Bmw помогает построить самый быстрый дрон
Добавил пользователь Дмитрий К. Обновлено: 19.09.2024
На конференции по продуктовому маркетингу Epic Growth Conference Андрей Хусид CEO RealtimeBoard поделился, как трансформировалась структура команды в соответствии с изменениями в продуктовой стратегии компании.
Смотрите видео и читайте заметки под катом.
В венчурной индустрии быстрый рост – это рост на 300% из года в год. И RealtimeBoard растет ровно на эти 300% в год. Сегодня мы закладываем те инструменты и механизмы, которые в будущем обеспечат такой же стремительный продуктовый рост.
RealtimeBoard – это визуальная коллаборативная платформа для совместной работы команд над идеями и проектами. Продукт вошел в топ SaaS инструментов для командной работы по версии Forbes. Команда находится на четырех разных континентах, а продуктом пользуются десятки тысяч пользователей по всему миру. Но далеко не всегда мы росли так, как растем сейчас. В конце 2012 года мы выпустили альфу-версию продукта. До начала 2015 года мы практически не росли, но после трансформации структуры нашей команды все изменилось.
Изначально в команде было трое: аналитик, продакт-менеджер и я в роли руководителя проекта и CEO компании. Соответственно, мы втроем думали про идеи, которые нужно построить в продукте и про проблемы, которые продукт должен решать. Также мы думали про эксперименты, которые помогут привлечь больше пользователей.
Если у вас нет Product Market fit, нет смысла инвестировать в эксперименты и рост
Определиться с ключевой аудиторией продукта было не просто, потому что мы вводили на рынок горизонтальный продукт. Горизонтальные продукты – это, например, Google-документы, которыми могут пользоваться абсолютно любые пользователи. Мы вводили продукт, которым могли пользоваться и учителя и руководители девелопмента, которые делают PI-planning.
Только после того, как мы нашли ядро аудитории, мы начали экспериментировать с улучшениями воронки. Бэклог экспериментов, которые мы хотели проводить, непрерывно рос, и ресурсов на реализацию просто не хватало. В тот момент поняли, что нам необходимо выделить отдельную инжиниринговую команду.
Трансформация команды RealtimeBoard
Мы перестроили структуру в команде, а точнее создали выделенную команду, которая занималась ростом продукта. У growth-команды появился лидер, а другие продакт-менеджеры со своими разработчиками занимались созданием пользовательской ценности. Это позволило нам запустить непрерывный процесс экспериментов.
В команде было всего три с половиной человека. Ограниченные ресурсы заставили фокусироваться на конкретных частях воронки: онбординг и на adoption (принятие) продукта. Нашей задачей было максимально объяснить ценность тем, кто только пришел в продукт. От этого зависит активация пользователей.
Продукт рос и появлялось больше возможностей и потенциала к улучшению: а значит и условий для трансформации команды.
Необходимо было выстроить процесс, который позволил непрерывно и быстро итерировать, потому что в отличие от создания базового продукта в growth-команде нужна скорость и количество экспериментов, которые вы делаете. Далеко не все эксперименты будут успешны, чем больше экспериментов можете сделать, тем больше вероятность, что вы достигнете результата.
В начале этого года мы снова изменили структуру в соответствии с изменениями в продуктовой стратегии. Одной из предпосылок к трансформации явилось то, что клиенты стали приходить из разных сегментов. Изначально мы были бизнесом для команд. Но в последнее время увеличились B2B продажи. Мы изменили структуру таким образом, чтобы она позволила нам монетизировать оба сегмента: small medium business и enterprise business.
Процессы и роли в growth-команде
1. Важно, чтобы ваша growth-команда решала проблемы, которые валидированы анализом и данными. Сложно находить новые рычаги улучшения внутри воронки, если вы генерируете идеи без проверки на уровне данных.
2. Любые эксперименты должны прогнозировать, какие изменения они принесут бизнесу. Это позволяет лучше приоритизировать задачи.
