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  • 研发数字化管理
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    2020-08-11 23:21:24

    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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  • 一个从无到有的管理体系 随着公司多业务线的快速发展,一个研发部对应多个业务中心的组织形式已经没有办法满足发展的需求。存在的问题有:研发资源的竞争与分配问题、需求的优先级问题、研发效率问题、产品需求开发...

    一个从无到有的管理体系

    随着公司多业务线的快速发展,一个研发部对应多个业务中心的组织形式已经没有办法满足发展的需求。存在的问题有:研发资源的竞争与分配问题、需求的优先级问题、研发效率问题、产品需求开发与技术平台升级的矛盾等等。

    为了解决上述问题满足公司整体的战略目标,2017年公司实施组织结构调整,研发部拆分成了一个中台研发部与多个应用研发部,各应用研发团队归属对应的业务中心。各业务线开始有自己的应用研发团队,这些研发团队更接近于用户和市场,他们以客户为中心,负责持续快速响应前端市场与客户的需求;中台研发负责为各业务线研发提供公共的服务或中间件、一致的易用的应用技术、数据库技术及基础设施重用能力。

    研发团队拆分,短时间内又会爆发出很多别的问题来,表现在业务中心角度、应用研发团队角度、公司整体管理角度等。

    业务中心的角度

    研发管理相对比较封闭,没有研发经验的人是很难深入到这个管理范围内的。

    分到业务中心的研发技术负责人心情是比较复杂的,一方面感觉自己是这个业务中心技术的主要领头人,在研发团队方面自己可以说了都算,因为业务老大对研发不懂,另一方面之前没有独立承担过研发团队的整体管理职能,没有独立的跟业务主管对接的经验,这个对自己是很有挑战的。

    各业务中心的负责人也有困惑,因为大部分对研发管理没有经验,那如何对这块进行管理决策呢。例如:研发团队的目标与规划的合理性;编制是多少人合适;研发人员的级别与薪资评定问题;如何评判研发的效率是好还是坏;如何平衡研发团队与业务团队的矛盾问题,如何能让这个研发团队尽快融入进来等。因为有一个根本问题是,这个研发团队是直接分配过来的,而不是自己组建磨合出来的,需要跟分配给自己的技术负责人一边合作一边考验。

    如何尽快促进研发团队融入业务团队,并解决业务负责人的困惑呢?

    应用研发团队的角度

    对于拆分到业务中心的研发团队来说,1)归属关系发生了变化,他们觉得原来的领导是技术出身,现在的领导是业务出身,技术人是理解技术人的,而业务领导更理解业务人员。所以,研发人员内心的归属感会稍微弱一些;2)工作的环境发生了变化,原来自己工作的周围都是技术人员,现在与业务人员在一起,大家的工作和学习氛围不一样;3)原来与其他研发人员是一个团队,现在各自有了不太一致的目标,成了合作关系;4)原来研发工作的流程、规范、制度等对各研发团队来说是一致的,包含跟业务团队的合作方式,比如投产审批流程、比如紧急需求处理流程、比如跨中心需求优先级处理方式等。而现在因为归属不同,这些标准都面临着变化;5)原来是一个研发团队,开发与维护公司所有的技术内容,研发同事可以相对灵活的调整岗位,不断的学习新的内容,不断的晋升职级,现在归属业务团队,以满足部分业务需求为主,团队成员会感觉能力发展受限。

    针对以上问题,如何提高研发团队人员的意愿与能力呢?

    整体研发管理的角度

    站在公司对研发管理的角度上要考虑如下问题,最终满足业务快速发展的需求。 1)如何短时间内规范整体产品研发协作的流程规范制度(软件研发涉及到产品、开发、测试、运维、安全等多团队的协作流程、工作标准规范,采用的工具、方式方法等),保证整体研发效率、质量平稳提升;2)控制整体研发成本;3)提升项目的成功率;4)研发人才的梯队建设问题;5)研发人员职级与薪资水平的标准问题等。

    技术管理部门的诞生

    基于以上问题,我所在的管理部门应用而生。部门以提升整体研发效能为目标,对研发相关的内容进行整合管理并形成管理体系,为各研发团队提供研发相关人、事的标准、过程管控、以及对研发团队交付能力进行测评与驻组指导等,为公司业务发展赋能。我们成功搭建并实施了项目管理体系,内控管理体系,人才培养体系。

    研发项目管理的目标是实现研发资源的优化整合,提高研发项目的成功率。达到一定工作量,有明确开始、结束时间,有明确目标,跨多职能多部门的,非重复的、独特的研发事项称为项目类任务,通过研发项目管理体系管理。

    内控管理的目标是消除研发中的浪费,提升研发效能,促进研发团队持续快速的交付客户的真正价值。除研发项目以外的研发事项按内控管理体系管理。

    研发项目管理和内控管理体系内都包含了相关标准制定、过程管控与指导、测评与改进等内容。

    人才的培养体系包含制定研发人员级别标准;组织研发人员职级晋升评定;制定与实施研发各个级别的人员培养计划,目的是要建立一个良好的人才梯队等,满足公司发展需求。我们的人才培养计划包括:星火计划(针对实习生招聘与培训)、燎原计划(针对中级、高级员工)、飞跃计划(针对研发项目经理、与部门经理储备)。

    刚到这个部门的时候,我们的压力是非常大的,因为这个管理体系是一个从无到有的搭建过程。从无到有,优势是可以发挥自己的聪明才智搞创新,问题是没有可参考的点,存在很多未知的困难。经过2年多的探索与实践,我们在研发管理方面取得了非常好的成绩。

    ——图片选自《研发精益数字化管理》一书

    项目管理成效:与2018年相比2019年项目的按期投产率提升了28.6%,项目交付一次验收通过率提升了34.5%;项目相关方对项目的满意度提升了28.1%。

    内控管理成效:从2018年到2019年,研发效率与质量在持续提升。需求平均耗费时长由2018年1季度的13个工作日缩短到了2019年3季度的7个工作日;与2018年相比2019年人均产能提升了50%,生产问题发生率降低了60%。

    研发人才培养成效:到2019年年底,星火计划系列累计培养了4期星火实习生,第一期星火实习生已经成为公司的高级研发工程师,公司研发需要的初级、中级、高级研发人员可以全部由实习生持续培养而来,基本不需要从外部招聘;飞跃计划系列累计培养了2期项目经理,共计40余人,完全可以靠内部培养方式满足公司研发项目管理的需要,飞跃计划同时支撑研发项目管理取得了很好的成效。

     

    数字化管理+精益思想+持续改进循环

    取得这样优异的成绩,数字化管理、精益思想与MASI(测评-分析-标准-实施)改进循环起了至关重要的作用。我们这个管理部门成员只有10多人,如何能真实的了解各研发团队的情况,对大家的工作进行管理、监督、指导呢。主要是通过测评与建立实施标准,1)首先围绕管理目标,通过多种方式调研了解现状,并采集相关数据,进行测评。测评过程有如下步骤:测评设计、数据采集、数据处理、数据分析、形成测评结论;2)根据测评结果结合管理经验,分析目前研发工作存在的问题及产生问题的原因,然后制定或改进现有管理方案;3)将改进方案建立成可落地执行的标准,标准化的内容可以是流程、规范、制度、方法、工具等;4)团队管理者根据标准指导团队实施,在实施过程中要同时采集实施过程数据、员工反馈数据、实施效果数据等,用于后续的分析改进。

