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  • 产品周期理论的主要内容
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    2020-09-23 14:22:21

        在计算机行业的人肯定知道大名鼎鼎的摩尔定律——英特尔创始人戈登·摩尔总结的广为人知的关于芯片性能每18个月倍增的定律。其实在产品领域还存在一个新的摩尔定律,那就是《跨越鸿沟(Crossing the Chasm)》的作者杰弗里.摩尔提出的技术采用生命周期定律;

     

    技术采用生命周期,就是新技术推向市场时,必然会面临的 5 个阶段。这 5 个阶段,也对应着截然不同的消费者。

     

    第一阶段,面对的是创新者

    他们愿意尝试各种新鲜事物,对新科技天生有着好奇和狂热。但这部分人极少,大概占全部用户的 2.5%。

     

    第二阶段,面对的是早期采用者

    他们是意见领袖,会接受别人的推荐,也会帮你宣传。这部分人,占整个市场的 13.5%。但是请注意,这些人还是无法代表大众消费群体。

     

    第三阶段,面对的是早期大众,这才是市场真正的大头

    只有当技术有明显优势、并被反复验证时,这些人才会选择购买。他们大约占整个市场的 34%。

     

    第四阶段,面对的是晚期大众,保守而敏感

    只有当旧事物败局已定、不得不改朝换代时,他们才会选择接纳新技术。这群人,也是占整个市场的 34%。

     

    第五阶段,面对的是落后者,是顽固派

    他们坚决不会改变,无论如何都不会接纳新事物。他们也许要等路上连一个加油站都没有了,才会买电动车。这群人,占 16% 左右。

     

    如何跨越鸿沟

    摩尔表示,为了跨越鸿沟,一家公司必须专注于一个单一市场,一个滩头,在一个小的具体市场上赢得统治地位,并将其作为向相邻扩张市场赢得的跳板。

     

    前几天看到得到里面罗辑思维讲过一个案列,跟这个观点非常类似,那就是在古代的以少胜多的战争到底是怎么打赢的?像韩信的井陉之战,创造了“背水一战”和“置之死地而后生”两个成语;还有东汉末年的赤壁之战;还有魏晋南北朝时期的淝水之战。这里面罗辑思维提出了核心思想叫做“关键局部”

     

    具体来说有如下步骤去跨越鸿沟:

    定义“攻击点”:将具体的细分市场定位为您的攻击目标,并将所有资源集中在实现该领域的主导地位。 包括确定主要市场识别符:目标客户、引人注目的购买理由、全套产品以及与谁竞争;二级市场因素:合作伙伴和盟友、分销、定价、定位、下一个目标客户。

    组建“入侵力量”:“通过考虑客户的问题和解决方案”的全部内容以创造全套产品。 这包括核心产品以及您所需要的其他所有其他您需要实现您强大的购买理由的渠道,包括额外的软件、硬件、系统集成、安装和调试、培训和支持、标准和程序等。这些可能是自己提供或由合作伙伴来实现。

    定义“战役”:也就是明确竞争、价值定位、电梯演讲,将其放入到您公司上下所有沟通中。 1.明确竞争:将竞争对手置于您所需要的价值主张所建立的市场细分之中;2.价值定位:对于实用主义者的买家来说,你的产品代表了一套合理的,全面的替代方案来实现这一价值主张,围绕这个建立竞争。3.电梯演讲:通过将您的基本竞争力声明减少为两句话的公式,在公司内部的每次沟通中,始终确保强化第二句话,也就是明确你的主要竞争对手以及你跟他们之间的区别;4.证明你的竞争性声明的有效性,证明你就是这个市场的领导者。

    启动“入侵”:分销以及定价。直销部门针对创造需求进行了优化,其中心是咨询销售人员,与客户进行需求分析,然后在应用和技术专家团队的支持下,开发和提出解决方案,在与 客户和竞争性采购转为采购订单,这是一种非常昂贵的销售方式。直销是高科技的最佳渠道,也是跨越鸿沟的最佳渠道。

    以上是一个简单的过程,结合摩尔的思想以及《精益创业》(一种不断形成创新的新方法,它源于“精益生产 ”的理念,提倡企业进行“验证性学习”,先向市场推出极简的原型产品,然后在不断地试验和学习中,以最小的成本和有效的方式验证产品是否符合用户需求,并迭代优化产品,灵活调整方向。)在当下这个不确定性时代开发新产品方可能拨开云雾见日出。

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    人类有史以来,从来没有停止对宇宙的探索,从生命、陆地、海洋、宇宙、暗物质到黑洞,虽然我们依然对宇宙生命充满了无知和迷茫,但是在这个过程中却总结出了很多关于生命周期的理论。关于生命周期,简单点说,就是人会生老病死,花会花开花落,宇宙中的万事万物都在进行有始有终的关于生死的周期性演绎。引用老子在《道德经》中说法,即道生一,一生二,二生三,三生万物。万物变幻,九九归一。

