ParadeDB ist eine Alternative zu Elastic Search, die auf dem beliebten Postgress-Datenbankframework aufbaut. Der Hauptunterschied ist, dass ParadeDB speziell darauf ausgelegt ist, den Bedürfnissen von Unternehmen gerecht zu werden, die sich stark auf Postgress für ihre Datenspeicherung verlassen.

Elastic Search, obwohl ein leistungsfähiges Tool, leidet unter einigen Einschränkungen. Es ist ein komplexes System, das eine erhebliche Anpassung und Expertise erfordert, um es so zu konfigurieren und zu verhalten, wie gewünscht. Dies kann kostspielig sein, da es oft die Einstellung von dedizierten Ingenieuren erfordert, um Elastic Search zu verwalten und zu warten.

Im Gegensatz dazu nutzt ParadeDB die Stärken von Postgress, um eine effizientere Suche- und Analysenlösung anzubieten. Durch den direkten Aufbau auf Postgress entfällt die Notwendigkeit, Daten an ein separates System zu senden, was es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten im Postgress-Ökosystem zu halten.

Diese enge Integration mit Postgress ermöglicht es ParadeDB, mehrere Schlüsselvorteile zu bieten:

1. Nahtlose Integration: ParadeDB integriert sich nahtlos in Postgress, was es Unternehmen ermöglicht, ihre bestehende Postgress-Infrastruktur und -Expertise zu nutzen.

2. Vereinfachte Konfiguration: Anstatt eine komplexe Anpassung zu erfordern, ist ParadeDB so konzipiert, dass es sofort einsatzbereit ist, was den Aufwand und die Expertise reduziert, die für das Einrichten und Warten des Systems erforderlich sind.

3. Verbesserte Leistung: Durch den Aufbau auf Postgress kann ParadeDB die Optimierungen und Fähigkeiten der Datenbank nutzen, um eine hochleistungsfähige Suche und Analyse auch in großem Maßstab zu liefern.

4. Flexible Abfragen: ParadeDB ermöglicht es Unternehmen, Standard-SQL-Abfragen zu verwenden, um ihre Daten zu durchsuchen und zu analysieren, und nutzt dabei die vertraute Postgress-Schnittstelle.

ParadeDB hat in einer Vielzahl von Anwendungsfällen Anklang gefunden, von internen Berichten und Analysen bis hin zu kundenorientierten Suche- und Dashboard-Anwendungen. Die Fähigkeit der Plattform, generative KI-Anwendungen anzutreiben, ist ebenfalls ein wachsender Interessenbereich, da die Qualität der zugrunde liegenden Daten für diese aufkommenden Technologien entscheidend ist.

Insgesamt stellt ParadeDB eine überzeugende Alternative zu Elastic Search dar, insbesondere für Unternehmen, die tief in das Postgress-Ökosystem investiert sind und nach einer effizienteren Suche- und Analysenlösung suchen.

Philippe teilte einige wertvolle Lektionen, die er aus der Gründung seines vorherigen Startups, WIS, das er etwa 3 Jahre lang leitete, gelernt hat. Einige Schlüsselergebnisse:

• Verstehen Sie Kunden früh: Bei WIS verbrachten Philippe und sein Mitbegründer viel Zeit mit Kundenforschung zu Beginn, engagierten sich dann aber während des Aufbauprozesses nicht weiter intensiv mit den Kunden. Dies führte dazu, dass Funktionen entwickelt wurden, die die Kundenbedürfnisse nicht vollständig erfüllten. Bei Parade DB legt Philippe nun großen Wert darauf, mehrmals pro Woche mit Kunden zu sprechen, um ein Gefühl für ihre sich entwickelnden Bedürfnisse zu bekommen.

• Iterieren Sie schnell, streben Sie nicht nach Perfektion: Bei WIS versuchten Philippe und sein Team, das Produkt "perfekt" zu machen, bevor sie es auf den Markt brachten, anstatt einen iterativen Ansatz zu verfolgen. Bei Parade DB bringen sie stattdessen zunächst das Minimum Viable Product auf den Markt, holen Kundenfeedback ein und bauen das Produkt schrittweise aus. So können sie ihre Hypothesen schneller validieren.

• Stellen Sie die richtigen Leute zum richtigen Zeitpunkt ein: Zum Höhepunkt von WIS waren sie auf etwa 20 Mitarbeiter angewachsen. Philippe stellte fest, dass das Einstellen zu vieler Ingenieure, bevor das Produkt vollständig validiert war, zu Produktivitätsproblemen führte, da die hochqualifizierten Ingenieure Zeit damit verbringen mussten, den neueren, weniger erfahrenen Mitarbeitern zu helfen. Bei Parade DB sind sie bei Einstellungen sehr selektiv und bauen zunächst nur ein kleines, hochqualifiziertes Team auf.