    ——图片选自《研发精益数字化管理》一书

    变革的落地

    在管理变革的道路上,落地推行的方式方法与管理体系的创建同样重要。在许多企业,管理的理论是正确的,但是无法有效的落地,这跟推行的方法有很大关系。一个新的管理体系从创建,到落地实施,再到产生效果,需要统筹规划与管理。

    为什么管理方法引入还需要这么复杂呢,强制执行不就可以了吗?如果只是强制,大家可能被迫顺从,但是得不到共识与承诺。你可能会看到一些面子工程但是得不到想要的结果。管理的变革不是一个单纯的由上至下或由下至上的过程,而是需要信息充分共享以及各相关方积极参与。

    我们的管理体系要实施,会涉及到组织结构、绩效考核、流程规范制度、技术、工具、沟通方式、思维方式等等方面的变革。这种变革会给研发组织中的每个人带来影响。受影响的人越多,实施的复杂度就越高。整个管理改进的过程又是一个持续破旧立新的过程,所以会经常性的面临多种的压力和阻力。

    那如何能保证管理改进持续稳步的推进,以达到研发管理的目标呢。根据我们实践的经验,总结了指导思想、落地方法、平台支撑等三层面的成功要素。

    “研发精益数字化管理”的理论、实践、落地成功的要素等相关内容比较多,本篇文章就不详细介绍了,欢迎大家阅读《研发精益数字化管理》一书,如有具体的问题欢迎在评论区留言。

    展开全文
  • 4月17日,长沙银行信息技术部陈宝生总,与Agilean 首席咨询顾问吴穹博士在2021 DevOps Days 大会上,共同作了《长沙银行数字化研发管理之路》的分享。限于大会现场分享时长...

    4月17日,长沙银行信息技术部陈宝生总,与Agilean 首席咨询顾问吴穹博士在2021 DevOps Days 大会上,共同作了《长沙银行数字化研发管理之路》的分享。

    限于大会现场分享时长,很多细节无法展开详述,我们特将该主题分享整理成文,详细介绍长沙银行这三年数字化转型过程的“三个阶段、七场重要战役”。

    从2019年7月到2020年12月,长沙银行已进行了近两年、两个阶段的数字化转型实践。目前整个数字化研发管理体系高效运作,取得了研发交付时效优化30%,研发吞吐量提升35%的阶段成果。

    长沙银行数字化转型阶段成果

    组织的数字化转型是一个持续提升、不断迭代的过程,本文将从长沙银行数字化转型过程的“三个阶段、七场战役”出发,对其数字化转型之路进行全面复盘和解读,分享推进过程中的思考和经验教训。

    长沙银行数字化转型的三个阶段、七场战役

    第一场战役,新核心攻坚战

    夯实信息化,打破核心系统性能瓶颈

    众所周知,存款业务和贷款业务是银行最基础、最核心的两项主营业务,底层信息系统架构对这两项业务的支撑能力,直接影响全行的业务运营水平。在长沙银行数字化转型初期,第一步要走的攻坚战就是核心系统的改造。

    2018 年,长沙银行新核心项目成功上线,完成了新存款系统与老存款系统的业务更替,实现了交易与核算功能分离。

    第一阶段:新核心系统改造,夯实数字化转型基础

    2019 年 3 月,长行多个部门联合成立项目组,正式启动核算子系统迁移项目。

    长行打破核心系统性能瓶颈过程案例

    对公信贷和零售信贷业务系统的核算功能与其他业务系统交互紧密,涉及系统多,系统间关系复杂,迁移前后数据一致性对开发的要求高,工作量大,且对各系统间的协同开发有较高的要求。

    面对诸多困难,交付团队迅速组成由研发+测试+业务的跨职能小队,快速迭代反馈。活用新核心项目建设时的经验,组织三轮次系统验证测试(SIT),三轮次业务验证(UAT)和三轮次高强度、高质量的投产演练,采用时序图、上线指令发布等一系列项目工具。

    2019 年 8 月,终于顺利完成了对公信贷系统流动资金贷款和固定资产贷款迁移、零售业务系统个人经营产品和个人消费贷款产品的迁移。

    核心系统成为新核心系统双线后,只稳定由6-8人的开发人员维护,移除了关联项目进度瓶颈和系统性能瓶颈 ,为后续长沙银行的敏捷数字化转型打下了坚实的基础。

    第二场战役,部落划分遭遇战

    部落制引入与数字化研发人力资源管理

    2.1 部落结构划分,建立对齐业务部门的虚拟研发部落

    传统城商行的研发团队都是以系统为中心的,一个团队负责几个系统。虽然系统也有业务属主的概念,团队负责系统也会掺杂许多其他因素:

    • 厂商因素:这几个系统是一个厂商开发的,所以放在一起管

    • 个人因素:这个人对这个系统最熟,人换了团队,系统也跟跟过来了

    这种情况下,业务部门和科技团队往往会形成一个多对多的对应关系。

    转传统职能型组织为纵横网状部落式结构

    传统城商行研发组织的两大痛点

    传统城商行业务部门与科技团队“多对多”的模式,或者说传统职能型组织,存在两个痛点:

    1. 公地悲剧。所有业务部门都有冲动去争夺尽量多的科技资源服务自己部门。只有业务部门与技术部门采取相同的价值标准,共同客观的标识需求优先级,科技资源才能尽可能的实现最优化配置。

    2. 科技行员逐渐丧失对系统的把控力。需求需要多系统跨团队协协作,将让原本相对紧缺的科技行员每天的工作主要变成了沟通协作。只有优化组织架构让科技行员回到一线开发,加强对系统的把控力。

    为了解决上述问题,长沙银行科技领导下定决心,在现有组织架构不变的前提下,强力推行面向业务的虚拟研发部落制架构,将千名科技人员(含合作伙伴)划入了六大部落,并设立部落长,小队长对需求交付端到端负责。

    初步建立对齐业务的敏捷科技部落

    这一过程中的一个强制要求:任何人只允许对应一个小队,一个部落,不允许跨部落,跨小队。

    一人属一小队、一部落

    这一过程中的一个强制要求,是任何人只允许对应一个小队,一个部落,不允许跨部落,跨小队。这一要求对于原有组织,就像撕裂一样,导致了强烈的反弹。

    但是,这个要求也避免了和稀泥的情况,充分地把各种不合理的问题暴漏出来。例如,某一个人只有他熟悉二代支付系统,但是,他需要进入对公部落,但这个系统其实属于运营条线等等。