    到如今,生命周期的概念被广泛应用在社会、政治、经济、企业和技术领域,通俗理解就是从新生到消亡的过程。下面,我分享在数据分析领域常见的5中关于生命周期的理论,分别是企业生命周期、产品生命周期、用户生命周期、技术生命周期和数据生命周期。

    一 企业生命周期

    根据相关数据显示,发达国家中小企业平均寿命不到7年,而在中国,小企业的平均寿命仅2.5年。如果你是创业者或者求职者,你肯定非常关注这个问题,作为创业者,你更需要思考如何让企业生存下去,如何做成一个伟大的百年企业;作为求职者,你更需要注意企业是否能够继续走远,这决定了你是否加入这家企业,以为你未来的生存保障。

    什么是企业生命周期?简单来说就是企业创建与成长的动态轨迹,包括初创期、成长期、成熟期、衰退期和死亡期。

    在伊查克·爱迪斯《企业生命周期》一书中,把企业生命周期分为10个阶段,即:孕育期、婴儿期、学步期、青春期、壮年期、稳定期、贵族期、官僚化早期、官僚期和死亡。他生动准确的总结出了企业不同发展阶段的特征,并给出了相应的应对策略,详细内容推荐大家阅读本书。

    企业生命周期与数据分析有什么关系呢?当然有重大的关系了,我们知道企业在不同的发展阶段,从企业战略规划来看,短中期战略是不一样的,比如企业初期更看重快速占领市场份额和获取更多的流量,而不太关注利润;企业在成长期,可能既要注重市场发展,又要打磨产品,提升用户体验;等企业到了成熟期,由于市场份额相对固定,这个时候企业更看重收入和利润,而在企业处于衰退期,伴随着而来的可能是转型或者二次创业。

    因此,做数据分析的同学,对于业务的理解就要与企业的发展战略吻合,在搭建业务指体系的时候,尤其是寻找每个阶段的北极星指标的时候,可能是不一样的,这个是我们开始进行分析和搭建指标体系的大前提,如果脱离了这个大前提,那后面的工作无异于天马行空。

    二 产品生命周期

    作为企业老板或者产品经理,都会非常重视产品的发展和产品生命周期,没有一款产品是经久不息的。

    产品生命周期,简称PLC,由美国哈佛大学教授雷蒙德·弗农提出,他认为:产品生命是指市上的的营销生命,产品和人的生命一样,要经历形成、成长、成熟、衰退这样的周期。就产品而言,也就是要经历一个开发、引进、成长、成熟、衰退的阶段。

    那么,到底什么是产品生命周期?在人人都是产品经理网站上,我看到过一个比较通俗的解释:从产品诞生开始,在无外力使其腰斩或发生重大转变的情况下,自然走向衰老的过程。

    然而,产品发展过程中,外力的突然出现可能导致一些产品的腰斩or巨大转变,比如快播。再比如现在的共享单车ofo,当产品发展到一定阶段降低了某种出行质量,最简单的,人行道上放满了单车,在某些场景下降低了通行的流畅度,如果一开始国家就出台政策干预的话,不可以无桩停车,可能现在不会有如雨后春笋般生长的共享单车市场了,也或者它会是另一种形态。我们现在所说的生命周期指的是正常的走向衰退。

    典型的产品生命周期一般可以分成四个阶段:

    (1)第一阶段:介绍(引入)期

      指产品从设计投产直到投入市场进入测试阶段。新产品投入市场,便进入了介绍期。此时产品品种少,顾客对产品还不了解,除少数追求新奇的顾客外,几乎无人实际购买该产品。生产者为了扩大销路,不得不投入大量的促销费用,对产品进行宣传推广。该阶段由于生产技术方面的限制,产品生产批量小,制造成本高,广告费用大,产品销售价格偏高,销售量极为有限,企业通常不能获利,反而可能亏损。

    (2)第二阶段:成长期

      当产品进入引入期,销售取得成功之后,便进入了成长期。成长期是指产品通过试销效果良好,购买者逐渐接受该产品,产品在市场上站住脚并且打开了销路。这是需求增长阶段,需求量和销售额迅速上升。生产成本大幅度下降,利润迅速增长。与此同时,竞争者看到有利可图,将纷纷进入市场参与竞争,使同类产品供给量增加,价格随之下降,企业利润增长速度逐步减慢,最后达到生命周期利润的最高点。

    (3)第三阶段:成熟期

      指产品走入大批量生产并稳定地进入市场销售,经过成长期之后,随着购买产品的人数增多,市场需求趋于饱和。此时,产品普及并日趋标准化,成本低而产量大。销售增长速度缓慢直至转而下降,由于竞争的加剧,导致同类产品生产企业之间不得不加大在产品质量、花色、规格、包装服务等方面加大投入,在一定程度上增加了成本。

