פודקאסט מספר 346 - אורי ורן מארחים את רן דוידוביץ’ לשיחה על שקיפות בימי שני (Transparency @ Monday.com). וגם בשאר הימים. רגע לפני - כנס רברסים 2018 מתקרב: 8-9 באוקטובר, אוניברסיטת תל אביב. בואו.רן - בן 38, אב לחמישה - ומנהל קבוצת BigBrain ב-Monday מאז מרץ 2018.מונדיי (Monday) נבנתה סביב הרעיון של מתן פתרון לקבוצה של אנשים עם מטרה משותפת שרוצים לעבוד יחד באופן שקוף.ייחודיות - פתרון מאוד גמיש,  כש-70% מהקבוצות אינן בהכרח באורייטזציה טכנולוגיות. יש גם כאלה (כולל Outbrain), אבל גם סתם קבוצות, כנסיות, וה- To Do list של אורי).קבוצת BigBrain בתוך Monday - לקחת כל מחלקה בארגון ולהריץ אותה ב x10 - בעזרת נתונים. הכל אינטגרטיבי ונעשה באמצעות כלים פנימיים, הכל חשוף למשתמשים.10 אנשים - $4M בחודש על שיווק.למה פתרונות דומים ל Salesforce או Analytics בכלים פנימיים? כשרן הגיע זה היה הפוך, אבל הסיבוכיות של האיטגרציות והסנכרון עבור כלים חיצוניים הופכת את זה להגיוני. אורי - לפעמים זה גם עולה יותר מהרשיון עצמו.המוצר כולל המון חלקים, כולל למשל ניהול של כל גוף המכירות (ניהול הלידים ותחזיות המרה - Conversion).המון רמזים לד.נ.א. של Wix (שמונדיי התחילה כפרויקט בתוכה, ואז כ-daPulse).דוגמאות - מספרי Sign-Ups ונתוני המרה (Conversion), כולל גרף תחזית עבור 35 ימים קדימה על סמך נתונים יומיים.מדהים לראות מה זה עושה לחברה כשמידע כזה הופך זמין - ההשפעה של מה שעשיתי היום על חודש קדימה, וכמות השאלות החדשות שזה מעורר.שינוי תרבותי - אנחנו רוצים שכולם יהיו (וירצו להיות) חשופים לנתונים האלה, וזה חלק מהד.נ.א. של החברה. הכל שקוף לכולם, כולל בורדים מאוד בכירים (בורד - Board - לוח עם משימות, לא Board of Directors של מונדיי…).אורי - דמוקרטיזציה של דאטה ב-Airbnb, מצביעים של שיפור ביצועים משמעותי.ב-Outbrain הגישה מעט שונה - כיוון שגוף Engineering לא בונה דברים סתם אלא במטרה לייצר אימפקט על המצב העסקי, זה כולל KPI ו-Dashboards עבורם. אם זה ימתין לצוות BI שיבנה את זה - זה לא יקרה בזמן סביר. מהנדסים צריכים לדעת SQL, אז פתחנו להם גישה למידע והם יכולים (ומצופה מהם) לבנות Dashboard בעצמם.בסופו של דבר, BigBrain זה רעיון, ואוסף של כלים לדמוקרטיזציה של מידע שפתוחים לכולם, וכולם רואים את ההשפעה של מה שהם עושים. צוות BigBrain מאפשר את זה ואחראי למהימנות המידע. אורי - זה בעצם Data-driven efficiency team. על צוותים שאחראים ל-Single Source of Truth יש המון אחריות.הקבלה ל-Outbrain - גופי ה-BI וה-BA הולכים ומשתלבים עם גופי ה-Operations לגוף אחד שמטרתו יעילות מבוססת נתונים (Data driven).רן - מה לגבי מידע על תהליכי גיוס? המודל על פניו נראה מאוד דומה. עוד לא קורה ב-Monday אבל בהחלט כיוון אפשרי, לפחות על השלבים הראשונים של ה-Funnel.אורי - ב-Outbrain נוסף מודול עבור מערכת ה-HR, עוד אין מספיק מידע; כן יודעים ש-71% ממקור של חבר-מביא-חבר; ב-Monday זה סביב ה-60%. מעניין לחשוב מה הם ה -30-40% אחרים (?Diversity)אני רוצה להתחיל Data Democratization אצלי בחברה - מהם הצעדים הראשונים? רן מציע לדלג על שלב ה”גישה למפתחים ל-SQL”, ולנסות כלי כמו MetaBase - התקנה של 5 דקות וקוניגורציה של יומיים, והכל הופך נגיש לכולם, וזה ויראלי. מאפשר גם לבחון עד כמה שארגון בשל למהלך כזה. מוצר מאוד מומלץ.בשלב הבא (כשהדרישה עוברת את מה ש MetaBase יכול לתת מבחינת עומסים ויכולות ניתוח), צריך Dashboard מרכזי שמאפשר ניתוח על כלל המידע בארגון. אנחנו עדיין בתהליך (המלצה על Looker).אורי ממליץ על Redash - מאוד אינטואיטיבי, פותח את העיניים. “למה הקמפיין שלי לא עובד?” עכשיו יש נתונים ב-95% מהמקרים. מקרה דומה ב-Monday.שווה למדוד retention פנימי (כמה מהפניות אפשר לפתור עצמאית וכמה אכן לא חוזרות).כלים פנימיים משנים חברה - צריך להקדיש לזה משאבים, אחרת הכל הולך על כלים חיצוניים והכלי הפנימי נותר ללא שינוי במשך שנים.עוד חברות בכיוון הזה? המון סטארטאפים, כולם רוצים. דוגמא גדולה אחרת היא Netflix.למה פותחים את המידע? בחברות גדולות השאלה עולה יותר, והשאלה המקבילה צריכה להיות “למה לא?” האם הסיכון (רגולטורי או אחר) הוא אמיתי? זה חוזר למקום של האם אתה סומך על העובדים שלך? אתה סומך עליהם בדברים הרבה יותר גדולים, וכאן זה עוזר להם לעבוד. צריך להגדיר היטב מה צריך להיות סגור, וכל השאר צריך להיות פתוח.אפשר להעביר נתונים תהליך של Anonymization ואז ניתן להשתמש יותר בקלות. מי אמר GDPR?בנושא אחר - יוזמת Startup for Startup: יוזמה של Monday לתת טיפים על בעיות שאנחנו רואים שחוזרות מסביב, מזמינים חברות ונותנים פידבק.השיחה בעברית, הבלוג באנגלית- שי