    Agilean 顾问团队和长沙银行的项目管理部一起,本着一事一议的原则,做了大量的沟通、升级、决策工作,抽丝剥茧,逐步将每个人、每个系统落入部落和小队。

    这一过程中需要注意的是,在不违背大原则的情况下,还是需要做一些必要的妥协,有些小队的规模可能由于内编人力不足等各种原因,还达不到最多12人的原则。有些系统跟人走,因为短期知识转移比较困难。

    因此,权衡非常重要,不要因为得不到100分的方案而裹足不前。能有一个60分的方案,就可以作为一个不断演进的基础了,最重要的是动起来。

    虚拟部落制的优势

    另外,由于采用虚拟研发部落。因此,在长沙银行,我们可以快速动起来,不需要申请组织架构调整和岗位调整。而是可以按照部落机制,将最合适的人用在做合适的位置。例如,在长沙银行,我们请几位 IT 规划部的专家,作为部落长,将需求沟通人员纳入部落之内,大大缩短了沟通链路。

    部落制本质上是一种产权改革,将1000多人的科技团队,分成六大部落。每个部落150人左右,符合邓巴数原则。

    每个部落都会清晰地明确支持一个或几个业务部门,部落有清晰的职责目标,可以明确用数字化的方式管理部落产出。

    部落制 VS 资源池模式

    行为心理学表明,合适的组织规模和明确的目标可以激发员工的责任感。在这一过程中,科技研发领导必须发现心中的调配感。

    之前 Agilean 发现不少科技领导,很喜欢资源池模式,感觉哪里有火就可以派许多人去救火。结果火越救越多,但是,科技领导乐此不疲,因为,感觉自己在不断调配资源,升级打怪。部落制恰恰要求科级领导放下自我,向下授权,构建部落生态却解决研发交付问题。

    部落机制建立后,每个业务部门都有唯一对接的需求受理部落,业务科技沟通线路变短,大幅缩短了需求澄清时效。另外,业务有了专属人力,业务优先级排序成为可能,这非常有利于组织集中力量,重点突破。

    2.2 数字化人力盘点,人事合一

    数字化转型是个长期性、持续性的组织升级工程。未来方向之一是推动业务与科技深度融合,打造内部的数字化生态,这也是我们下阶段的重要目标:提升科技组织结构的数字化管理能力。

    通过知微引入数字化研发人力资源管理能力

    过往的人力资源管理方式,很难对科技人员能力和效能产出进行数字化评估。我们引入更加灵活开放的数字化人才管理体系——人才地图。通过培训、辅导等一系列赋能手段,结合数字化工具的能力,提升长沙银行人才管理水平。最大化激发员工的创造性和能动性,让人力成本转化为银行的核心资产之一。

    实践 1:合作厂商工时分析

    长沙银行合作厂商有几十个,要求所有成员每天“点亮”自己的任务卡,系统根据成员考勤数据与点亮任务自动分配产生工时。定期统计合作厂商的任务工时分布,分析对比,可捕获一些异常数据。

    实践 2:人力结构管理

    科技创新类工作需要新的、更细化的、灵活可变的岗位标签体系,以进行实时人力盘点和人才画像。通过人力结构分析可得出各岗位在团队的比例,为规划决策提供依据。比如项目管理:研发岗位为1:5,就要考虑是否管理成本过高。持续优化组织结构,职责定义,能力建设。

    第三场战役,过程透明接触战

    导入敏捷实践,研发端到端和资源投产管理

    3.1 建立统一的三层需求任务精细化管理体系,统一价值交付口径,初步建立研发效能评价体系

    部落小队的建立打下了研发组织精细化管理的骨架,但是,还需要明确研发组织里面每天流动的血液是什么,这样才能对研发组织进行真正的精细化管理。

    在目前城商行的研发管理体系当中,大多数都已经自建了一个用于业务和研发接口的需求管理平台,这个平台负责接受需求,有的也用于外包管理,外包付款等。再进取一点的城商行,会尝试对研发过程进行管理。

    但是,大多数的思路是计划管控型的,需要研发人员填写一堆信息,不填写,不给上线。面对这种粗暴的研发流程管控,研发人员的真实反应往往是绕开,在上线最后一天,突击补充一堆信息,表面满足管理要求,其实只是浪费了时间,留下了一堆垃圾数据。

    为了解决这个问题,让研发组织的精细化管理成为可能。首先需要从方法论上,统一思想,统一度量衡。明确全行是如何把业务需求,逐层分解到个人。为此,我们引入三层需求任务分解体系:「业务需求-系统功能-个人任务」。

    三层需求任务分解体系,要求业务需求必须一次上线,系统功能拆到 10 人天以内(单系统、可反馈),估算的复杂度有所降低。系统功能明确主办部落和主办小队,个人任务拆到 1-3 人天左右,是希望任务能每天流动。这样小队站会同步时,每个人每一天的工作都有目标有进展,每个人对自己的目标负责。再由个人任务关联到系统功能再到需求,整体进展就不在是“大概估计”。小队长根据成员报出的风险与进度,反推到需求都有明确的跟进处理事项与优先级,使决策更有依据,管理更加细致。

    为了让组织能够接受三级体系,一开始,并不需要对业务需求做太多变化。根据长沙银行的实际数据统计,全行每年交付2000个左右业务需求,这个数据基本是稳定的。如果我们把业务研发组织想象成一个有机体,这个组织实际上有自己的行为习惯。经过这个组织产生的需求,虽然看起来有大有小,但是,从统计上,规模实际上是均匀的。只不过由于马太效应,参与者会记住极大需求和极小需求,从而加剧需求颗粒度不稳定的偏见。

    导入三层分解体系的重点难点

    导入该体系的重点和难点,反而是系统功能的拆分,其对应业界的用户故事拆分。在长沙银行,Agilean 团队通过培训、工作坊、现场辅导等方式,先从标杆小队突破,然后老带新,再推广到全员。

    需要注意的是,其实不存在唯一的拆分方式,只要拆出来的系统功能,测试有黑盒办法验收就可以。让全行接受系统功能拆分,Agilean 团队初步花了3个月的时间,不过,这个习惯也需要后续不断夯实坚持。拆分的核心目标,就是可以通过通过测试的系统功能数量来客观反应需求进展,来反应小队产能。

    个人任务的拆分主要的目标是将系统功能分解到个人,解决多人协作过程中职责明确的问题。

    在 Adapt 框架中,我们要求个人任务控制在1-3人天即可,在长沙银行则要求更高,个人任务规模要控制在1人天左右。但是由于长沙银行在外包工时结算过程中,明确要求工时要绑定到个人任务上,所以,个人任务的推广相对阻力比较小。

    需求面向业务侧,对应一次上线;系统功能面向科技侧,对应一个系统;个人任务则面向个人,是每个成员自己的研发任务。这三层需求任务体系就像书同文、车同轨一样,为后续的研发数字化管理打下了基础。