    (4)第四阶段:衰退期

      是指产品进入了淘汰阶段。随着科技的发展以及消费习惯的改变等原因,产品的销售量和利润持续下降,产品在市场上已经老化,不能适应市场需求,市场上已经有其它性能更好、价格更低的新产品,足以满足消费者的需求。此时成本较高的企业就会由于无利可图而陆续停止生产,该类产品的生命周期也就陆续结束,以至最后完全撤出市场。

    对于数据分析的同学,不仅要对数据敏感,还要对自己公司的产品敏感,比如产品冷启动的活动分析提供更有价值的策略,比如产品流量分析、路径分析,A/B测试等,都需要了解产品,对产品最好的了解,就是从产品生命周期进行产品定位,然后多去使用、多点点,脱离产品的数据分析都是无稽之谈。

    三 用户生命周期

    所谓的用户生命周期指一个客户对企业而言是有类似生命一样的诞生、成长、成熟、衰老、死亡的过程。

    用户生命周期中的用户,主要是使用产品的用户,为什么要关注用户生命周期,它很重要吗?是的,可以很肯定的告诉你,现阶段的企业除了注重产品本身,另一大块就是用户,也就是流量,这是将产品变现的关键,影响企业的整个利益。

    比如:总收入=用户数*转化率*客单价

    因此,想要让产品价值最大化,就需要提高用户数和转化率,所以很多企业目前都非常重视用户增长,用户增长也是数据分析里面非常重要的一部分。

    下面以一个APP的用户运营为例,进行介绍:

    我们来看一些实际的场景:

    • 新产品进行推广并获取用户的时候,需要在各种媒体曝光、通过渠道推广和营销拉来新用户。

    • 产品推广一段时间需要从建设体系、运营体系指定好规则与权益,以及用户的成长体系,产品的认知教育体系等等,站在C端体验的角度做好用户的培养。

    • 业务增长很快时,可以围绕从忠诚度以及背后的数据沉淀与提炼方面,进行再利用的思考,为带来更多有价值的用户来做更多的事情。

    • 如果用户因为某些原因卸载或离开后,需要对于离开的用户进行老用户关怀、邮件推送、好友召唤等,用这些手段进行唤回。

    以上的这些业务场景,背后就是利用产品、用户周期的不同阶段,采用不同的策略。

    对于数据分析来说,我们主要关注的有用户价值提升、用户行为分析、用户画像、四象限法分层、RFM模型,这些模型应用,在后期的用户分析,我们会针对性进行介绍。

    总之,对用户生命周期进行管理,归根结底就是为了让用户价值最大化。处于不同生命周期内的用户,用户价值是不同的,因此需要运营来针对处理,精细化运营。

    四 技术生命周期

    在技术领域,著名的摩尔定律在一定程度上揭示了信息技术进步的速度,其核心内容为:集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每经过24个月便会增加一倍。换言之,处理器的性能每隔两年翻一倍。

    目前,关于摩尔定律,常见的三种说法分别是:

    • 集成电路芯片上所集成的电路的数目,每隔18个月就翻一番。

    • 微处理器的性能每隔18个月提高一倍,而价格下降一半。

    • 用一美元所能买到的计算机性能,每隔18个月翻两番 。

    关于技术生命周期,在1962年由Everett Rogers出版《创新的扩散》一书后才得到学研界的重视。

    技术采用生命周期为一钟形曲线(Bell Curve),该曲线将消费者采用新技术的过程分成五个阶段,分别包括创新者、早期采用者、早期大众、晚期大众与落后者。

    上述五个阶段的占整体使用人数比例分别为2.5%、13.5%、34%、34%与16% 。根据Roger的研究,上述五个不同阶段的使用者具不同特色,包括:

    • 创新者(innovators)2.5% - venturesome, educated, multiple info sources, greater propensity to take risk (冒险家)

    • 早期采用者(early adopters)13.5% - social leaders, popular, educated (意见领袖)

    • 早期大众(early majority)34% - deliberate, many informal social contacts (深思熟虑者)

    • 晚期大众(late majority)34% - skeptical, traditional, lower socio-economic status (传统百姓)

    • 落后者(laggards)16% - neighbours and friends are main info sources, fear of debt(落伍者)

    对于数据分析师来说,关于技术,我们主要关注企业目前整体的技术选型和数据分析相关工具选型和技能的掌握,包括数据采集、数据仓库、数据分析、商业智能(BI),用安全性和先进性权衡之下,高效率完成数据分析的工作。。

    五 数据生命周期

    对于分析师来说,无数据,也就巧妇难为无米之炊了,数据是数据分析师的米呀。当然数据的含义很多,包含的信息和价值也很大,对于数据做好管理是非常重要的。

    数据生命周期,就是一种按照策略对数据进行管理的方法,基于大数据环境下数据在组织机构业务中的流转情况,定义了数据生命周期的6个阶段,具体各阶段的定义如下:

