賛同が必要です。技術者以外のメンバーにデータプロセスを教えた私の経験では、これらのスキルを開発する最良の方法は、トレーニングと実践学習を組み合わせることです。従業員がデータから得られる洞察に安心して自信を持てるようにするために、包括的なトレーニングプログラムを開発することをお勧めします。技術者以外のユーザーを禁止していないツールを使用していることを確認してください。たとえば、SQL の知識を必要とするツールは、プログラミングの専門知識を持たないユーザーを疎外してしまいます。そこから、従業員がデータを実際に使って遊んでみる機会を提供します。最後に、探索とコラボレーションを促進するツールを実装します。サイロで働く人が減れば減るほど、お互いのアイデアをぶつけ合うことができ、より洞察力が高まるでしょう。あなたが非技術チームのメンバーに教えるデータの専門家である場合、データの取得方法と使用方法を学ぶのに何年も費やしてきたため、データについて一般ユーザーとは異なる考え方をしていることを思い出してください。すべてを自分で行うのではなく、他の人に教えることにオープンになってください。そうしないと、人々の質問に答える以外に何かをする自由な時間がなくなってしまいます。

データツールと生成 AI テクノロジーが急速に進化する中、企業はデータの管理と利用において先を行くために戦略をどのように適応させるべきでしょうか?

データガバナンスは企業が依然として直面している主要な課題の 1 つであり、有意義な AI とデータエクスペリエンスを実現するためにすべての組織が確実に解決しなければならないものです。 AI は、それを動かすデータの良さによって決まります。クリーンなデータは、より影響力のある洞察、ユーザーの満足度の向上、ビジネスの成長につながります。このように、企業はデータのクリーンアップと分類法に積極的に取り組む必要があり、生成 AI を使用して AI のガバナンスと品質を管理する機会があります。たとえば、Amplitude では昨年、AI を活用した Data Assistant 製品を発売しました。この製品は、インテリジェントな推奨事項と自動化を提供して、データガバナンスをシームレスにし、ユーザーがデータ品質の取り組みを担当できるように支援します。

Amplitude を使用すると、企業はどのようにしてカスタマージャーニーをより深く理解できるようになりますか?

優れたデジタル製品やエクスペリエンスを構築することは、特に今日の競争環境においては困難です。今日、多くの企業は、誰のために構築しているのか、顧客が何を望んでいるのかをまだわかっていません。 Amplitude は、企業が次のような質問に答えるのに役立ちます。彼らはどこで行き詰まっているのでしょうか？何が彼らを再び呼び寄せるのでしょうか？」定量的および定性的なデータの洞察を通じて。当社のプラットフォームは、顧客の獲得、収益化、維持サイクルの推進に役立つデータを明らかにすることで、企業がエンドツーエンドのカスタマージャーニーをより深く理解できるように支援します。現在、Atlassian、NBC Universal、Under Armour などのエンタープライズブランドを含む 2,700 を超える顧客が Amplitude を活用して、より優れた製品を構築しています。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。さらに詳しく知りたい読者は、こちらをご覧ください。振幅.