    3.2 数字化站会,数字化研发管理的活水源头

    在长沙银行,面向全员推行了基于看板的电子化站会。所以,个人任务的推广相对阻力比较小。但是,由于每天同时召开的100个并行站会,长沙银行银行使用的知微数字化研发管理系统经过优化可以做到压力下秒开,目前知微系统已经稳居长沙银行访问量最高的内部系统。

    知微看板+站会确保步调一致,透明过程、加强执行

    另外,在长沙工时记录工作也是在站会完成的,研发同学只需要在站会上点亮自己工作的卡片,其他工作都由系统自动完成。每周四,管理员会上传上周经过修订的钉钉工时打卡数据,然后系统根据上周每天点亮的工作任务,自动将工作分钟数平均分配到工作任务上。如果研发人员觉得有必要,可以自己再手工调整工作任务的具体时间,但是,实际上很少有人这样做。

    使用知微加强工时管理,透视资源投产情况

    绝对精确的工时管理只是一厢情愿

    有些同学可能会觉得这样不够精确,希望像秒表一样,每个人可以准确记录,登记每个任务的实际工时分钟数。这实际上只是一种一厢情愿,实际情况是研发人员每周选一个任务,填满所有工时,其实连正确性都保证不了。目前知微这种做法,已经是我们在经过多次实验之后,找到的可以被千人团队接受的,相对最准确的工时记录方式了。

    这样的三层需求任务分解体系,再集合敏捷四会机制,基本上将整个需求研发发布全过程牢牢地绑定在知微工具上。从而,在知微系统上,留下了相对真实的研发过程数据,工时数据,这为后续的研发效能数字化管理打下了坚实的基础。

    3.3 导入行之有效的各项敏捷实践

    与此同时,我们引入合适的科技敏捷实践,双管齐下,以保证需求交付质量和效率持续向好。

    第一阶段导入了多项行之有效的敏捷实践

    比如上文提到的每日站会,结合数字化看板工具,进行每天工作进度和优先级的对齐,需求状态与阻塞情况一目了然。

    再如在迭代末期的回顾会,全小队成员对度量数据和改进项完成情况进行整体回顾,形成未来的优化建议,共同制定行动项和跟进负责机制。

    长行科技侧需求数字化管理数据呈现

    目前,长沙银行科技侧的需求管理以数字化的方式高效运行。每天通过数字化工具访问需求和任务达 7500 多次,在站会等敏捷活动期间,每分钟就有约 38 个需求和任务被访问。每周有 7200 个需求和任务的进展通过数字化工具进行更新,有近 100 个跨任务协作中的障碍被清除。

    3.4 建立基本的研发效能监控体系,建立改进反馈闭环

    建立研发效能体系数据闭环,就有了研发组织里面流动的血液,研发组织就是一个通过不断接受交付需求来交付价值的有机体。

    因此,我们依托Adapt框架“多快好赞”度量体系,在长沙银行部落级、小队级建立起了研发效能度量体系。

    同时,我们用知微为每个部落,每个小队都构建了数字化大屏,让每个部落、每个小队都拥有了自己的研发管理驾驶舱。

    知微的数字大屏是多层级、可追溯的定制化管理大屏。所有数据都可以直接下钻,从一个汇总结果可以直接下钻到最底层。如果修改了底层数据,这些大屏都是实时计算的,更新了卡片,几秒钟后,大屏就会刷新。

    长行某部落数字大屏(部分)示例

    要真正做到端到端价值交付体系的落地,其中一项重大目标就是构建数字化管理体系。切实做到源头可追溯,过程可控制,成效可度量。

    为此,我们对需求进行全流程管理,需求全流程的计划和管理变得透明,业务和科技有明确的共同定义和每个状态的完成标准,沟通时可以快速达成共识,科技团队能够聚焦于手头任务的完成,并且对变化进行了快速响应。

    小队的两大重要价值

    前面曾经提到过「小队」,小队既是独立的价值交付团队,也是效能分析单元——这是需求管理体系的另一个重要内容:对价值交付的各项指标进行统计分析,从而实现数字化管理。

    通过工具的分段统计能力,科技侧能够对各阶段的时效数据,例如需求澄清、排期、研发、整体交付等时效进行分析,从而了解阻塞点在哪里,分析问题成因,制定优化手段,跟进优化效果。

    3.5 长行效能分析指标案例

    效能分析是促进团队相信能够获得成功的信念所激发的团队成员在工作中付出更大努力的有效手段。部落的研发效能分析主要侧重于以下几个维度:

    • Lead Time(前置时间):业务感知效能的重要指示灯,是指从业务提出需求到最终发布上线的时间间隔(自然日)。主要衡量研发团队需求交付速度,它反映了研发的快速响应能力。

    • 需求分段时效:用于展示需求在各阶段的耗时,如需求分析、设计、研发、测试、验收等各状态分别停留时长。通过需求分段时效可以分析耗时较长的阶段,具体改进此阶段的流程,持续观察变化趋势。

    图 / 使用知微进行的分段时效分析

    • 需求月度吞吐量:表示一个月内团队完成的需求个数,是最直观粗暴的研发产能度量指标,表述通常为「上个月完成了XX个需求」。此项指标不仅可以观察团队的需求完成数,还可以作为月度需求排期的重要参考指标。

    • 需求漏斗:基于精益数据分析中的漏斗分析方法,将需求分为各个阶段,鼓励持续进行价值优选。根据部落需求吞吐量作为基准值,各阶段乘以不同的系数与实际值作对比。可以发现需求流动断层,并行量过高,或是资源不足等问题。

    长行使用Adapt框架的需求漏斗进行需求分析

    • 生产事件:将生产事件分类,分等级可视化看板管理。统计出不同时间周期,不同团队的生产事件,该指标主要检视生产环境质量情况。

    数字化转型是一项浩大工程,研发过程可视化,开启了长沙银行数字化转型的第一篇章,结合部落制运作的各项数据,实现了跨职能协同和团队的自组织自管理。通过工时数据与需求依赖关系,为部落结构优化,减少跨部落需求,提供了高可用的数据,为后续深入融合奠定了数据基础。

    第一阶段成果

    科技时效降至104天,需求吞吐量稳步提升

    上述三场战役,组成了长沙银行数字化转型的第一个阶段。在这一阶段,长沙银行夯实了信息化和数字化基础,取得了初步成效。

    首先是业务需求交付时效的优化。受疫情影响,2020年2月开始出现了需求积压,业务交付时效最高时达到近170天。经过一段时间的存量需求梳理,到2020年7月初,交付时效已逐步降低至104天。

    第一阶段转型业务交付时效明显优化

    产能方面,除2月因疫情影响,常规上线窗口全部取消,导致吞吐量降低外,整个2020年上半年,平均月度需求吞吐量为216个,较之2019年第四季度166个的平均月度需求吞吐量,取得了明显的提升。