    1. 数据申请:也指数据采集,指新的数据产生或现有数据内容发生显著改变或更新的阶段。对于组织机构而言,数据的采集既包含在组织机构内部系统中生成的数据也包含组织机构从外部采集的数据。

    2. 数据传输:指数据在组织机构内部从一个实体通过网络流动到另一个实体的过程。

    3. 数据存储:指非动态数据以任何数字格式进行物理存储的阶段。

    4. 数据分析:指组织机构在内部针对动态数据进行的一系列操作活动的组合,如进行数据分析、挖掘建模等。

    5. 数据归档:指数据经由组织机构内部管理人员进行归档保存的阶段。

    6. 数据销毁:指通过对数据及数据的存储介质通过相应的操作手段,使数据彻底丢失且无法通过任何手段恢复的过程。

    特定的数据所经历的生命周期由实际的业务场景所决定,并非所有的数据都会完整的经历六个阶段。

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  • 产品开发的生命周期管理

    千次阅读 2020-11-24 11:48:22
    现今我们很多工程师在实际工作中,可能工作许多年都还未能感受到自己所在组织产品或项目的开发流程到底是怎样的,也不清楚自己在团队中为何存在,应该如何表现才能在团队中出类拔萃。 大部分原因就在于我们自己对于...

    背景

    现今我们很多工程师在实际工作中,可能工作许多年都还未能感受到自己所在组织产品或项目的开发流程到底是怎样的,也不清楚自己在团队中为何存在,应该如何表现才能在团队中出类拔萃。

    大部分原因就在于我们自己对于组织的结构和流程没有太多关注,自己没有明确的职业规划,或是没有意识到自己在团队中应如何努力才能得到领导的赏识和肯定。说到底就是我们的认知和觉醒力还不够,一个在于自己没有被开发,另一个在于当前国内的环境,特别是中小型公司更多是劳动力输出型,对于职业发展引导方面比较少。

    本章将通过产品开发流程和研发过程中项目管理的基本内容带大家一起了解下,算是抛砖引玉,希望能给职业发展遇到瓶颈的你一些帮助。

    产品开发流程

    产品开发整体流程

    以上流程基本上是绝大多数公司产品开发的流程了,不同组织结构的公司可能各个环节所执行的粗细粒度不一样而已,但大体方向应该不会有太大偏差。流程中“项目立项”-->...-->“部署运维”为项目管理过程

    产品设计

    产品设计,首选需求的来源,针对于自主研发的产品,需求可能来源与市场,或是目标用户以及与组织对于这个产品的对外能力所关系到的涉众对象;而对于一些定制项目,特别是外包项目,需求一般都来源与甲方(准确来说,来源与甲方以及甲方目标系统所涉及到的涉众群体),甲方作为需求提供方,收集了所有涉众需求。这个过程中有个非常关键的动作就是将用户需求转换为产品需求,我们也可以将这个过程称为需求分析;需求分析:从用户提出的需求出发,挖掘用户内心真正的目标,并转为为产品需求的过程。

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    我们在做需求分析过程中,需要考虑如何将用户需求转化为产品需求,在这个过程中我们更多需要去研究任性,了解用户提出这个需求背后的真正目的是什么。

    在本章主要介绍,在组织中实际进行产品开发产品设计的过程。如下图所示

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    如上图所示,在产品设计过程中,输入是MRD文档,也就是《市场需求文档》提前对用户需求,商业价值以及技术难度等做了提前的推算和分析。最后确定立项才正式进入项目开发环节,项目过程中即对产品进行原型设计,原型测试以及高保真等方面的设计,其目的在于能够更好的与用户或是需求方描述满足需求的产品方案。另一方面在于后期可以与研发团队有一个比较好的衔接,一般会形成PRD文档。在PRD文档中主要描述产品的整体功能框架,详细流程,以及各个功能模块的关联关系等内容,形成文案的方式,交付给研发团队,其目的是让研发团队指导产品想做什么。

    以上流程看是比较正常,其实经过笔者多年的团队管理实践来看,这种模式未必是一种比较优越的方式,因为在这个过程中,开发团队接收到的是经过产品分析设计后的产品,很多时候,开发是比较难知道这个软件产品最终使用的客户到底是要解决什么问题,为何推演出来的这个产品设计。从而一定程度上会导致研发工程师偏离真实需求,照单干活的情况。

    软件开发

    在学校特别是学习《软件工程》专业的伙伴,一定是知道软件开发模型的,比如瀑布模型、演化模型、增量模型、螺旋模型、快速原型模型、喷泉模型、V模型等。

    与开发模型一样,对应的开发方法也是很多,比如:迭代开发方法、快速应用开发方法、基于构建的开发方法、统一开发方法、敏捷开发方法、模型驱动开发方法、基于构建的开发方法等。