• Konzentrieren Sie sich auf die richtigen Dinge: Ein Schlüsselfehler bei WIS war, dass das Team zwar hart arbeitete, sich aber nicht immer auf die richtigen Prioritäten basierend auf den Kundenbedürfnissen konzentrierte. Philippe betont die Wichtigkeit, sicherzustellen, dass das Team darauf ausgerichtet ist, an den richtigen Problemen zu arbeiten, und nicht nur die Produktivität zu maximieren.

Insgesamt haben Philippes Erfahrungen bei WIS ihm den Wert eines tiefen Kundenverständnisses, einer iterativen Entwicklung und einer selektiven Einstellung gezeigt - Lektionen, die er nun beim Aufbau von Parade DB umsetzt.

Produktivität ist ein Vektor - es geht nicht nur darum, wie hart Sie arbeiten, sondern auch darum, ob Sie an den richtigen Dingen arbeiten. Der Schlüssel zum Aufbau eines produktiven Entwicklungsteams ist es sicherzustellen, dass Sie sich auf die richtigen Probleme konzentrieren und Wert für die Kunden schaffen.

Einige wichtige Erkenntnisse zum Aufbau eines effektiven Entwicklungsteams:

1. Stellen Sie die richtigen Leute ein, nicht nur mehr Leute: Es ist verlockend, das Team schnell zu skalieren, aber es ist wichtig, selektiv zu sein und nur 10x-Ingenieure einzustellen, die sehr resourceneffizient sind und sich tief für das Produkt interessieren. Das Einstellen von Durchschnittsingenieuren kann die Gesamtproduktivität des Teams sogar reduzieren.

2. Validieren Sie Ihre Ideen, bevor Sie skalieren: Stellen Sie nicht zu früh zu viele Leute ein. Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie ein gutes Verständnis Ihrer Kunden haben und das Richtige aufbauen. Iterieren Sie schnell und holen Sie Kundenfeedback ein, bevor Sie das Team ausweiten.

3. Betonen Sie Resourceneffizienz und Leidenschaft: Suchen Sie nach Ingenieuren, die sehr resourceneffizient sind und Dinge selbstständig herausfinden können, auch wenn sie keine direkte Erfahrung mit Ihrem Technologie-Stack haben. Priorisieren Sie auch Ingenieure, die wirklich leidenschaftlich an dem Problem arbeiten, das Sie lösen.

4. Halten Sie enge Feedbackschleifen: Halten Sie das Team klein genug, um häufige, direkte Kommunikation zu ermöglichen. Ermutigen Sie Ingenieure, regelmäßig Kundenfeedback einzuholen und das Produkt entsprechend anzupassen.

5. Konzentrieren Sie sich auf die richtigen Dinge, nicht nur auf Geschwindigkeit: Produktivität bedeutet nicht nur, schnell Features auszuliefern. Es geht darum, die wichtigste Arbeit zu identifizieren und gut auszuführen. Seien Sie bereit, langsamer zu machen und Dinge richtig zu machen.

Der Schlüssel ist der Aufbau eines Teams hochqualifizierter, selbstständiger Ingenieure, die sich tief mit der Mission des Unternehmens verbunden fühlen. Mit den richtigen Leuten an Bord können Sie viel schneller und effektiver vorankommen, als wenn Sie einfach nur die Mitarbeiterzahl erhöhen.

Ich denke, die Ausführung ist wichtiger als die ursprüngliche Idee. Es ist sehr selten, dass Ihre erste Idee perfekt ist, es sei denn, Sie haben 15-20 Jahre Erfahrung in diesem Bereich. Die meisten Menschen starten mit einer Idee, die einigermaßen richtig ist, aber nicht vollständig ausgearbeitet.

Der Schlüssel ist es, viele Kunden zu kontaktieren, ihr Feedback einzuholen und das Produkt zu iterieren. Sie nehmen die Ausgangsidee, zeigen sie den Leuten und entfernen dann die Teile, die ihnen nicht gefallen, und fügen neue Funktionen hinzu. Durch diesen iterativen Prozess landen Sie schließlich bei etwas wirklich Gutem.

Wenn Sie mit einer wirklich schlechten Idee starten, ist es sehr schwierig, daraus etwas Großartiges zu machen. Die Idee ist also bis zu einem gewissen Grad wichtig. Aber der Ausführungsteil - Kundengespräche, Feedback einholen und das Produkt im Laufe der Zeit verfeinern - ist der wichtigste Teil beim Aufbau eines erfolgreichen Startups.