3. Взаимодействие команды с целями компании. Например, в RealtimeBoard есть фреймворк objectives key results, в рамках которого мы ставим цели. Команда роста разделяет корпоративные цели и итерирует вокруг них. Это работает в формате бесконечного лупа, где важным этапом является формулирование и анализ опыта, который получает команда в процессе работы. Анализ и ключевые выводы каждого эксперимента сэкономит вам время и деньги, ведь вы не будете запускать ненужные и повторяющиеся эксперименты. Здесь также надо сказать, что неудачные эксперименты порой приносят интересные инсайты, которые впоследствии закладывают успешные эксперименты.
У нас есть отдельная команда, которая занимается ключевой ценностью продукта, и есть команды, которые этот продукт монетизируют. Есть self-service команда, которая работает на улучшение метрик, то есть активацию Retention Referral Revenue. А также High Touch – это команда, которая уже в ручном режиме делает и продажи, и customer success, то есть adoption продукта. Все growth-процессы сосредоточены на команде self-service, которую мы впоследствии масштабируем.
На каждом этапе воронки есть выделенные команды, которые проводят неограниченное количество экспериментов и максимально быстро итерируют, чтобы находить новые рычаги для стремительного роста продукта.
Советы, как и когда нужно строить growth-команду:
— Пока у вашего продукта нет product market fit, нет смысла запускать эксперименты и создавать команду. Для начала найдите свой рынок и ценность, которую приносит продукт;
— После того, как вы нашли product market fit, важно начинать внедрять технологии и процессы, которые оцифровывают и собирают ключевые метрики вокруг продукта. Найдите свой фокус и метрику ценности;
— Сбор результатов и тестов научат предсказывать, каким образом эксперименты повлияют на бизнес. Соответственно, очень важно, чтобы вы научились приоритизировать эксперименты;
— И в конце – это построение собственной культуры роста на уровне всей компании, привлечение в команду людей с growth mindset.
Epic Growth Conference – конференция по продуктовому маркетингу, которую организовали Mobio, Getloyal и Appsflyer при поддержке myTarget, Appnext.
Читайте полную расшифровку выступления на VC.
Подписывайтесь на канал Epic Growth Channel в Telegram и получайте интересный контент по продуктовому маркетингу.
Следует отметить, что у Джорджа Мейтуса нет образования в сферах электротехники или разработки ПО. Большинство знаний, необходимых для создания дронов, он почерпнул в интернете. Он привлёк в стартап Teal Drones финансирование в сумме $2,8 млн и набрал команду специалистов. В результате и был создан быстрый, настраиваемый и производительный дрон под названием Teal.
Устройство способно развивать скорость до 70 миль в час (около 113 км/ч) и выдерживать ветер скоростью до 40 миль в час (около 64 км/ч). В зависимости от используемой батареи, длительность полёта может составлять 10 или 20 минут. Устройство изготавливается из поликарбоната с включением углерода. Его общая масса составляет 730 г, а грузоподъёмность – 500 г. Радиус управляемого полёта составляет до 300 футов (около 91 м) при подключении через Wi-Fi и до 2500 футов (около 762 метра) при использовании Extended Wi-Fi. Для управления устройством служит приложение, доступное для iOS и Android. Также поддерживается возможность управления при помощи геймпада. Поддерживаются функции автономного полёта, следования за пользователем, автоматической посадки, возврата на базу. В грядущих обновлениях прошивки планируется реализовать функцию обнаружения препятствий и предотвращения столкновений.
Дрон Teal несёт на борту производительный процессор NVIDIA TX1, обладающий производительностью 1 терафлопс. Также сообщается о наличии 4 ГБ оперативной памяти и 16 ГБ встроенной флэш-памяти. Аппарат оснащён 13-мегапиксельной камерой с 1/2,3-дюймовым сенсором и широкоугольным объективом (угол зрения 150 градусов, апертура f/2.5). Камера способна снимать фотографии в разрешении 4224×3156 точек (соотношение сторон 4:3) и записывать видео в разрешении 4K с частотой 24 кадра в секунду, Full HD с частотой 30 кадров в секунду или HD с частотой 60 кадров в секунду. Поддерживается возможность установки карты памяти Micro SD ёмкостью до 64 ГБ. Также в наличии имеются интерфейсы USB 2.0 (три порта), USB 3.0, HDMI 2.0, GPIO, FPV Cam/Tx, PWM/PPM/DSM/Sbus.