    第一阶段转型需求吞吐量稳步上升

    第四场战役,业务渠道整合战

    部落结构优化,业务渠道精细化管理

    从第四战开始,长沙银行的数字化转型进入了以“规模推广、全面提升”为主的第二阶段。

    第一阶段运行的部落制,是针对转型初期问题进行的设计,现今的情况已经大为不同。因此,我们将根据前期积累的工时数据,重新优化部落结构,将手机银行和渠道研发团队分拆,前置给业务研发团队(如零贷),减少跨部落耦合,进一步额提升研发交付效率,缩减小队人数规模,进一步精细化管理 。

    对部落和人员结构进行调整,减少过程沟通成本,让业务和技术人员更为聚焦。考虑系统复杂度,科技侧也将从需求颗粒度、业务系统架构等方面,配合优化跨系统研发。

    4.1 找到强耦合的系统

    在三层需求体系当中,有一层叫个人任务,在长沙银行部落制的运作中,我们要求成员每天对个人任务进行“点亮”报工。即某人今天在做个人任务 A,则点亮 A 任务,完成则取消点亮。每天的点亮时长结合打卡考勤系统,会计算出工时。最终工时会通过个人任务关联到系统功能/需求/部落/小队/负责人/系统/厂商中。于是,我们可以取到各个系统在某一周期内产生的工时情况。

    4.2 四种解耦策略

    由于银行业务种类众多,系统设置也相对复杂。各系统都有自己明确的定位,不同系统解耦策略也各不相同。总结下来,分为四个策略:

    四种策略推动部落系统依赖解耦

    4.3 按新策略升级部落小队划分

    系统工时反推系统人数,通过各系统在一定周期内的工时以及周期内的工作时间,计算出所需资源与岗位,进行各小队的资源划分调整。

    工时反推系统人数

    4.4 领域细分,与团队校准,方案形成

    部落的优化以细分业务领域,对齐分管行领导,减少跨部落协作为目标,根据工时数据调整系统划分,小队人数也可通过系统工时反推出来。这样部落优化的调整方案就明确出来了。此时与部门领导人对齐,部落细分是否符合业务扩展方向,明确部落长与小队长人选。再与具体部落对齐新的方案,是否存在客观问题,现阶段不适合拆分或合并的地方,进行相应的调整。

    最终进入实施阶段,开展相关的系统交接工作,提前通知到业务部门。

    第五场战役,全行协同联合战

    统一研发模式和版本机制,加强跨团队协作

    在能够定期组织与业务方的需求优选与排期后,接下来要做的是需求制品过程管理。

    需求制品过程管理,通常会遇到一个问题:需求进度不可见,制品周期长,风险暴露晚,以致于常常交付延期。

    需求制品过程管理问题的解决

    为了解决上述问题,长沙银行导入了敏捷迭代研发的实践,根据需求计划上线时间做倒排期,制定系统功能迭代计划。迭代周期一般为两周,迭代内对系统功能进行分步移测。

    团队通过每日站会来对齐迭代进展与风险,有效的提前反馈,降低风险,适应变更,并通过数字化管理工具,以多维度度量研发产能,透明全流程管理问题,逐步让团队自己具备分析和改进问题的能力,从而加快交付时效。

    值得注意的是,我们一直在强调“在制品控制”,即同一时刻,并行的需求数不能过多,优先聚焦业务价值更高的需求,实现MVP“最小可行性产品”交付原则。

    版本迭代双维管理,系统100%纳入版本规划

    除此之外,在探索适应长沙银行现状的业务与科技融合之路上,导入版本火车发布机制,业务和科技共同参与排期,统一的版本发布节奏,设置专人维护系统版本的发布等也成为此阶段的主要方向。

    版本火车节奏

    总体来说,上一阶段的转型聚焦在科技侧能力提升,下个阶段将在科技侧持续优化的同时,将目标转向前、中、后台的协同数字化转型。

    唯有如此,长沙银行才能成功实现全方位、多角度、跨层次的数字化转型,在这场通向未来的必经战役里取得胜利。

    第二阶段成果

    科技交付效能每月稳定提升 30%

    2020年下半年,长沙银行完成了数字化转型的第二阶段,通过前五种战役的组合落地,长沙银行初步建立了科技敏捷机制,科技转型在全行开始规模化推广,通过对整体机制进行建模,确保每位同事都能看到这个体系如何运作,以及与自己相关的待处理信息。

    机制建立不是终点,更重要的是维护机制持续运行和不断优化演进。在这点上,同步运行的数字化管理工具发挥了重要作用,让我们能够实时了解机制运行情况,并在过程中及时纠偏。迄今为止,我们可以自信地说,转型已经取得了不错的效果:

    • “业务-部落-小队”的端到端需求交付流程落地,大幅改善了科技同事身兼多职的问题。科技侧聚焦于优选和排期后的需求,流程中插队的情况也明显减少;

    • 业务需求有明确的P1-P4优先级机制,每个业务需求的责任指定都会细化到小队的主办负责人,确保过程可跟踪、可管理;

    • 从Excel,到使用知微电子看板工具进行更为精细化的管理。得益于工具的强大特性,每个月在产能、交付速度、管理效率等方面都有看得见、可量化的进步,这也增强了我们对转型成功的信心。

    上图是科技侧2019年4个月的产能数据,可以看到,在当时尚未调整业务需求大小的情况下,每月需求吞吐量即以15%左右趋势递增。到2020年底,月度产能提升稳定在35%左右

    整个2020年,除2月受疫情影响出现需求积压外,经过一段时间的存量需求梳理,到2020年底,整体效率提升超过了30% 。总结这段转型历程,下面4项举措发挥了重要作用:

    • 落地了合理设计的虚拟部落制,扭转了过往刚性的管理机制,形成了与数字化敏捷银行适配的网状柔性治理体系;

    • 建立了端到端价值交付管理体系,形成了高效的创意、执行、反馈、改进闭环,在迭代中不断优化科技侧对业务侧的支持;

    • 导入了科技侧由基础到进阶的敏捷实践,使得科技侧管理和工程能力逐步提升;

    • 引入了数字化管理工具,打造量化统计和效能分析能力,为整套转型机制落地持续护航。

    2021年:面向未来、价值为先的两场战役

    研发数字化进入纵深,加强端到端业务价值交付

    2021年起,长沙银行数字化转型将进入第三阶段。将包括研发数字化纵深战等两场战役。

    从长沙银行目前的实施来看,前两个阶段对需求的管理机制与流程上已奠定一定基础。下一阶段将朝后面两场战役迈进,加强DevOps建设,促进研发管理闭环。包括DevOps工具链、CI/CD流水线、提升需求质量管理等方面。

    随着我国金融体制改革的深入和社会经济的发展对金融需求的推动,我国各商业银行现在越来越注重产品的同质化问题,加强业务的创新,积极探索新的服务方式,倡导新的服务理念。

    因此,银行未来数字化的方向之一,是建设IT与业务融合的端到端小队,推进专注产品创新型人才的养成。找准产品定位,针对各类普惠金融场景模式,形成标准化的IT交付能力,迅速在不同金融场景的细分市场构建了差异化竞争力。实现内部组织敏捷、业务流程敏捷、产品服务敏捷、人员敏捷的敏捷管理文化与生态。

