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  • 什么是好产品?如何评价产品? 作为管理者通常要面临如何评价某一个产品的好坏,以及面向产品线或多产品要考虑如何评价哪些产品好、哪些不好,从而调整和分配相关资源。因此,我建立了“产品评价体系模型”,支持...

    什么是好产品?如何评价产品?


    作为管理者通常要面临如何评价某一个产品的好坏,以及面向产品线或多产品要考虑如何评价哪些产品好、哪些不好,从而调整和分配相关资源。因此,我建立了“产品评价体系模型”,支持企业管理者高效作出决策。


    建立评价体系模型遵循的原则:
    1)客观性 
        筛选评价指标的过程,尽可能不受主观因素影响
    2)可行性
        尽可能采用有数据支撑的指标
    3)相对性

        所采用的指标都应是相对指标
    4)可比性 
        不同产品的同一指标计算口径一致;对时序数据计算的指标,涉及价值量或数量的,应调整为比率


    建立的产品评价体系模型结构:
    所建立的产品评价体系模型分三个层级,再细分各个维度来分析产品的健康状况。三个层级主要包括:企业高层管理者、产品线管理者(包括产品线经理、高级产品经理等)、以及产品经理(包括产品研发经理等),第一层主要从企业竞争力、产品盈利能力等维度建立分析指标,第二层在宏观把握产品特性上建立分析指标,第三层从管控产品质量和过程上建立相关指标。
    注:有对指标详细内容感兴趣的同志,请直接联系我。


    戴明曾说:“只靠财务数据去管理一家公司,就像单独依靠后视镜开车一样难以成功。”所以我们应当建立全面性的指标来评价产品的健康度,不应仅看滞后性的指标,更应从可预见及可控制的指标上,分析产品的健康体征,进行调整和管控可控因子,如跳水运动,列出一系列“标准动作”,实践经验可知,只要按照要求完成这些标准动作,结果就不会太差。同理,产品研发与管理过程依据一系列标准动作进行,就会获取更好的盈利性和竞争力。

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  • 如何了解人工智能产品体系 我们从搭建一个人工智能产品需要一个怎样的基础架构,到剖析架构中每个组件的含义以及对整个系统起到的作用和扮演的角色,最后对每个组件展开讲起。 1、人工智能产品实现逻辑 通常的一...

    如何了解人工智能产品体系

    我们从搭建一个人工智能产品需要一个怎样的基础架构,到剖析架构中每个组件的含义以及对整个系统起到的作用和扮演的角色,最后对每个组件展开讲起。

    1、人工智能产品实现逻辑

    通常的一款人工智能产品涉及了很多技术,包括语音识别、语音合成、机器视觉、自然语言处理、文本/语义理解等多项技术等交互集成。人工智能的目标是模拟和延伸人的感知、理解、决策、学习、交流、移动和操作物体的能力。感知是人工智能实现的第一步,目前已经有了实质性的进展。理解和决策需要机器学习和人类指导相结合的方式才能实现。

    目前阶段的人工智能还是弱人工智能,产品的流程可以概括为:海量数据训练和学习,从中识别规律和经验,新数据通过得到的经验用接近人的思维处理。

    通过对角色分工、处理过程、功能价值三个不同的角度,一个人工智能产品的体系包含四个重要角色:
            1、基础设施提供者。
            2、数据提供者。
            3、数据处理者。
            4、系统协调者。

    我们从数据流开始说起。
    人工智能的产品体系是一个动态流程,本质上是围绕数据采集、存储、计算展开的。
    1)数据提供者使用各种手段获得原始数据。
    2)数据处理者对数据进行加工。
    3)数据处理者进行模型训练,获得可以使用对模型。
    4)用模型对新数据进行预测。

    以上我们就完成了“数据--信息--知识--智慧”的过程,再随着动态循环,就是“训练--推断--再训练--再推断”的过程。产品经理需要完成系统集成、需求定义、资源协调、解决方案封装的保障工作。

