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DevOps成长路线—影响地图

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发表于 2020-7-31 21:44:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 陈小宝 于 2020-7-31 21:48 编辑
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为了写这篇文章,把无敌哥的视频《打通任脉的影响地图》又看了一遍,敏捷无敌的书里也有专门一个章节来介绍。看视频的时候,居然很多内容都没什么印象了,可见我的忘性是有多大。赶紧把这两天的学习心得记录下来,省的又忘记了。
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从为什么开始(Why)

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测试小T走到开发小D身边,对小D说,这个功能逻辑有点怪,为什么要这么实现呢?小D眼睛一翻,我只负责实现,至于为什么,你得去问设计。
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2 B& B3 \3 Q& w) u+ l; A2 x1 X
, N, G- m8 E& j; A2 x如何您碰巧也是一位测试,或者项目经理,这样的场景是否很熟悉呢?开发人员只关心how,对于why,很少去想。甚至,他自己也觉得这功能逻辑有点怪,但还是会继续去做。这难道就是现实版的“南辕北辙”?& x% {8 \. N* x: o1 z2 x

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; }. t9 f" J  t- p  H也曾经和开发聊过,为什么开发都不怎么关心业务?得到的回答是,IT技术更新迭代太快了,而且分工越来越细,每个细分领域都有很多技能要学习。我们开发,都想把精力放在技术的打磨上,没有太多的精力和兴趣去了解业务,再说,不是还有产品经理吗。  _* \2 @7 ^: ^+ L7 D6 Y# ~
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( _4 ^; p) ~& D听上去也没毛病!只是,让我想起了一句话“每个人都觉得自己做的很好,但最终结果却是一团糟”。给大家举个例子。+ I! D% N& j* H3 M/ N* r0 \
+ l  V9 }, d% ^7 d- D

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/ i* _0 @: _8 ~在20世纪80年代,美国制造受到了德国和日本的巨大冲击,尤其是在汽车制造行业,德国和日本的汽车以更优的质量和较好的舒适度迅速占领了美国市场。令美国厂商百思不得其解的是,美国在生产技术、装备、设计和工艺方面并不比德国和日本差,在汽车制造领域积累的时间甚至超过他们,但是为什么美国汽车的质量和精度就是赶不上人家?, @6 H: I# C& {/ z' ?$ q
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在那个时候,质量管理已经汽车制造领域十分普及了。光学测量被应用在产品线上以后,在零部件生产和车身装配的各个工序已积累大量的测量数据。但问题是,即便测量十分精准,在各个工序和零部件生产和车身装配都进行严格的质量控制,但是在组装完毕后依然有较大的误差。, `0 G* d# f- q5 u1 F% g4 k5 ~
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于是美国的汽车厂商不得不花大量时间反复修改和匹配工艺参数,最终的质量却依然不稳定,时常出现每一个工序都在质量控制范围内,但最终的产品质量依然不能达标。3 L3 M% O5 G3 L7 M4 ]4 d( o7 y
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可见,工业制造早已经告诉我们,单个阶段的最优化,并不代表整体最优。业务与开发之间的隔阂,怎么破?如何预防“南辕北辙”?
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干系人(Who)
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目标定好了,可以通过谁的行为来达成这个目标呢?很显然,需要业务和开发自身去改变行为,其他干系人一起协同,比如Scrum Master。

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/ e6 U, E' a: |- ~& }* b
影响(How)
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0 ?* G& c( W$ L2 z6 D2 B干系人的行为应如何来改变?如何帮助我们达成目标?
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对于不同的干系人(Actors),分别列出各自的行为。假设通过这些行为,目标就能实现。
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: W) r, Q( |  e; u4 C
交付物(What)

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, [) E( t. j) V7 c需要做什么来支持影响的实现,也就是说需要交付什么功能。
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我们假设,交付物如果能够提供图中列的这些功能,比如可视化目标和功能的关系,共享全景视图,最短路径,助力思维转变,就能促使各干系人去采取相应的行动,最终达成目标。
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9 O* n4 }0 ]" f$ y1 R- A$ Z# S

" O) X$ J' C5 E
# r6 E- R. f. c

& b4 @& E4 Q7 ?; I  o1 Q

+ [' N( A& e1 u/ Z+ n1 k) {$ S$ a这个交付物是什么呢?相信大家都已经猜出来了,没错,它就是影响地图用来解决文中提到的2个问题:
  • 业务目标与功能之间映射关系的模糊和不一致。
  • 业务职能和开发职能之间交流决策的隔阂。9 Y# Q$ f& d! o" ~
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: Z) b2 d. y% g" h/ v: u
总结(Summary)

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影响地图这个工具,一般用来做战略规划,产品规划等。本文利用影响地图来解释影响地图本身,介绍了影响地图中四个关键字(why,who,how,what)的基本含义。图中我列出的how和what条目,只作为举例用,并不完整。影响地图里很重要的一点就是“永远不要执行完影响地图中的所有What”,因为所有的事项,都是基于假设,只要找出最短路径,然后去快速验证。等验证完了,前面的某些假设,可能已经失效了。所以每验证一次,就要重新评估每个假设,然后开始新一轮验证。(侬家铺子)
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