    Agilean数智化敏捷银行路线图

    这也对探索业务与IT融合之路上的管理协作模式提出了要求。推行一体化协作,在现有基础上再做如产品行会、风控行会、运营行会等业务细分,行会横跨所有部落,形成矩阵式结构,成员下发到部落内部,分别组成产品经理与研发小队的端到端跨职能交付小队,实现端到端业务价值的快速交付。

    作者:

    周麟,Agilean高级咨询顾问

    李涛,长沙银行信息技术部项目中心经理

    审阅:

    雷晶晶

    延伸阅读

    Adapt 规模化敏捷框架

    部落制开始的规模化敏捷转型

    知微如何帮助规模化敏捷落地

    数智化敏捷银行路线图

    展开全文
  • 金融组织数字化研发管理的12种武器

    千次阅读 2021-12-28 00:56:49
    经过十余年的发展,国内金融行业数字化已形成不可阻挡之趋势,从十年前“要不要做”,到今天“如何做”。科技能力是数字化转型的基础,企业数字化转型必须以研发管理数字化为先导。因此,数字化研发管理...

    经过十余年的发展,国内金融行业数字化已形成不可阻挡之趋势,从十年前“要不要做”,到今天“如何做”。科技能力是数字化转型的基础,企业数字化转型必须以研发管理数字化为先导。因此,数字化研发管理能力建设,就责无旁贷地成为了金融组织数字化转型的第一场战役。

    由于历史原因,金融组织研发数字化管理能力建设情况并不尽如人意。本文将先回顾国内金融组织研发数字化管理能力建设的现状如何,有哪些共性的问题。再结合Agilean十余年来帮助金融组织提升研发管理能力的经验,来分析这些能力建设应采取的四大原则,以及应具备的12种能力。

    本文完整阐述了金融组织数字化研发管理能力建设的整体架构和能力要点,总计近8000字,强烈建议收藏后细读。

    01

    历史回顾:以安全合规为核心诉求

    金融组织数字化研发建设之初,业务驱动因素首先是合规,系统建设以管控为基础之外,增加了一定的协同。团队围绕各自的职责,建设独立的能力(如评审、测试管理能力),保障业务得以安全开展。这是企业发展之所需,也是系统建设之必然,只是从数字化视角带来了系统散的问题。

    随着信息化的推进,企业开始关注各个领域的效率,企业快速建立了各种能力:

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    这些能力的建设,为企业提效起到了一定的作用,也形成了一些更方便统计的内部数据,为管理者决策提供了有效的数据支撑。但由于能力建设是一定程度的自由生长,缺少统筹,较少关注整体时效和效能,也不乏重复建设,端到端全流程管理存在数据不准、口径不一致等情况。

    企业在推进有效全局管理过程中,通常开始建设管理驾驶舱,在系统散、数据不连通的情况下,各系统独立供数(有时人工报数),一定程度上解决管理者有数可看、数据共享的问题。但由于各系统标准不统一,数据点拉通不足,以及存在加工整合逻辑,极易出现数据看到的和听到的不一致等问题。而数字化研发管理需要多维度、实时数据的支撑,加上领导需求常常不能够有效被传达,也导致管理驾驶舱的决策能力大大减弱,数据支撑决策不足。

    从金融组织数字化研发管理建设历史看,初期以满足监管要求、安全合规、效率提升诉求为主,充分体现了信息化时代的特点,在新的数字化能力建设要求下,我们发现以下痛点:

    02

    数字化研发管理能力建设四大痛点

    面向领导层的审批能力完备,缺失面向价值交付协同能力

    金融组织在建设管理能力时,以安全合规驱动的审批能力建设为主。强审批带来的是强的流程节点控制——这是金融行业强监管和高度严谨性在研发管理上的直接体现。

    在这套传统组织分工、分配、分责的体系下, 促进组织在以职能为中心的工作模式下有序协同,审批能力起到了决定性的作用。随着数字化进程的推进,外部环境的竞争压力,业务能力升级需要各职能部门快速响应、快速决策,业务部门对各个价值交付环节看得见的呼声越来越高,以助力组织转向以价值交付为中心的有序高效协同,解决沟通慢、交付慢、返工多的问题。

    在不确定性外部环境下,组织迫切需要面向价值交付的协同能力,以提升响应市场的变化。我们在能力建设的顶层设计中,审批能力与协同能力是否具备助力组织的数字化转型,还是仅加了更多的审批点,把“能力”建设成了组织的负担?

    系统间散而不同、散而不通,状态同步全靠问

    面向职能建孤岛,组织内在提升单点效率的背景下,已拥有各个职能领域的通用能力,如人员管理、研发管理、需求审批管理等,然而系统散、不连通、还有重复。每个人在各自的领域都做得很好,却始终看不清如何有效提升组织响应能力。

    这种烟囱式的建设,致使组织数据连接极为困难。术语不统一、标准不统一致使沟通成本加大。数据重复录入、能力入口多,导致了状态同步不及时、数据缺失等问题。最终导致这些系统无法发挥其在组织中的最大价值,信息同步依旧依靠邮件、电话、IM等原始方法。跟进工作靠责任心、靠经验,执行层忙乱,管理层缺失全局视角,决策不及时等。

    管理所需要的数据都有,却不能支持决策

    在以数据组合为中心,简单聚合的条件下建立的管理驾驶舱,数据洞察不足。有结果数据,难于分析,数据驱动决策面临不及时、难判断等问题。

    导致这个问题的本质在于:面向合规、分工建设的能力,重管控、弱协同,导致数据无法还原真实的协同场景。数据质量远达不到数据驱动决策的要求,直接原因本质上就是组织协同能力未嵌入业务流程。

    同时,数字化研发管理要想长期成功,取决于文化的改变及质量观念的建立。我们应该充分意识到,低质量的数据给企业带来多方面的成本:报废和返工、组织效率低下、组织冲突、机会成本(包括无法创新)、声誉成本等,只有高质量的数据能够改善业务与研发的一致性、提高生产力、快速响应商机等。

    所以,数字化时代,不仅应关注业务数据的治理,IT数据的治理也势在必行,才能最终保障IT战略与业务战略的一致性。

    缺少能力主线规划,强依赖外购提升能力

    前面三点介绍了金融组织面临的痛点:协同能力缺失或不足、数据质量问题导致决策难、系统散而不通导致效率低下等问题。组织试图用一种魔法,购买一整套业界先进的解决方案,快速融入组织。

    在重投入、高关注的聚光灯下,点状试点覆盖模式总是很有“效果”。在失去聚光灯、规模化推广之后,融合问题渐渐突显。外购的管理体系极难改变整个组织,外加定制化慢等一系列问题导致整个组织效率并不能如预期的往前走,无法长时间撑起全流程端到端的数字化管理能力。最终,一体化解决方案又沦为一个个零散功能在各个职能部门中使用,上不去、下不来的问题导致决策者左右为难。

