走出程序员的角色,看看自己所在做的事情是非常有必要的。
很多人对自己正在做的事情了解甚微,一个系统为了解决什么问题,为什么这样做,它的历史和未来是怎么样演进的,以及未来的发展方向如何。
只有了解自己做的事情,才能有更多的激情去做事。
对此我总结了三个方面:首先要懂业务,知道自己在做什么;其次是了解技术实现方案,知道怎么做的;最后是数据分析,即了解这样做的驱动力和理由。
一:业务分析
所谓的业务分析,就是不断总结系统迭代的业务流。
总结的重点放在两方面上:1.梳理当前业务流,2.总结业务更替历史分析(什么阶段什么原因产生促使业务更新,以及结果)。
创新的企业都是在不断的试错中摸索正确的道路成长起来的,记录下成长的轨迹转变为你的知识是非常宝贵的。当然还要学习分辨那些是对的决策和失败的决策。
当公司发展到一定程度,势能发生转变的时候业务或部门组织结构就需要跟着调整以适应新的环境要求,由此就需要对系统支持功能进行调整,这是积极的适应过程。
另外有时候为了拓展业务模式我们也会尝试添加新的业务线,业务线的效果反馈需要我们设定目标参考值来评判业务线的效果,值不值得继续花更多的人力物力去试错,或者推后试错。
举两个例子
1.业务调整与组织结构调整
bd+撮合
团队分组
高低频
门店+客户拜访计划
深度撮合
实单定制(报告同步/在线实单)
大客户/常规客户(求量转为求值)
2.新业务的取舍
帐期
寄售/直发/仓库物流
接口试剂商
溶剂
懒投资
积分商城
问题订单
网化优选
云检测
要有远景目标:程序化售卖 or 科技创新突围
业务的突破,需要直面突出大问题改造:(财务核销对账/发票/仓库/退款/换供应商)
小步快跑同时突出用户体验的改造:小功能快步优化,推崇功能紧凑型解决方案。
业务广度与深度的分析:平行拓展业务,深挖业务。
二:技术实现方案分析
总的来说就是,找出团队好的实现案例。(好的代码,好的方案)
1.用户体验
功能紧凑型
2.技术选型
mongdb图片
接口同步
3.服务器部署方案
多台服务器分流
4.模块化亮点
一个程序员的职业水平提升 很大程度上 == 其个人积累的库。曾经做过的工作,可以很容易的应用到下一个项目 才是生产力。
模块正确的分割方法是按功能划分,一个人员负责某个功能的整个流程,前至用户如何填写表单,后至数据如何写入数据库和执行后台任务。如果单个项目过于巨大,就把一些业务独立的功能提取成项目。
三:数据分析
1.先知(预先判断客户行为)
2.后觉(机器学习总结数据唯度)
3.kpi驱动
4.数据驱动业务
5.数据分析
6.自动化报表
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