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    以上都是一些开发过程或方法。

    项目管理

    在项目管理圈,同行都有一句话,叫做凡事皆项目,无论是个人的事,还是公司的事都可以是项目。从早上起床要去上班这个事情,也可以当做一个项目来管理,为了不迟到,如何控制风险,如何做好计划,需要管理哪些干系人等等。

    项目管理是一个相对专业的学科,建议无论以后你是否从事项目管理工作,都有必要系统的学习和了解项目管理。这里我搜集了一些关于专业项目管理方面的体系和方法,如下图:

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    如上图所示,纵向从个人到组织,横向如何做到做什么。

    • 个人:

    个人不涉及到团队,看上去是没什么管理可言,但是在这块需要自己有较强的学习能力,自控能力,自律能力。在开发圈中很多刚出道不就的伙伴,最开始一个人单兵独将,做事情都很快,自己想到什么立马就开动,直接开始写代码,玩的不亦乐乎,但是到了一些大型团队,就感觉做事情没以前顺溜了,其实这是一种比较正常的现状,因为个人管理和团队协作完全是两回事。

    个人协作,对应的方法有 PSP,单核工作法,包括在CMMI体系中1级认证就是针对个人的。

    • 团队

    如上图所示,团队管理涉及到很多的专业方法和理论了,比如XP、Scrum、RUP、PMP等,一般建议是在3人以上20人以内的项目团队,推荐最佳的10人内比较合适,否则管理难度就比较复杂了。

    • 组织

    组织级别的专业认证,主要有,敏捷方面的SAFe、LeSS,华为的IPD、CMMI等;这些都是比较大型,比较重量级的管理体系,落地有利于企业实施事业部或事业群的管理体系支撑。当然也要看我们各自实施的具体方式和方法。

     

    接下来重点介绍两种目前比较主流的项目管理方法体系,目前业内比较主流的应该主要分传统和敏捷项目管理两类。传统项目管理以PMP体系为代表,敏捷项目管理以Scrum(认证体系为SCM)为代表

    PMI-PMP体系

    PMP指的是项目管理专业人士资格认证。它是由美国项目管理协会(Project Management Institute(简称PMI))发起的,严格评估项目管理人员知识技能是否具有高品质的资格认证考试。

    其目的是为了给项目管理人员提供统一的行业标准。目前,美国项目管理协会建立的认证考试有:PMP(项目管理师)和CAPM(项目管理助理师)已在全世界190多个国家和地区设立了认证考试机构。

     

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    根据PMBOK内容,其主要体系如下,五大过程组+10大知识领域,每个领域都有其对应点过程组

    十大知识领域

    敏捷项目管理

    敏捷项目管理是近几年比较热的一个话题,无论是大公司还是都在实施敏捷,还有DevOps,这里说到敏捷,我们不得不提到敏捷宣言。

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    从敏捷宣言内容来看,更多是推崇团队协作,而不是传统的文档工具,合同和刻板的计划。对应敏捷的体系也演变出了不少的分支体系,其中Scrum是所有敏捷体系里面算是一个比较基础的框架了。LeSS、SAFe里面的最小单元也是基于Scrum的方式,可能在管理上稍微有些不同而已。

    以下是Scrum对应的框架图

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    如上图,市场或终端用户将需求输入给PO(Product Owner),PO根据产品的整体规划,梳理出产品的Product Backlog,对每个Backlog会标注上对应的客户价值分数,标识出哪些是对用户价值最大的点。在以Scrum Master为带领的项目团队,大家组织

    • 计划会议(Sprint Planning Meeting): 在这个会议上主要做三件事: 1. 挑选即将计入下一个Sprint计划的用户故事;2. 将选定的用户故事进行故事点拆分,输出Sprint Backlog;3. 每个人主动认领任务(可以直接认领任务,也可以认领某几个故事点).
    • 站立会(Daily Scrum Meeting):在站立会上每个人主要描述三件事:1. 昨天完成了哪些事情;2 今天计划做哪些事;3. 今天工作需要谁的协助。
    • 可运行的软件(Potentially Shippable Product Increment); 每个Sprint结束都具备潜在可运行的软件
    • 验收(Review) 每个迭代,都可以让客户对已完成工作进行验收,以便于及时发现问题确保输出物的正确性
    • 反思会议(Retrospective),反思会议,主要是团队召开反思会议,回顾在这轮Sprint中大家做的好的部分和做的不好的部分;对做的好的部分由Scrum Master统一放入到团队优良传统榜,对于做的不好选取几个能执行的,讨论出对应点优化方案,在下一个迭代中去持续改进。

    在整个Sprint过程中有个时间盒的概念,也就是说在正式Sprint过程中是不允许变更的,变更需求都在每个Sprint开始部分。

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    我们一个项目跑下来,就是经历无数Sprint不断的迭代,每个迭代的结束紧接着写一个迭代的开始。

     