    2、基础设施

    1)传感器:对信号模式进行转换。主要应用于可穿戴应用、高级辅助驾驶、健康监测、工业控制。举个例子,无人车对传感器有激光、毫米波、超声波、红外线等,产品经理需要对不同对传感器有自己对了解。
    2)芯片:完成训练和推断的强大计算能力的计算核心。模型训练:对神经网络和海量数据计算对核心部件应该有充足对了解。云端推断:服务器对CPU、GPU、TPU等计算单元。终端设备:手机、摄像头等。
            按照定制化程度,芯片又分为:
                    通用芯片:CPU、GPU、TPU等,可以处理通用任务类型。
                    FPGA半定制化芯片:延时低,用硬件实现软件算法。
                    ASIC:算法模型可以烧到芯片中,运行效率高。理论上先用FPGA在市场中试错,之后用ASIC量产。
    3)基础平台
            1、大数据技术:算法虽好,数据决胜。
            2、云计算技术:降低了研发成本。

    3、数据收集

    数据收集类似于人类对各种感觉,没有感觉就无法判断。

    1、数据来源:直接购买行业数据和免费的数据源;自行采集和爬取;第三方合作。
    2、数据质量:(1)关联度;(2)时效性;(3)范围;(4)可信性。

    4、数据处理

    对原始数据对加工。可以概括为:数据  ---  机器学习给出规则  ---  新数据通过规则得到结果  ---  伴随着输入/输出的过程自我优化

    5、机器“大脑”处理过程:识别、理解和推理、决策

    1)识别:大量大量的数据存在计算机中计算得到一个模型,对于新数据判断。
    2)理解和推理:识别侧重于人对环境的感知,理解和推理强电深层次的理解和归纳能力,是对识别之后的数据的再次处理过程。
    3)做决策:通过对外界客观事物、环境、推理和理解来判断采取怎样的行动。

    6、系统配置统筹的关键环节:系统协调 

    构建一个人工智能系统需要多方协调:包括基础设施提供者、信息提供者、信息处理者在内的各种公司或公司内部各个部门。系统协调者需要在人工智能的不同阶段:需求定义、设计开发、系统优化、运行保障、售后支持、监控和审计发回资源协调和统筹作用。

    人工智能产品体系最常见的发展规律是:一开始以项目交付解决单个场景的具体需求为主,看重个性化;当项目的技术和产品需求验证完毕后,就可以使产品走向千人千面的产品化;接下来是服务化,通过对外开放和输出各种服务能力,逐渐与终端用户具体业务解耦,统一数据中心和算法平台;最终实现平台化,帮助用户实现根据自身需求完成各种功能模块的在线快速封装和灵活配置。

    考虑到企业的发展速度、市场规模、技术实现瓶颈及业务特殊性多方面因素,需要人工智能产品经理具有成本意识、市场敏锐度、前瞻性和大局观等综合素质。

    7、不可逾越的红线:安全、隐私、伦理、道德

    (1)安全:人工智能产品认为可控;人工智能产品不会影响公共安全。

    (2)隐私:人工智能产品经理至少要评估一下四项:
            1、评估所有产品流程中涉及用户权利的风险。
            2、评估产品在设计或运行过程中的系统描述。
            3、基于产品设计或运行的目的,评估过程是否是必要的。
            4、针对识别出的风险,给出针对风险的管理措施。

    在涉及到隐私数据保护措施中,我们可以从三个方面着手:
            1、减少对训练数据量的需求
                    1)生成对抗网络(GAN):通过轮流训练判别器和生成器,令其互相对抗,从复杂概率分布中取样,生成文字、图片、语音等。
                    2)联合学习(Federal Learning):部分训练过程放到用户手机,将模型传回服务器,不涉及用户敏感数据。
                    3)迁移学习(Transfer Learning):把一个场景学习到的模型举一反三迁移到类似的场景中的方法。

            2、在不减少数据的基础上保护隐私:
                    1)差分隐私技术(Different Privacy):在数据库检索时,加入满足某种分布的噪声,使查询结果随机化。
                    2)同态加密技术(Homomorphic Encryption):在密文上进行计算,生成加密结果,解密后的结果与对明文进行相同操作产生的结果一致。核心在于,支持在加密的数据上进行查询操作,解决数据委托给第三方如云计算公司时的安全问题。
                    3)提高算法可解释性,避免黑盒子事件的发生。

    (3)伦理道德
    在产品设计时,主要从以下三个方面重点关注人工智能的特殊性所带来的伦理问题:
            1、人工智能产品算法的“可解释性差”、“不透明”,使得一旦发生伦理道德事故无法评判。
            2、人工智能代替人履行社会职能的时候,产品的“不可预见性”有可能导致伦理道德争议。
            3、人工智能产品的道德地位值得思考。