    03

    能力建设的整体架构和思路

    基于上述提到的痛点,我们认为金融组织研发管理数字化能力建设应当以能力导向、业务驱动、统一架构、分工协同原则进行。面向管理层,聚合数据做决策;面向执行层,面向价值交付抓协同。通常,我们把这两层称之为管理流水线与研发流水线。

    通过业界先进的能力作为目标,进行差距分析,制定策略:能力符合则复用,能力缺失进行新建,能力弱进行升级,能力重复进行集约化改造。

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    图 / 差距分析矩阵

    上图展示基准服务和目标服务之间的差距分析,可制定出组织居于数字化管理能力建设的路线。如增强业务需求规划能力,以补齐现有需求服务的产品规划能力弱的问题;通过增加协同看板能力以补齐价值交付协同的问题。

    而在观察到的金融组织中,管理流水线存在明显的网状组织结构缺失、组织级度量能力弱的问题;在研发流水线上,存在较为多的是系统不连通、协同困难等问题。

    下面,我们将聚焦在重要的、通常存在差距的管理流水线和研发流水线层(如下图),详细阐述金融组织都需要哪些数字化研发管理能力。

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    图 / 管理流水线与研发流水线

    04

    能力建设原则

    能力聚合,端到端覆盖

    做到身份聚合、功能聚合、信息聚合、应用聚合,构建端到端连通的一体化平台。通过差距分析矩阵,发现缺则补齐、弱则增强、重则聚合、已有则复用的原则,进行数据流贯通,应用端到端覆盖。在做能力聚合时,应以协同作为驱动,赋能每一个角色。

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    图 / 以能力聚合建设的一体化平台模型

    如上图,各业务系统之间可以数据贯通,并提供数据给一体化平台,在平台层进行协同展示(集中式管理模式)。

    能力模块化,场景结构化

    组织里使用的需求、组织结构等,我们统称为业务对象。把这些业务对象作为结构化的数据进行表达,让系统内建描述对象的能力。在业务对象的各种操作权限要求,数据计算等,可抽象为业务规则、计算公式等通用能力,应用在业务对象上,构建具体的业务实体。

    通过管理场景的覆盖,做到构建零代码应用成果,达到随时可配置、实时生效的能力,我们称之为建模能力。

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    图 / 业务对象项目创建示例

    上图以业务对象项目为例,说明如何构建一个业务对象。项目本身这个对象是建模出来的,项目有哪些属性可以填写,和其他业务对象需求、用户故事的关系均源于配置。把一个个业务对象抽象化后,无论组织有新的管理对象,均可以通过建模的形式达成,以帮助企业快速实现对应的管理能力构建和应用。

    多方协作,共同治理

    能力建设或聚合过程中,横向跨越多个职能部门,需要多部门之间凝聚共识,从战略或问题出发,解决组织中数据不准、不及时、不完整等问题。达成一致的数据治理规则:谁生产,谁管理,谁负责。推动数据在组织中的标准化,提升数据的有效性。

    行为驱动,强化协同

    系统建设面向价值流交付过程,强化协同,让数据产生于协同,而非管理者的要求,以可视化和度量为驱动,引导行为,从堵至疏。我们建议把组织的IT数据作为一种资产进行管理,驱动数据共享。通过数据赋能业务,做好资源调整和战略决策。

    在以上五条原则下,未来系统的建设,将会是一种能力的组合,而非某个具体管理需求的研发工作。通过不断的能力建设,方可应对管理的不确定性,协同的易变性。

    05

    数字化研发管理12个能力要点

    提供网状组织管理能力

    管理流水线,首先应能够提供“网络组织管理”的能力。以解决我有多少人、是什么角色、聚焦在什么业务领域或项目的问题。

    传统的组织结构的线上化,通常只能描述出简单汇报线的树状结构,如金融行业常见的业务科室,科技部门室组等,体现的是人事管理线。但往往还有更多不同层次的组织结构,如项目组、BU等,如在数字化研发管理过程中会引入的部落/小队结构等,里面包含多少人,什么角色(不再是通用的开发工程师等),突破传统人力资源系统对网状组织、角色支持不足或不易调整的问题。

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    图 / 数字化研发管理中经常引入的部落小队结构

    我们需要以实际作战业务单元管理的能力,也为过程管理、后评估提供人力数据基础。

    重点:网状组织结构层级可定义,名称术语可定义,人员角色可定义(人才标签)

    面向价值交付的价值流管理能力

    管理流水线,其次应能够提供“价值流管理”的能力,以体现价值交付流动过程,通常结合看板等可视化端到端进展、阻塞等,做到数据流贯通。价值流是得以协同的基础,也是关键数据的来源,价值流的管理能力尤为重要。

    需要注意,价值流是赋予价值的全部活动,并非审批,但通常会结合已有的审批能力保障安全合规。由于不同的部门,由于组织结构的差异,价值活动存在差异,如有的部门是做需求优选时,先小组优选再部门优选,而有的部门可能就集体优选。面对企业内部价值流的差异性,需要作为一种通用能力同时支持标准化与个性化。把标准化交给组织统一管理,个性化交给团队决策,这个能力将可以更好的体现实际价值交付过程,才使协同能力的价值得以有效应用。

    重点:价值流可定义,价值流名称可定义,价值流可个性化

    柔性的需求体系能力

    可定义的需求体系:金融组织由于组织结构天然比较复杂,对应的需求体系也通常会有对应的复杂度。定义清楚需求体系,结合价值流管理,明确哪一层工作在管理流水线,哪一层工作在研发流水线。需求体系是帮助上下对齐沟通的基础,通常作为参考数据进行管理。

    可定义的术语:不同组织对需求有不同的术语,我们可以统一它,进行参考数据的治理。如原始需求和意向可能都代表着用户提出的最初想法,在一个组织里我们可以统一为意向,却不建议创建一个新词叫“想法“。

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    不同层级之间可进行拆分,能够支持可定义的上下级关系,而不仅是关联,一个简单的树状关系让整体需求交付过程更清晰。如上图,使用Adapt模型中的三层需求体系,需求面向业务,系统功能面向科技且不跨系统,个人任务面向个人。需求主要工作在管理流水线层,系统功能和个人任务在研发流水线层。

    重点:需求层级可定义,层级名称、术语可以定义,术语统一高于替换

    战略解码与需求规划能力

    业务成功始于战略,行于规划。组织的顺畅运作离不开战略解码和最终需求的规划落地,保障组织垂直一致性和水平一致性,也是数字化研发管理的能力之一。

    战略解码,以公司战略和部门业务目标为基础,自上而下垂直分解,保证纵向承接一致性。需求规划,以公司端到端的业务为基础,建立部门间的目标连接和协作关系,保持横向一致性。把需求与战略建立连接,这将会成为一个能力建设要点,才能把业务与研发连接在一起。