Стартап Teal Drones уже начал принимать предварительные заказы на дрон Teal по цене $1299. Первые поставки ожидаются к концу 2016 года.
Узел суперкомпьютера Summit. Фото: Национальная лаборатория Ок-Ридж (США)
Суперкомпьютер Summit состоит из 4608 узлов, на каждом из которых установлено по два 22-ядерных процессора IBM Power9 и шесть графических процессоров Nvidia Tesla V100. Узлы соединены сетью Mellanox dual-rail EDR InfiniBand с пропускной способностью 200 Гбит/с на каждый сервер. Для IBM это презентация серверов Power9-GPU AC922, которую можно предлагать другим заказчикам.
При полном оборудовании всех узлов одни только графические процессоры обеспечат пиковую производительность 215 петафлопс с двойной точностью. Кроме того, каждый V100 выдаёт ещё 125 терафлопс со смешанной точностью — это основной тип операций тензорного ядра V100. Таким образом, в приложениях глубокого обучения пиковая производительность может составить порядка 125×27648 = 3,46 эксафлопс. Если реально, то в районе 3,3 эксафлопс, считают эксперты.
Это не просто теоретические расчёты. По словам директора Национальной лаборатории Ок-Ридж Томаса Захария (Thomas Zacharia), ещё до завершения строительства системы исследователи запустили на тензорных ядрах GPU вычисления по сравнению геномов — и зафиксировали производительность 1,88 эксафлопс. Приложение обрабатывало геномы в поисках образцов, соответствующих определённым условиям. Это первый случай в истории компьютерной техники, когда был де-факто преодолён барьер в 1 эксафлопс, то есть 10 18 операций с плавающей запятой в секунду. В серверной комнате этого монстра такой шум, что там невозможно работать без наушников (видео).
Узел Summit. Для суперкомпьютера в комнате проложено около 300 километров оптоволоконного кабеля. Фото: Национальная лаборатория Ок-Ридж (США)
Разумеется, кроме глубокого обучения Summit поддерживает вычисления в стандартном наборе приложений, который интересует Министерство энергетики США, в том числе вычисления, связанные с термоядерной энергией, альтернативной энергетикой, материаловедением, климатическим моделированием, вычислительной химией и космологией. В то же время Summit остаётся открытой системой, так что клиенты будут запускать на нём все виды расчётов, какие пожелают, даже совершенно не связанные с энергетикой. Предполагается, что Summit будут использовать для приложений в сфере здравоохранения в таких областях, как поиск новых лекарств. Как сказал на пресс-конференции Томас Захария, их исследовательский центр должен стать чем-то вроде CERN для медицинского дата-майнинга и аналитики.
Суперкомпьютер Summit. Фото: Национальная лаборатория Ок-Ридж
Когда в 2014 году заключался контракт с IBM на строительство этого суперкомпьютера, в его состав включили GPU. В то время у Министерство энергетики были весьма смутные представления, что делать с возможностями глубокого обучения, но компания Nvidia приняла решение внедрить в V100 тензорные ядра — и в результате Summit внезапно превратился в монстра приложений ИИ. Так что можно предположить, что систему нагрузят множеством передовых исследований ИИ, в дополнение к её основным обязанностям. Пока что проекты для Summit отбирают по заявкам, но в 2019 году система станет более широко доступной по программе Innovative and Novel Computational Impact on Theory and Experiment (INCITE).
Многоядерный микропроцессор китайского суперкомпьютера Sunway TaihuLight. До 8 июня 2018 года этот суперкомпьютер считался самым мощным в мире
После запуска Summit власти, наверное, примут решение о выводе из эксплуатации его предшественника, суперкомпьютера Titan, который в момент своего запуска в 2012 году был признан самым мощным в мире и до сих пор остаётся самым быстрым суперкомпьютером в США. Но сейчас поддерживать его работу мало смысла, потому что он в 8 раз уступает по скорости Summit, при этом потребляет в 5 раз больше энергии.
В Titan установлены графические процессоры K20X, у которых производительность в вычислениях с одинарной точностью для машинного обучения ограничена скромными четырьмя терафлопсами на устройство. Тем более все программы для Titan легко перенести на Summit.
Читайте также: