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  • 研发管理,述职报告 金融行业 的 包括研发流程管理介绍 个人总结等
  • 《数字化研发管理训练营》,源自20+数字化管理实施案例,153家企业实地调研,三大核心方法论 规避数字化转型四大常见雷区 l   成本高,要做太多无用功 l ...
  • 研发数字化管理是利用计算机、网络、通信、大数据以及人工智能等技术,将研发管理对象(如:人,事,物,知识)、管理方式和管理活动量化,使得管理数字化、互联互通化、智能化,以实现研发管理目标的管理活动和方法...

    什么是研发数字化管理

            研发数字化管理是利用计算机、网络、通信、大数据以及人工智能等技术,将研发管理对象(如:人,事,物,知识)、管理方式和管理活动量化,使得管理数字化、互联互通化、智能化,以实现研发管理目标的管理活动和方法。

            研发数字化管理是人为管理和技术管理合一的管理方式,管理理论和方式通过数字化手段融入到标准的规范、流程、系统工具中,从而实现管理的科学化和规范化,提高研发管理水平,降低管理成本。

            研发数字化管理的模型如下:

    为什么要数字化管理

            1)我们经常能听到:研发效率低下、质量低下等用定性的词来描述研发能力的情况,但怎么能精准的找到问题;研发管理层也经常会采取一些措施来提高效率或质量,但结果是否提高了,又提高了多少,这个高在哪低在哪怎么评判,是否有科学的依据;当产品投放市场没达到预期效果时,究竟是研发能力的问题还是产品的定位问题,又该怎么评判;如何能有效地提升研发团队交付能力呢?

            大部分研发管理是依据管理者的经验进行管理,然而现在的市场竞争环境与过去相比发生了很多变化,仅仅依据经验做出的判断往往会有很高的风险;随着研发团队规模扩大,管理者没有精力对团队所有信息全面掌握,没有数据支撑,管理者就无法做到精准定位问题,无法做到精细化管理。

            数字化管理可以量化管理研发团队和研发个人的工作过程、工作成果;可以精准分析效率、质量、成本、收益等内容,发现研发行为与工作成果之间的关系以及其中存在的问题;然后根据分析结果来科学地制定改进管理方案,提高研发效能。

            2)研发管理者的管理经验都是在工作过程中通过不断试错和学习所总结的心得,是非常重要的财富。但这些经验大部分是属于个人的,如果不注重经验在公司层面的积累沉淀,管理者一旦离职,这些经验也就流失了,没有数据的企业就像没有昨天、没有历史一样,曾经犯过的错误还会犯,曾经缴纳的“学费”还要继续去缴,所以对经验的数字化管理也很重要。

            3)将研发管理数字化、在线化、智能化能显著提升管理效率质量、降低管理成本。例如:研发数字化管理可以打通前端业务、产品、研发、运营的链条,能使产品研发周期内的信息在相关方之间最大化共享,减少沟通信息传递的时间差,减少人为的信息传递失真,或者某些相关方因信息接受不到导致的无效工作,从而提高整体协同效率及质量;能将大量重复性的劳动通过机器自动化代替执行,提高执行效率、质量与降低人工成本等。数字化管理实施好的企业在效率上能降维式的打击非数字化管理的企业。

    数字化管理和经验管理是互相促进的关系。

            管理经验给数字化管理提供方案依据,数字化管理又可以丰富管理经验,两者相辅相成。

    研发管理可以先通过历史管理经验设定数字化管理方案,然后进行管理实践,在实践过程中分析验证数字化管理方案的优略,实践中总结的经验教训可以作新的管理经验数字化记录下来。经验管理和数字化管理互相促进,形成良性改进循环。

            拿围棋比赛来说,过去人们玩围棋是靠自己日积月累的练习得来的经验,而机器人阿尔法围棋(AlphaGo)是用人类的经验和大数据技术结合,分析沉淀,把所有围棋上可能出现的排列组合,以及对应的处理方案都形成了数据,这样再单靠人的经验跟机器人比赛是无法获胜的。阿尔法围棋就是一个经验与数字化结合的例子。

    实施数字化管理要关注哪些内容

            实施数字化管理要关注哪些内容呢,本文选择4点内容来简单介绍一下。

    1 要进行数字化管理,数据是基础。

            如何收集数据,收集哪些数据,建立怎样的数据体系,如何保证数据的质量和范围,都是要考虑的问题。

            1)数据采集需要统筹管理

    研发管理数据来源于我们日常工作,研发的每个岗位、每个人员都在进行着与研发相关的活动,都掌握着相关资源,拥有这些资源的信息。研发数据的质量是研发数字化管理有效实施的基础。不同的员工会带来不同的结果,所以数据管理不能仅依赖于个人的主动性,需要进行系统化地管理。