    8、运维管理

    人工智能产品的运维和传统IT运维的出发点都是让业务高效稳定的运行。评价标准:
            1、系统能否第一时间发现异常。
            2、发现异常后能否第一时间找出原因。
            3、从原因能否定义到具体问题。
            4、问题能否自动修复或者自我修复。
            5、未来出现类似问题能否提前预警。

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  • ArcGIS 产品体系结构

    千次阅读 2018-04-01 11:46:06
    本文主要从以下几个方面介绍 ArcGIS 的产品体系 2. 详细介绍 2.1 ArcGIS Desktop 参考:【https://blog.csdn.net/hphone/article/details/7576053】 ArcGIS Desktop 是专门为 GIS 人员准备的桌面软件,人们...

    1. 开篇

    本文主要从以下几个方面介绍 ArcGIS 的产品体系
    这里写图片描述

    2. 详细介绍

    2.1 ArcGIS Desktop

    参考:【https://blog.csdn.net/hphone/article/details/7576053

    ArcGIS Desktop 是专门为 GIS 人员准备的桌面软件,人们可以使用 Desktop 进行数据制作、编辑空间数据和属性数据、文件管理、矢量化、二三维的空间分析与建模。ArcGIS Desktop 大概由 ArcMap、ArcCatalog、ArcGlobe、ArcScene、ArcToolbox 和 Model Builder 组成。

    2.1.1 ArcMap

    ArcMap 是 Desktop 当中最重要的一个程序,负担着大部分责任,包括数据制作、查询与分析。

    2.1.2 ArcCatalog

    ArcCatalog 相当于一个资源管理器,可以随数据进行管理,增删改,这些数据包括地图文件、栅格数据、球体、Geodatabase、工具、元数据、服务。

    2.1.3 ArcGlobe

    ArcGlobe 是 3D 模块当中的一个部分,可以对 3D 数据进行创建、编辑、管理、分析以及快速浏览。

    2.1.4 ArcScene

    ArcScene 是 3D 模块当中的一个部分,对三维数据的透视、创建、编辑、管理、分析以及快速浏览。相对于 ArcGlobe 来说,适合小场景的三维。

    2.1.5 ArcToolbox

    ArcToolbox 是提供了大量的分析工具供使用者使用。Desktop 不同的级别,工具箱里面的工具是不同的。

    2.1.6 Model Builder

    Model Builder 提供了一个建模的方式,来对数据批量化、多次化进行处理。人员按照工作流程,把相应的控件拖入建模窗口,最后生成一个工具。人员可以使用这个工具,进行自动化的数据处理。这个程序,将要在 GIS Server 当中有很大的用处,我们可以创建 GP 服务,是离不开它的。

    2.1.7 ArcView

    主要用于综合性数据使用、制图和分析。

    2.1.8 ArcEditor

    增加了高级地理数据库编辑和数据创建功能

    2.1.9 ArcInfo

    ArcInfo 是一个完整的专业 GIS 桌面程序,包含全面的 GIS 功能和丰富的地理处理工具。由于 ArcInfo 具有全面广泛的功能,因此每个 GIS 站点都应至少有一个 ArcInfo 副本。

    2.2 ArcGIS Server

    我们通过使用这个软件,可以发布 Map Service、Geocode Service、Geodata Service、Geometry Service、Geoprocessing Service(所谓的 GP)、Globe Service、Image Service、Search Service。通过发布地图,我们可以把地图分享给其他人,他们可以直接通过浏览器观看地图。这个软件也分为三个级别:
    - 基础版:Geodatabase 管理、基于 Web 的赋值、GIS Web 服务
    - 标准版:基本版的基础上,加上 Web 制图、基于 Web的编辑、地理处理、高级的地理处理(需要相应的扩展模块)
    - 高级版:标准版的基础上,加上移动端的应用、开发