    重点:需求规划与战略连接,业务与研发连接

    项目、产品管理能力

    项目管理作为基础的管理单元,天然服务于短期达成目标的思维开展工作,从启动、规划、监控、实施、收尾全方位关注过程管理。 

    近几年,产品管理思维渐渐被领导层所关注, 从业务探索、预研开始,后续的立项、设计、研发、发布、退市全生命周期,在数字化研发管理中,对应短期和长期目标实现的不可或缺。有了项目和产品的能力,我们可以清晰的看到项目与产品、项目与需求、产品与需求的关系,结合后续的数据展现能力和数据洞察能力,帮助管理者提供全方向的管理与决策。

    重点:从项目、产品角度聚合需求看规划与进展

    多元化的数据展示能力

    数据来源于每日协同工作中,可视化能够赋能每一个用户,帮助用户创建数据、使用数据,并在使用的过程中不断产生新的数据,数据聚合后驱动决策,形成改善闭环。

    如下图,已抽象为日常管理所需的看板、列表、矩形等各种展现能力视图。以看板视图为例,不论是业务需求、项目、产品均可以作为看板数据源,通过价值流配置能力,生成对应的业务需求看板、项目看板、产品看板,而不再需要进行每一个看板的定制开发。

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    图 / 展示能力模板(示例)

    重点:业务对象与数据展现分离,按用户需求进行编排,促进协同

    协同设计能力

    大型组织,沟通与协同是需要精心设计的。通过网状组织结构设计、价值流的设计、需求体系的设计,结合组织的战略与规划,把这些能力进行有机的整合,并进行多元化的数据可视化展示,按需进行动态调整,使组织协同并不断演进。协同的设计是一个组合能力,帮助组织不同角色,不同部门,以促进协同角度进行组合展现与交互。

    重点:协同设计,能力整合,按需调整,动态演进

    成本管理能力

    数字化研发管理,少不了的成本度量,包含但不限定于人力成本、软硬件资源的成本。此处以常关心的人力成本为例,我们通过网状的组织管理能力,能够知道投入某个特定领域的大致人力成本。如何进一步精细化管理到以产品、项目,甚至需求为单元的统计,这将是许多公司面临的一个新的挑战,通过专项填写报工的形式,一定程度上得到了一些数据。

    然而,这样的设计带来了额外的统计成本,也不能很好的引导行为。我们要思考的是如何结合日常的协同行为,产生有效的工时数据以度量成本。 

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    图 / 工时收集示例

    以上是一种以看板协同、结合每日站会,引导行为的形式产生工时数据,即能保障所有工作得以记录,使状态最新,同时产生管理所需要的工时数据。此方式遵循行为驱动,强化协同的能力建设原则,供参考使用。

    实时可配置的数据洞察能力

    管理层抓方向,执行层抓落地,组织各层人员关注度有类似点,也存在差异点,在不同时间,关注点也需要动态演进,随时调整。如何构建一个可随时调整的管理驾驶舱来赋能管理者,我们需要可定制的报表能力。

    组织成员通过已精心设计的协同能力进行协同,产生了我们所需的各种数据,有了数据之后,本质上就类似Excel一样,可以有多种维度的统计视图能力:

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    这种统计报表,可以根据管理者的需要随时配置,实时生效,不再需要提需求进行开发上线。如需要观察一个产品的需求规划情况,可使用轴分类视图,数据源选择业务需求,横轴为规划月份,纵轴为需求数量,我们就能够得到这个产品需求按月份规划情况:

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    重点:实时可配置的统计报表能力

    可配置的个性化工作台能力

    不同角色关注点差异很大。根据角色定制工作台,作为日常使用的入口,本质上是赋能每一个角色关注所需关注的点。多维度展示任务进展,以提示风险、发现瓶颈、智能提醒等,进一步促进协同的发生。

    无论我们增加可视化看板还是具备数据洞察能力的报表,我们需要数据随时可调整的能力。它不仅是一个静态报表,也是一个下钻可修改数据、立即生效,保障数据一致性及实时可用,我们称之为可交互式的报表。

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    如上图,通过报表,直接下钻至可操作的需求主数据(如图9)。不用再切换系统查找再调整。这里不仅是一个报表,也可以作为用户的一个操作入口。通过融合报表和数据之间的链接,达到随时溯源,随时调整,随时生效。

    重点:个性化角色工作台,交互式报表

    多维度数据下钻透视能力

    展示能力模板与报表能力模板,本质是数据展现不同的形式。我们即可以使用轴分类视图展示以部门为横轴的需求分情况,也可以使用以月份为轴的需求分布情况,通过下钻透视,进行不同报表之间展现的透视、报表能力至展示能力的透视,帮助数据使用者多视角查看数据,进行数据分析。而这里最重要的是,管理的不确定性,我们能够快速的按需进行透视结果切换。

    重点:可配置的透视能力

    业务规则管理能力

    在构建多种能力时,如何发挥这些能力组合的最大效用,如何去寻找自由和管控平衡点,从来就不是一件容易的事,我们这里引入业务规则管理的能力。

    通常,我们把业务对象(能力模块化,场景结构化中已定义)所需要的一些规则,如是否必填、价值流之间流动检查状态、不同选项之间的联动、计划未如期达成提醒等统称为业务规则。一个简单应用业务规则的例子:当录入业务需求的时候,我们希望加上计划完成日期(业务规则定义为必选项),结合需求规划能力与数据洞察能力,可以完整展现需求按月份的规划,帮助看到全局,动态维护调整,而不至于让所有需求像一个没有期望日期的愿望一样,迷失在沼泽里。

    业务规则管理的能力,帮助我们能够动态调整以快速适应不同阶段推广的需要,充分应用强提醒能力培养用户习惯,不再设置各种阻塞导致上不去下不来,响应慢等各种问题。

    06

    为金融组织提供有效能力建设思路

    本文列出的建设原则与能力要点,系Agilean多年来帮助国内金融组织落地研发管理数字化的经验总结,也蕴含着IT数据治理的理念,十二大能力域覆盖了大部分通用能力场景,为了精减不再赘述过多细分能力域场景。我们希望为想要推进数字化研发管理的组织,提供一个有效的能力建设思路。如果您在这方面有困扰,不妨对本文整体能力建设原则和要点加以参考,在保障业务连续合规的前提下,推动企业数字化研发管理能力的升级。这也是能力建立之所需,企业数字化转型之所需。

    企业通过构建面向价值交付的价值流管理能力,结合多种协同场景,通过定义适应组织的统一语言,让各个系统便于连通,通过具备交互能力的多角色工作台,赋能每一类用户,产生实时有效的高质量数据,支撑组织决策的需要,通过多方协作共同治理的原则,从能力主线规划出发,凝聚共识,打通企业内部平台,从外购一整套平台转向外购组件或能力融入组建数字化研发管理平台。

    由于管理的复杂性、不确定性、动态演进性,再加上外部市场的变化,组织需要快速响应市场,进行对应研发投入的一致性调整,通过快速开发迭代的驾驶舱仍然难于满足管理者的需求,而低代码或零代码平台,将会是一个很好的适合此类场景的一个思路,也建议组织在自研或外购时,充分考虑管理复杂性带来的新的挑战及应对策略。

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