            2)研发数据要分类清晰

            梳理产品研发全周期中涉及的人、事、物的相关信息,并进行分类。数据分类清晰,可以促进全面的收集数据,以及合理的存储数据,易于后期数据的分析汇总。

            3)数据采集要与管理标准的建立&推行紧密结合

            为保障源头数据的质量,需要明确什么源头需要什么样的记录,在数据信息字段的采集、数据的格式、数据记录的载体、数据的存储和传输形式等方面形成规范性的要求。所以建立管理的流程、制度、规范等标准非常重要。

            4)数据采集要与管理系统的建立紧密结合

            在提高数据质量方面,将管理制度、流程规范融合到软件系统中,是一种完美的做法。一方面,软件系统严格限制了采集数据的内容、格式,数据存储与传输方式,从而极大程度保证了相关数据的质量;另一方面,员工可以不用再记忆和频繁查阅流程规范文件,就能严格按流程规范来执行,有利于规范的推行。除此之外,通过软件系统来管理研发的日常工作,可以提高工作的效率与质量、降低管理成本。

    2 数字化管理要围绕管理目标来进行,不是为了数字化而数字化

            研发数字化管理,先确定管理的目标,通过目标来引导方向;围绕管理目标制定测量方案(包含测量指标、维度的设定),并制定与推行管理的标准(流程、制度、规范等),围绕目标进行数据采集、数据处理、数据分析、形成报告上报管理层决策或自动化处理等。

    3 要注意培养数据思维

            要进行数字化管理,数据思维很重要。

            “数据思维是根据数据来思考事物的一种思维模式,是一种量化的思维模式,是重视事实、追求真理的思维模式。”——《企业数据化管理变革》

            而与之对应的则是经验思维。经验思维是以经验为依据决断问题的思维形式,是最基础\最一般的思维形式。         ——李祚山等著《心理学》

            经验思维是以往的惯用管理思维,在数字化管理里经验要数字化管理起来,经验思维与数字化思维结合运用。数据化管理涉及到企业的管理变革,企业要想有效地推动数字化管理变革,就需要培养管理者的数据思维,需要在企业中建立数据文化。

    4 数字化管理是一个持续改进的过程

    数字化管理应用到研发管理上,是一个持续改进的过程。数字化管理是一个复杂的体系,是在实践中不断摸索、改进、完善,不是一撮而就的。它需要搭建到一定量级才能对研发管理起到真正作用。所以,它在前期需要在研发管理的呵护和孕育中成长。随着管理标准及系统的完善,数据的量级、指标、维度等增长到一定程度就可以帮助研发的管理。研发数据数字化管理与MASI改进循环无缝结合,可以形成快速迭代的自成长循环。

            由于篇幅原因,本篇内容先介绍这些,关于更多的研发数字化管理内容,大家可以阅读《研发精益数字化管理》。

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  • 研发管理之规范管理

    千次阅读 2018-06-21 00:34:58
    成为研发管理人员已有小几年时间,记录总结一下管理经验。 规范管理 研发管理中,开发规范管理是很重要的一环。 提到规范,网上自然有很多人分享,但普遍内容太复杂,至少对中小团队来说太复杂。太复杂的规范,...

    成为研发管理人员已有小几年时间,记录总结一下管理经验。

    规范管理

    研发管理中,开发规范管理是很重要的一环。
    提到规范,网上自然有很多人分享,但普遍内容太复杂,至少对中小团队来说太复杂。太复杂的规范,落地代价大,甚至有些是为了规范而规范。
    所以,我认为最佳的方式是,协商并制定适合自己团队的开发规范,并在日后发展过程按需迭代更新。

    制定和实施规范

    集思广益,集体讨论约定是制定规范的最好方式。集体讨论是为了更好的尊重小伙伴,这样大家内心更容易接受,也为今后的落地实施提供了支撑(或者说大家跳进了自己给自己挖的坑,嘿嘿)。
    实施方面有两种情况,自我驱动力强的小伙伴,不需要提醒;另外一些小伙伴,则需要利用主管的权威来辅助,事后监督落实,提醒落实执行自己定的规范。

    规范内容

    内容其实可以有很多,不单单是编码规范,附带介绍一下我们团队的规范内容结构(细节就不多说了):