    传统项目与敏捷项目的对比

    这里借鉴了网络上总结的,个人觉得比较到位,也就不用再单独总结了。如下

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    从管理关注的重要领域上看,可以参考如下图例

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    左边为传统项目,邮编为敏捷项目;传统项目中,范围,进度,成本就是一个铁三角。任何一边变更都会引起其他方面的变更,如果不然质量将无法得到有效保证。

    敏捷项目实践

    在笔者所在的公司推行过如下的敏捷实践,仅供参考。在实践过程中还是比较顺畅的。产品设计与产品开发交叠进行。有效保证了项目的有序推行。

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    总结

    本章主要给大家介绍了产品开发的基本流程,以及项目管理的知识体系和比较主流的另种管理体系。同时也简单对比了传统项目与敏捷项目的差异点。最后结合笔者过往在团队中的实践,分享了敏捷实践模型。希望通过本章的分享能帮助大家建立产品开发流程的体系结构,同时了解当今主流的项目管理体系以及差异。为后期个人的职业发展和团队中定位更加清晰明确。

     

    如果你在这方面有不同方面的见解,也欢迎在下方进行留言,一起讨论


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  • 数据治理-数据生命周期管理一

    千次阅读 2021-07-01 13:11:38
            数据本身存在着从生产到消亡的生命周期,在数据的...与传统数据生命周期出发点不同,大数据生命周期实践中,主要关注的是如何在成本可控的情况下,有效地使大数据产生

            数据本身存在着从生产到消亡的生命周期,在数据的生命周期中,数据的价值会随着时间的变化而发生变化,数据的被采集粒度与时效性、存储方式、整合状况、呈现和展示的可视化程度、分析的深度,以及和应用衔接的程度,都会对数据的价值的体现产生影响。大数据的治理需要结合大数据生命周期的各个阶段的特点,采取不同的管理和控制手段。与传统数据生命周期出发点不同,大数据生命周期实践中,主要关注的是如何在成本可控的情况下,有效地使大数据产生更多的价值。

            大数据的生命周期是指某个集合的大数据从产生和获取到销毁的过程。企业在大数据战略的基础上,定义大数据范围,确定大数据采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档与销毁的流程,并根据数据和应用的状况,对该流程进行持续优化。大数据生命周期的过程如下:
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            大数据的生命周期管理与传统数据的生命周期管理虽然流程上比较相似,但因出发点不同,导致两者存在较大的差别,节省存储成本是传统数据生命周期管理重要的考量之一,注重的是数据的存储、备份、归档、销毁,考虑的是如何在节省成本的基础上,保存有用的数据。目前数据获得和存储的成本已经大大降低,大数据生命周期管理是以数据的价值为导向,对于不同价值的数据,采取不同类型的采集、存储、分析与使用策略。
    在这里插入图片描述

            大数据的生命周期管理基于大数据的规划。大数据的规划从方法论角度来讲,与传统的IT规划并无区别。首先,应以企业的战略和目标作为输入,并参照行业最佳实践,形成大数据的整体战略目标;其次,围绕着大数据的整体战略目标,结合企业数据现状形成差距分析;再次,确定大数据各个生命周期的策略,以及大数据建设的策略;最后,形成大数据生命周期管理方案,以及各个大数据系统与应用建设的具体解决方案。

            根据企业的大数据策略,在大数据规划中需要明确以下内容:

    • 大数据在企业的战略中的定位,明确大数据在企业战略中的定位。从“企业数字化”到“数字化企业”,大数据在企业的战略中有越来越高的定位。所谓数字化企业,是指那些由于使用数字技术,改变并极大地拓展了自己战略选择的企业。
    • 企业大数据获取策略,明确企业的大数据来源。有些企业的数据主要来源是内部,有些则是外部,有些则一运营大数据为主。对于与外部存在数据交互的企业,需要明确企业在大数据市场上的定位
    • 企业大数据整合策略,根据应用需求,明确企业数据整合的策略。确定哪些数据需要实时化整合,哪些数据需要进行批量整合,数据通过哪些枢纽性对象形成关联,数据整合与企业价值链的关系等方面
    • 企业大数据应用策略,明确大数据应用的具体应用方向。企业应该建立大数据应用地图,并明确地图上各项应用饿优先级,确保有限的资源能够快速转化为价值
    • 企业大数据产品与服务规划,大数据如何为企业的决策、运营、营销提供服务,如何为外部客户提供服务。一般来讲,企业需要对大数据产品和服务进行整体规划
    • 企业大数据IT建设规划,如何通过IT的建设,为大数据的应用与产品提供有效的技术平台,通过何种技术快速处理大数据,有效分析大数据

