2020年12月30日のブックマーク (7件)

  • 『プロダクトマネジメント』を読んで - 海と山が好き

    『プロダクトマネジメント』原題: Escaping The Build Trap を読みました。 良書でした。同時にビルドトラップを生み出す組織構造にも興味が沸いてきました。 翻訳は安心と信頼の Ryuzee さん。 -> Ryuzee.com プロダクトマネジメント ―ビルドトラップを避け顧客に価値を届ける 作者:Melissa Perri 発売日: 2020/10/26 メディア: 単行(ソフトカバー) 原題にも書かれている ”ビルドトラップ” とは、プロダクトを作ることが目的化している状態のこと。 一見プロダクトを作るということは正しいように見える。だってプロダクトで儲けてるんだし。 でもビジネスの目的はプロダクトを作ることではなく儲けること。 儲けるということは顧客が対価を支払うということになる。 ここでプロダクトが差し出す対価とは顧客の問題がプロダクトによって解決され流ことにな

    『プロダクトマネジメント』を読んで - 海と山が好き
    kentaro-m
    kentaro-m 2020/12/30
  • 歴史と向き合い既存機能の棚卸しをした話 - Gunosy Tech Blog

    こんにちは、QAチームのakinkです。 今年買ってよかったものは「リファ グレイス ヘッドスパ 」です。 この記事は Gunosy Advent Calendar 2020 15日目の記事です。 昨日はgumigumi4fさんのGoSIMDを駆使して高速な内積演算を行うでした。 はじめに アプリ機能の棚卸し 1. 機能一覧の作成 2. 機能一覧をチームに共有 3. 各機能の対応方針を決めMTG 4. プロダクトバックログに積み計画に組み込む アクションログの棚卸し 1. ログの利用目的の整理と棚卸し依頼 2. ログ欠損時リスクに応じたテスト方針の整理 番外編. 旧基盤ログの棚卸し 棚卸しの気づき・学び 初期に感じた「めんどくさい」という気持ちを忘れない 相談相手の認知負荷、意思決定負荷を下げる おわりに はじめに 記事では「歴史と向き合い既存機能の棚卸しをした話」について書きたいと思

    歴史と向き合い既存機能の棚卸しをした話 - Gunosy Tech Blog
    kentaro-m
    kentaro-m 2020/12/30
  • 不確実性と向き合うデータ分析 - Gunosyデータ分析ブログ

    記事は、Gunosy Advent Calendar 2020 12日目の記事です。 昨日はGTL所属の山さんの「Terraform のエラーに落ち着いて立ち向かうために - Gunosy Tech Blog」でした。 GTL(Gunosy Tech Lab) 所属の大曽根です。オンライン会議は耳が痛くなるのでスピーカー+指向性マイクで運用しています。ダイナミックマイクは不要な気がしてきました。 はじめに Gunosy (に限らず多くの企業) では、日々の施策の解釈にデータを活用しています。 しかし、データを集計するだけで結果がわからないこと (解釈の難しさ) や結果がわかりやすくても回答を見誤ることも多くあります。 その中で気をつけないといけない部分に関してざっくりまとめます。 基のサイクル まず、非常によく使われる、仮説から検証可能なモデルを作成し、計測、学習する改善のサイクルで

    不確実性と向き合うデータ分析 - Gunosyデータ分析ブログ
    kentaro-m
    kentaro-m 2020/12/30
  • A/Bテストのベストプラクティスと落とし穴 ~KDD2019 レポート~ - Gunosyデータ分析ブログ

    はじめに 研究開発チームの関です。古川未鈴さんの結婚、ニジマス大門果琳さんの卒業、uijinの解散とアイドル業界も激動の秋を迎えていますね。 2019年8月4日から5日間、アメリカはアラスカ州アンカレッジで開催されたデータマイニング領域のトップカンファレンスであるKDD2019にGunosyから北田と関が参加・発表してきました。 これまでに2つのレポートを公開しています。 data.gunosy.io data.gunosy.io レポートではTutorialとして開催された「Challenges, Best Practices and Pitfalls in Evaluating Results of Online Controlled Experiments」の内容をレポートします。 内容は現在のA/Bテストのガイドラインと言ってもいい内容で、非常に参考になるポイントが多かったです。

    A/Bテストのベストプラクティスと落とし穴 ~KDD2019 レポート~ - Gunosyデータ分析ブログ
    kentaro-m
    kentaro-m 2020/12/30
  • A/Bテストが出来ない場面での因果推論による効果検証 - Gunosyデータ分析ブログ

    記事は、Gunosy Advent Calendar 2020 19日目の記事です。 昨日はサンドバーグさんの Amazon AthenaのPartition Projectionを使ったALB Access Logの実例 (w/ terraform & glue catalog) - Gunosy Tech Blog でした。 こんにちは、GTL(Gunosy Tech Lab) 所属のクボタです。 社内では主にニュースパスというアプリの分析などを行なっています。 記事ではA/Bテストの実施が難しい場面でチームでも利用している因果推論による効果検証について簡単に紹介させていただきます。 はじめに Gunosyではアプリ内でのロジックやUIの変更、キャンペーンなどの施策においてデータに基づく効果検証をしています。 効果検証では分析対象の施策起因による変化である因果効果のみを求めたいです

    A/Bテストが出来ない場面での因果推論による効果検証 - Gunosyデータ分析ブログ
    kentaro-m
    kentaro-m 2020/12/30
  • モノリスからマイクロサービスへのマイグレーションで学んだ7つの教訓

    Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。このでは、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

    モノリスからマイクロサービスへのマイグレーションで学んだ7つの教訓
    kentaro-m
    kentaro-m 2020/12/30
  • How Netflix Scales its API with GraphQL Federation (Part 2)

    In our previous post and QConPlus talk, we discussed GraphQL Federation as a solution for distributing our GraphQL schema and implementation. In this post, we shift our attention to what is needed to run a federated GraphQL platform successfully — from our journey implementing it to lessons learned. Our Journey so FarOver the past year, we’ve implemented the core infrastructure pieces necessary fo

    How Netflix Scales its API with GraphQL Federation (Part 2)
    kentaro-m
    kentaro-m 2020/12/30