    2.3 ArcGIS Online

    ArcGIS Online 是构建在 ArcGIS “云架构”之上,用于无需考虑软硬件的配置,同其他用户的分享和使用地图的公有云门户,是世界上第一个公有云 GIS 门户,目前和 ArcGIS.com 是同一个产品。ArcGIS for Online 功能包括:提供大量的地图、在线制图、创建管理群组和资源、上传共享地图和应用、探索、ArcGIS Explorer Online。ArcGIS for Online 上传途径已经整合到 ArcMap 当中,用户无需通过浏览器登录门户上传。

    2.4 ArcGIS 移动产品

    这部分知识暂时还没有接触到,不做深入了解

    2.5 开发工具

    ArcGIS 提供了基于网页端、移动端、桌面端的 API ,这里主要讲解桌面端的开发工具 – ArcEngine。ArcEngine 用于进行 GIS 二次开发的组件,实现了 Arc Object 中的大部分类库,相对于 Arc Object 来说,Arc Engine 更加轻量,是开发者的福音。
    ArcEngine 由 Runtime(运行时环境)和 SDK(软件开发包)构成。

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  • 产品研发管理体系和敏捷体系 当您问产品所有者敏捷工具是否适合他们时,您会得到混合的,有时是负面的答复。 敏捷工具确实可以为敏捷团队提供帮助,但是它们不能提供产品所有者完成其工作所需的所有功能。 同样,...

    产品研发管理体系和敏捷体系

    当您问产品所有者敏捷工具是否适合他们时,您会得到混合的,有时是负面的答复。 敏捷工具确实可以为敏捷团队提供帮助,但是它们不能提供产品所有者完成其工作所需的所有功能。

    同样,敏捷工具的功能有限,无法帮助计划和投资组合经理。 敏捷工具通常提供有关团队,版本和史诗的报告,这些报告通常不足以帮助计划经理报告自上而下的战略计划。

    [了解您的企业如何在敏捷开发中脱颖而出 | 将您的敏捷职业提升到新的水平: 如何提高您的Scrum Master技能 | 不确定“敏捷”的真正含义是什么? InfoWorld 解释了敏捷方法 | 通过InfoWorld的App Dev Report新闻通讯了解编程方面的热门话题。 ]

    因此,如果您团队中的产品负责人讨厌Atlassian的Jira,或者程序经理无法从Jira或Microsoft的Azure DevOps获得所需的报告,请不要感到惊讶。 这些工具仅充当团队工作职能的一部分。

    积压,冲刺板和Scrum报告不能完全解决产品经理构思出色产品所需的工具,也无法帮助计划经理使战略目标与敏捷团队执行的工作保持一致。 如果您经常参加与产品和程序经理进行的会议,以审查工作状态或通过PowerPoint演示文稿学习业务策略,则您的组织可能已准备好使用敏捷的产品管理或产品组合管理平台。

    诸如Jira和Azure DevOps之类的敏捷管理平台主要是为包括开发人员,测试人员和devops工程师在内的敏捷交付团队设计的。 他们有董事会来管理用户故事的状态以及致力于活动sprint的其他类型的工作,还拥有其他积压管理工具来帮助为未来的sprint审查,排序和确定故事的优先级。 它们带有内置的燃尽报告和其他报告,以帮助敏捷团队跟踪速度,检查区块,测量周期时间以及管理进行中的工作。 敏捷工具还可以帮助产品所有者编写故事,记录验收标准并查看故事点估计 他们使用这些工具为冲刺确定工作的优先级并跟踪进度。

    产品管理平台共享愿景并捕获路线图

    产品经理和所有者通过聆听客户和潜在客户,确定他们的需求,确定如何为他们提供业务价值,添加内部利益相关者的想法和战略要求以及定义可提供出色客户体验的产品和服务来开始工作。 在产品开发的早期阶段,他们的工作是研究市场,测试想法并将策略传达给利益相关者。

    在此过程中,他们经常制定产品愿景,业务模型,竞争分析,用户角色,业务目标和其他工件,以帮助将其目标传达给领导者和敏捷团队。

    产品经理用来捕获和传达这些工件的传统工具是PowerPoint和Excel的混合体。 尽管这些工具可以在产品开发之初就起作用,以征得利益相关者的认可并组建团队,但是在开发,发布和增强产品时,它们对于管理利益相关者的期望是不佳的选择。 为了管理这些职责,产品经理和所有者需要管理更高级别的功能待办事项,传达发布状态以及共享长期路线图。