            以上所明确的定位,策略和规划,将作为企业大数据生命周期标准流程的输入

    大数据范围确定

            在进行大数据生命周期管理之前,首先要对大数据范围进行定义,大数据范围的定义分为“正序”和“倒序”两个方向。
            正序的大数据范围,以大数据的规划为输入,以满足企业或组织的战略与企业目标为导向,为实现大数据的战略,定义需要采集的数据范围,数据的整合与存储策略,数据的分析与应用方向,数据的展示与发布形式等。
            倒序的大数据范围,以数据现状梳理为输入,首先明确企业或组织内有哪些数据来源,有哪些数据的采集方式,可以从外部采集到哪些数据,数据的容量是多少。以此为出发点,规划各类数据的采集方式、存储方式和应用方式。
            企业或组织应结合正序和倒序方式,正序方式可用于必要性分析,倒序方式可用于可行性分析,正序和倒序的结果进行差异分析后,就能够进一步明确企业的大数据生命周期管理和大数据实施的事项。

    注:文章参考大数据治理与服务

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  • 软件的生命周期

    千次阅读 2021-12-29 15:56:33
    我们为什么需要了解软件的生命周期? 软件生命周期主要节点 需求分析 软件设计 程序编码 软件测试 运行维护 常见的软件开发模型 瀑布模型 V模型 原型模型 螺旋模型(迭代模型)
  • 市场营销理论详解

    千次阅读 2022-03-27 19:52:59
    市场营销学1. 市场营销概念2.... 营销组合理论3.1 4Ps营销理论3.2 4Cs营销理论3.3 4Rs营销理论 1. 市场营销概念 2. 市场营销理论 3. 营销组合理论 3.1 4Ps营销理论 3.2 4Cs营销理论 3.3 4Rs营销理论 ...
  • 软件测试基础理论2-产品模型

    千次阅读 2021-09-07 17:43:58
    产品开发模型 1. 瀑布模型 - 需求(分析) 设计 测试用例(case) 开发设计(HLD概要设计、LLD详细设计) 编码 测试 上线 运维 (1)缺点: 每一阶段都依赖于上一阶段的正确、完整,一旦某个阶段出现问题,需要...
  • 文章目录1 概念介绍1.1 概念介绍1.2 关联指标1.3 计算方式1.4 LTV的价值1.5 应用场景1.5.1 宏观方面的几个场景:1.5.2 一个细分的金融场景:1.5.3 预估成本回收期1.5.4 判定渠道质量1.5.5 支持产品运营1.5.6 UE计算2...
  • 产品生命周期管理——高效的全生命周期产品管理方法 & 课程背景无论是研发、生产拟或贸易型的企业,管理的核心都是围绕如何在产品的交换(销售)环节得到更多的附加值,企业效益直接由公司产品在市场上的接受...
  • 《我的Vivado实战—单周期CPU指令分析》

    千次阅读 多人点赞 2021-08-06 14:55:06
      随着后面慢慢了解《计算机组成原理》后,我愿称计算机为世界上最麻烦的电子产品。也形象的将计算机描述为一套有电源、有身体、有框架,但就是没有思想的空壳儿。这时候,我们的人类社会才萌
  • 诺奖终属黑洞理论-IT与物理的相互成就

    千次阅读 多人点赞 2020-10-10 13:08:40
    笔者认为霍金在世,肯定会获得今年的诺奖,从近年诺奖的调性来看,是十分偏向于实证的,而对于纯理论研究不太友好。比如之前几年的诺奖中无论是激光物理、LED,还是拓扑相变,都是属于实证研究,而其中LED与拓扑(也...
  • B端产品主要分为两大类: 为公司的管理服务,如:HR系统、OA系统; 为公司的运营服务,如:供应链系统、ERP系统的。 B端产品即要符合商业组织的战略要求,能够满足商业用户需求,将已有商业运行逻辑进行系统化、...
  • 对于这些状态度量,事务事实表是无效率的,而这些度量也和度量事务本身一样是有用的 ,因此, 维度建模理论给出了第二种常见的事实表一一周期快照事实表,简称“快照事实表”。 快照事实表:在确定时间间隔内对实体...
  • 软件测试基础知识 + 面试理论(超详细)

    万次阅读 多人点赞 2021-02-25 10:47:13
    三、软件测试工程师的工作内容四、常见的软件生命周期模型五、软件开发的几个阶段六、软件bug的五个要素七、软件测试的分类八、什么是测试用例九、测试用例几大要素【面试理论知识】1、你的测试职业发展是什么?...
  • 本文作者:张颖莹,文青松,孙亮,何凯,柯旻,蒋君伟近日,由阿里云计算平台和阿里云达摩院合作的时序多周期检测相关论文RobustPeriod: Robust Time-Frequency Mining for Multiple Periodicity Detection被...
  • 软件测试理论试题及答案