    类型 前端 后端(Java)
    基础编码规范 符合ESLint 符合阿里编码规范
    个性化编码规范 约定团队内的html, js, css等命名和写法 约定项目结构, 空格, 换行等细节
    使用的外部基础框架 Vue, Angular spring boot及spring系列框架
    自研公共代码 以js lib形式提供 以maven module的形式提供
    代码管理 svn, git svn, git
    模板项目 抽取常用js/css库作为基础项目存在svn,新项目checkout作为基础 定义一套符合团队业务特性的、半自动化代码生成工具。适当半自动化,不一定很精美,能解决大部分无意义低效编码即可
    开发依赖管理 npm maven
    国际化 提前准备国际化结构 提前准备,主要是http json数据内的响应码约定
    日志 增删改必写关键日志(时间地点人物事件结果),日志内容参考json的key value格式
    文档管理 使用网易NEI 前后端相同
    接口定义 RESTful API 前后端相同
    IDE VS Code eclipse
    ssh终端 X Shell
    数据库 表名,字段名和长度,索引规则,适当引入扩展表等
    测试 junit+mockmvc测试

    同时发布在 https://blog.csdn.net/auzllhttp://blog.qiyetech.com

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  • 4.1 产品开发全生命周期成本管理 产品生命周期成本 研发费用 产品直接成本 产品制造成本 产品维护费用 ...成本管理是在成本方面的...当研发成本管理要求融合到研发管理体系中之后,研发成本管理就可以依据研发...

    豆瓣读书:https://book.douban.com/subject/30402872/

    4.1 产品开发全生命周期成本管理

    产品生命周期成本

    • 研发费用
    • 产品直接成本
    • 产品制造成本
    • 产品维护费用
    • 产品销售费用
    • 产品处置费用

    4.2 规划研发成本管理体系

    成本管理是在成本方面的指挥、控制、协调等活动。

    当研发成本管理要求融合到研发管理体系中之后,研发成本管理就可以依据研发流程体系,通过研发项目管理来完成。

    4.3 与研发项目管理相结合

    研发成本管理的三个步骤

    • 项目计划
    • 制订预算
    • 控制成本

    4.4 财务核算

    研发支出分为研究阶段支出和开发阶段支出。

    研究是指获得并理解新的科学或技术知识而进行的独创性的活动。

    开发是指为生产出新的或具有实质性改进的材料、装置、产品等的设计、建造和运营活动。

    4.5 产品开发

    • 概念阶段:关注市场调研、经济可行性分析和技术可行性分析。
    • 规划阶段:关注需求分析、系统设计、项目计划中的成本要素。
    • 开发阶段:开发样机总结关注成本核算及与目标进行验证和对标,以便分析改进。
    • 设计转换阶段:归入研发成本。
    • 生产阶段:进行工时测定、材料成本测定,核算和调整产品成本。

    4.6 进阶指引

    • 阶段 0:经验成本管理阶段
    • 阶段 1:职能成本管理阶段
    • 阶段 2:项目成本管理阶段
    • 阶段 3:量化成本管理阶段
    • 阶段 4:全面预算管理阶段

    2019年10月19日

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  • 研发管理心得整理

    千次阅读 2019-02-20 12:34:36
    研发管理心得整理 在现在的公司工作了快5年了。陪伴着公司从创业初期一直走到现在, 公司业务也从0发展到注册用户5000W+、月流水4000万,年流水5个亿。 研发团队从我一个人的单打独斗扩张到现在几个团队。一路走来...

    https://www.toutiao.com/a6658151816229814791/

     

    2019-02-16 11:37:55

    研发管理心得整理

    在现在的公司工作了快5年了。陪伴着公司从创业初期一直走到现在, 公司业务也从0发展到注册用户5000W+、月流水4000万,年流水5个亿。 研发团队从我一个人的单打独斗扩张到现在几个团队。一路走来,从高级研发到架构师,从架构师到项目总监的转型,临时接手大数据组种种的经历。接下来以个人的经验来总结下技术研发团队的管理心得。

    研发管理心得整理

     

    经历几个阶段:

    第一阶段: 对于我们这样一个创业公司来说,刚开始人不多,而且要求产品赶快上线进行第一轮验证,因此以产品灵活、响应快、研发与产品配合度高的情况就体现出来了。但这种模式是以产品快速响应用户需求为导向,对研发质量的不重视也为后来埋下了巨大的隐患。无论是代码规范性、性能的要求都缺乏足够的重视,导致后来很多代码无人能接手,很多技术瓶颈完全无法解决,最终没办法只能重构。