    这些工具需要与敏捷原则保持一致,以使团队能够致力于交付,调整优先级并围绕提供解决方案进行自我组织。

    诸如Jira Align(以前称为AgileCraft),Aha和Version One Ultimate Edition之类的平台为产品经理提供了这些工具以及与敏捷积压和发布计划的集成。 它们包括一个用于产品经理交流其产品战略的集中平台,用于使利益相关者参与其想法的工具以及用于共享发布状态和路线图的报告机制。

    例如,Aha启用了与敏捷工具的多种集成,包括Jira,Azure DevOps,Rally和Trello,以汇总有关团队,用户故事,功能和发行版的信息。 然后,可以将该信息映射到几个Aha结构,例如功能积压,路线图,计划和目标。 这是自下而上的视图,使产品经理可以与利益相关者共享状态信息和计划。

    Aha还为产品经理提供了阐明其战略,捕获业务模型以及传达用户角色的工具。 使用这些工具的组织为产品经理提供了一种标准且集中的方式,使组织可以就目标,远景和优先事项进行组织。

    项目组合管理推动大型组织的一致性和标准

    开发面向客户的产品,工作流应用程序,集成,商业智能仪表板和其他技术可交付成果的企业还需要其他工具,以确保计划能够根据战略目标进行交付。 大型企业通常具有分层的组织层次结构,并且需要有关优先级和自下而上的度量的自上而下的通信,这些信息可以汇总到状态报告中。

    项目组合管理(PPM)工具已经存在了一段时间,可以帮助组织管理和跟踪战略计划。 但是,这些工具的许多早期版本旨在汇总传统的结构良好的瀑布项目进度表,包括具有定义的开始和结束日期的里程碑和任务。 这些工具无法轻松地聚合围绕冲刺和用户故事的敏捷项目,这些项目具有由自组织团队管理的日程安排和优先级不断变化的项目。 一些不支持敏捷框架的PPM工具具有复杂的数据集成功能,会在发行版和史诗版本上汇总敏捷数据。 更糟糕的是,由顶级调度和优先级驱动的PPM工作流通常会在投资组合经理和敏捷团队之间造成文化冲突。

    负责通过SAFe,DAD,LeSS和我自己的Driving Digital等框架扩展敏捷实践的 项目组合经理还需要投资组合工具,以监督多个敏捷团队并建立流程标准。

    诸如Jira Align和VersionOne Ultimate Edition之类的敏捷产品组合工具使您可以在敏捷团队正在完成的工作之上的一层管理计划。 它们提供了团队速度和能力的可见性,因此您可以为团队分配计划并预测时间表。 它们还提供了将业务价值分配给计划并适当调整团队,优先级和投资水平的工具。

    Jira Align不仅可以管理一系列计划,跟踪史诗,还可以汇总敏捷项目指标。 它具有可视化和管理团队之间的依存关系,跟踪风险以及与敏捷团队共享战略信息的工具。

    这些工具如何使敏捷团队受益

    传统上,敏捷工具已用于帮助团队管理积压,符合需求,致力于冲刺以及确定可靠的发布。

    在大型组织中,敏捷工具中的基础数据对于帮助管理层理解现状并使团队适应推动最大业务价值的计划至关重要。 为了有效地做到这一点,敏捷团队必须在如何使用工具,工作流和数据字段(尤其是围绕工作项,冲刺和发布)方面采用标准。 如果团队使用没有标准的工具,则会造成数据质量问题,并使产品管理和产品组合工具汇总指标和状态变得更加困难。

    如果没有良好的数据,您可能会期望召开许多有关产品和程序的会议,以讨论和掌握团队地位。 对于那些经常因开发功能和解决技术债务而费力的开发人员来说,这可能令人沮丧。 通过选择和检测正确的流程和工具,管理层可以获得驱动战略优先级所需的自上而下的工作流程和报告,而又不会给敏捷开发团队带来过多负担。

    翻译自: https://www.infoworld.com/article/3410294/agile-product-management-and-portfolio-platforms-explained.html

    产品研发管理体系和敏捷体系

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  • 1、项目计划---project; 2、业务流程---visio; 3、功能地图规划---xmind脑图; ...4、产品原型设计(demo)---Axure;...包含产品品牌、log、理念、功能介绍等对外宣传; 原文:http://www.woshipm.
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