    万次阅读 多人点赞 2019-08-13 20:03:27
    下列软件属性中,7软件产品首要满足的应该是【A】 A.功能需求 B.性能需求 C.可扩展性和灵活性 D.容错纠错能力 软件缺陷产生的原因是【 D】。 A.交流不充分及沟通不畅;软件需求的变更;软件开发工具的缺陷 B...
  • ERP、SCM、CRM,覆盖了公司日常业务的主要内容,改善了公司的工作效率,同时提升了企业的透明度。但他们都忽略了企业的另一个核心:产品----这才是企业资源,财富以及价值的根本。PLM正是专注于产品本身的一套管理...
  • AI产品经理成长路

    千次阅读 2018-08-31 16:54:13
    AI产品经理——成长路   https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9566740.html     以下都是自己平时知识的一些总结,只是一些个人的愚见,下面出现的公司、书籍、视频、网站都是自己看过体验过的,不是给...
  • 测试理论面试题

    千次阅读 2019-11-06 09:13:26
    包含了产品概述、测试策略、测试方法、测试区域、测试配置、测试周期、测试资源、测试 交流、风险分析等内容。借助软件测试计划,参与测试的项目成员,尤其是测试管理人员, 可以明确测试任务和测试方法,保持...
  • 数仓理论及建模方法

    千次阅读 2022-02-19 17:19:47
    拉链表: 记录每条信息的生命周期,用于保留数据的所有历史(变更)状态 拉链表将表数据的随机修改方式,变为顺序追加 宽表模型 宽表模型是维度模型的衍生,适合 join 性能不佳的数仓产品。宽表模型是将维度冗余到...
  • 软件工程——理论与实践(第二版)课后习题整理

    千次阅读 多人点赞 2021-11-23 17:30:08
    (2)软件危机的主要原因是( D)。 A.软件工具落后 B.软件生产能力不足 C.实行严格的产品控制 D.软件本身的特点及开发方法 (3)软件工程的3个要素是(C )。 A.技术、方法和工具 B. 方法、对象和类 C.方法、工具和过程 .
  • 软件测试理论知识基础详细解说—总结

    万次阅读 多人点赞 2018-04-13 11:49:19
    软件产品软件产品是指向用户提供的计算机软件、信息系统或设备中嵌入的软件或在提供计算机信息系统集成、应用服务等技术服务时提供的计算机软件。2.软件工程软件工程,英文名SoftwareEngineering,是一门研究用工程...
  • 如何计算用户生命周期天数?

    万次阅读 2018-03-03 00:00:00
    作者:Kitty全文共 2991 字 3 图,阅读需要 7 分钟此文写在去年了,当时是给老板的一个汇报,针对用户的生命周期长度一直有争议,查阅了网站上一些达人的分享和自己的一些经验理解后,有以下内容,欢迎各位探讨。...
  • 软件测试理论

    千次阅读 2022-03-01 19:00:08
    包括软硬件 《需求规格说明书》 黑盒测试工程师 黑盒测试 4 验收测试 整个系统,包括软硬件 《需求规格说明书》,验收标准 主要为用户,还可能有测试工程师等 黑盒测试 2 按内容划分 功能测试、性能测试、兼容性测试...
  • 产品包是产品开发团队对客户或下游环节交付的统称,是产品分层次理论在实践中的具体应用。 抛开内部向下游组织交付的内容,先看一下向客户的交付。拿软件来说,我们一般都能够说的八九不离十,软件安装文件、操作...
  • 软件测试基础理论知识点

    千次阅读 多人点赞 2020-07-06 17:10:01
    (2)检验:检查产品中的缺陷,检验产品中的质量信息; (3)预防:通过尽早的测试发现问题,修复问题,避免问题延续到后续阶段扩大化,通过测试发现问题,并找出问题的原因并加以改进,避免同类问题在次发生。 ...
  • 软件的生命周期周期模型

    千次阅读 2015-11-05 19:04:40
    软件生命周期(SDLC,Systems Development Life Cycle,SDLC)是软件的产生直到报废或停止使用的生命周期周期内有问题定义、可行性分析、总体描述、系统设计、编码、调试和测试、验收与运行、维护升级到废弃等阶段,...
  • 软件测试的基本理论与方法

    千次阅读 2020-05-21 16:27:42
    软件测试是软件生命周期中的一项非常重要且复杂的工作,对软件的可靠性保证具有极其重要的意义。 软件测试是整个软件开发过程中的一段非常重要的阶段,目的是让软件的质量能有所保障。 软件测试基础 质量不佳的软件...
  • 物流前沿理论与方法1

    千次阅读 2021-12-21 10:39:20
    仓储数据类划分:是智慧物流业务中的静态业务,主要业务内容包括将产品及相关信息在进行分类、挑选、整理、包装加工等生产活动后,集中到相应场所或空间进行保存。 配送数据类划分:配送是物流的最后一个环节,在...
  • 本报告介绍了中国网络安全内容审查行业市场行业相关概述、中国网络安全内容审查行业市场行业运行环境、分析了中国网络安全内容审查行业市场行业的现状、中国网络安全内容审查市场行业竞争格局、对中国网络安全内容...

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