    第二阶段: 是纯粹的直线职能制的流程化开发模式,按产品出需求、研发实现、测试验收的流程化进行的。这种模式的好处是各司其职,每个部门把自己的事做好就行,而且各部门在质量上都有提高,无论是产品的需求完整度,研发的代码和架构质量以及测试对细节的把控都有很大的提高。但也不是没有问题。这种模式对市场和用户的响应程度上就明显慢很多,而且没有人对整体项目的结果负责,产品也缺乏真正的核心功能和亮点。还有一方面是在团队协作上效率极低,相互推诿,相互攻击,不利于团结的情况时有发生,对公司整体团队氛围也影响很大。

    第三阶段: 项目制度的模式,由产品发起需求,进行需求评审确定功能有价值进行研发,评估研发成本后,从各个部门调配研发、设计和测试人员资源。整个项目成员属于一个团队,每个人对自己负责的工作负责。产品做为对整体项目的结果负责,会把好最后的验收关。团队协作上的效率得到提升,大家目标一致,为了最终的项目交付积极努力工作。

    做为研发管理者的总结了如下几点:

    • 技术架构(技术视野)。技术能力仍然是基础,但是要格局更宽阔、视角更全面,既要能关注到未来的技术发展方向和趋势,也对公司的技术储备和路线心中有数,能够进行技术的落地和创新。公司什么阶段该用什么样的技术,哪些新的技术需要引进来,在不同的阶段,引入什么样的技术力量,这些都是技术管理者的职责。
    • 建立公司主营业务中技术框架和实施模式
    • 建立技术体系标准
    • 流程制度(管理能力)。在技术岗上,你的成功就只是决定于你做得有多好;在管理岗上,你的成功决定于别人做得有多好。成为管理者,一定要有这个思维方式的转变,重点是让团队做好,而不是自己亲自动手。而想让团队具备高战斗力是需要很多「道」与「术」的,比如打造团队文化、团队激励是「道」,沟通技巧、考核方式是「术」,而这些如果不想在实践中通过各种挫折来走弯路,那就一定要多学习和了解一些行业大拿的成功经验。
    • 建立高效率的技术团队
    • 建立健全的项目管理体系
    • 建立员工能力发展体系
    • 知识体系
    • 知识库管理体系,技术培训和分享体系
    • 视野&执行(商业嗅觉)。其实这考验的是对于业务和公司战略的理解程度,作为技术管理者一定要明白,技术最终还是要通过业务来产出价值,想要制定技术战略,首先要了解企业战略,了解行业趋势,了解公司在行业中的位置和地位,然后再去考虑技术团队如何支持和配合公司的战略,在这个过程中,优秀的技术管理者要学会跨界,跳出技术人的思维,从产品、市场甚至CEO的视角去思考问题,从而培养自己的战略思考能力。
    • 具备技术前瞻性、战略落地能力

    题外话:

    当我还是个单纯直男癌程序员的时候,觉得做技术应该是最复杂的,时不时想要搞个客户端技术,网络、SQL、架构设计、Java,操作系统, 什么都要懂;Python,Js, shell要学的东西很多;还不断的有新的东西出来,今天 React Native,kotlin ,明天又大数据,后天人工智能,区块链等等。。学无止境呐。

    在看看那些高管和老板们,不参与具体的版本开发,不需要找bug,天天就是开开会,发发邮件,今天跟测试撕逼,明天和产品讨论版本计划,后天和项目经理讨论人力安排,半年来个总结汇报,多轻松啊。

    只有当我做了leader后,有些事我才真正开始明白

    1. 决策者永远比执行者累,要负的责任和要做的事的大小的影响都是完全不同的概念。
    2. 想要招聘个心仪的下属,不知道要花掉多大的力气还有运气才行。
    3. 管理方法是可以学的,但是责任,担当,格局这些内在是需要修炼的!
    4. 下属能力不够,有leader来带;自己能力不够,自己想办法去弥补。
    5. 公司失败了,永远是老板的责任,老板不会说公司失败了是因为招了一堆垃圾员工,因为招什么人的责任也是老板自己来背。这个原则向下同样适用于任何管理职位。
    6. 从来不会因为某个技术问题发愁,让人累的都是人的问题
    7. 很多时候明明已经对全部人交代了,但很多人还是要单独确认,同样的话总是要翻来覆去的说。推出一个新的流程,自己要先试试,然后写清操作规程,接着是普及和推广。然后运行的时候各种低级错误依旧层出不穷。
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