瑞典PUST项目参考-成功和失败

在敏捷实践中,有很多实践项可以做,如看板,如迭代开发、如极限编程、如故事点,等等。但在实际运用阶段,如何将这些实践项落地,并推动研发价值产出朝着积极的方向迈进,就需要仔细筛选,并选择恰当时机执行。因此一个基于已经成功的项目,并清晰展示完整的敏捷实践项运用和执行过程的例子就是最实用的参考。由此,找到了《精益开发实战》这本书,书中对敏捷实践的成功描述很清晰,指导逻辑合理,具体实践项具有实操性,对具体问题的分析也很透彻。

豆瓣的评价中实用是提及最多的。作为一个给到瑞典全国警察使用的大项项目,能达到这种程度,是需要很强的项目掌控,或者按书中所说,是有很好的“流程优化引擎”不断优化项目协作方式。下面将书中提到的项目相关背景、评价、还有实践项记录如下。

PUST(2009-2011)-成功

瑞典国家警察局有大量系统存在,系统庞杂的问题由来已久, 2009 年这个问题在最高层得到了更明确的优先考虑。Ola Öhlund受聘担任首席信息官,而这一职能在以前是不存在的。开发新体系,替换掉旧系统,并大幅减少系统遗产,目的是降低运营成本

2011年1月Ola Öhlund说,警方最新的统计数字是833个系统,其中约100个是主要系统。但不仅仅是减少系统数量的问题,警方的目标也是尽可能投资于标准系统。开发举措的目的是为警方提供更好的业务支持,同时提高效率,以便将更大比例的信息技术预算用于持续开发。Ola Öhlund:“最重要的是 Pust,它涉及对警察 IT 进行重大重组。我们要为群众提供更好的服务,预防和解决更多的犯罪。”

--这里警方高层关注的目标也为后来的项目失败埋下了种子。

项目介绍

灰度发布,降低风险

用户参与-澄清需求

组织协作方法

每日站会模式

物理看板需求流转

协作节奏

持续改进流程

上述所有内容都由此书整理而来。

到这里,可以看到项目取得了成功,我们也学会了一些实践落地的指导思想和操作方式。更进一步,作为2011年瑞典的国家级项目,取得了成功,肯定是有相关报道或者介绍,并且书中也提到了媒体的报导。那么我们可以去看一下当年媒体对此项目如何评价的。搜索关键字,PUST+瑞典,我们会发现意料之外的情况。

PUST Siebel(2011-2014)-失败

背景1:

PUST项目在2011年6月全国上线,已耗资 1 亿瑞典克朗。但整个项目结束计划是到2013年底,因此需要持续的预算投入。

2011年4月

背景2:

Bengt Johansson(国家警察局发展和管理部副组长)表示,“我们正在清理系统并投资更标准化的解决方案,以降低运营成本。”

2011年9月(节约成本出发)

永安联合(Ernst & Young)权威测试,将Siebel上两个更简单的系统转移到PUST平台上,但测试未能通过。但警察当局计划直接使用Siebel平台替代PUST平台。警方决定将美国甲骨文公司的 Siebel 系统作为警方的标准平台。

警方从供应商甲骨文公司聘请了一名顾问作为可行性研究的项目经理。除担任项目经理外,该顾问还撰写了第一版可行性研究报告。在报告中,平台切换这一改变的理由是,它将为警方降低成本,最初可降低 4000 万瑞典克朗,未来还可将开发和运营成本减半。根据甲骨文公司顾问的说法,在 Siebel 上建立整个系统将耗资约 7500 万瑞典克朗,他建议警方 IT 管理层 "尽快确定再投资的理由"。该顾问还写道,"甲骨文公司应积极参与整个项目,并发挥领导/控制作用",以确保新项目的质量。

这些计划在内部受到强烈批评。警方的 IT 架构小组和调查支持项目小组都提交了意见书,对可行性研究报告提出了多处批评。其中,财务计算被判定为不合格。可行性研究报告还被批评为没有考虑到业务需求。

--这里开始动作的原因有两个:降低成本、平台标准化(实质上平台化最后也是为了快速开发,降低成本)。这里一开始是希望将Oracle的Siebel系统迁移到PUST,但迁移失败,因此是直接替代PUST系统。并且是用Oracle的一个顾问担任项目经理写作可行性报告给到警方作为参考,而不是第三方。上述事件在内部收到强烈批评。

2011年10月(有高层支持)

国家警察局首席信息官表示,将移动调查支持转移到 Siebel 将会更便宜、效果更好。

“我们的目标是加快开发速度,同时降低未来的开发成本。”Beatrice Ask,瑞典司法部长(瑞典警察机构隶属司法部)

Pust 是建立在开放源代码基础上的,但由于警方在新的 IT 战略中指出标准系统是未来的趋势,因此目前已开发的 Pust 部分将在甲骨文的 Siebel 平台上重建。

10月底,警方决定抛弃用Java构建的Pust旧版本转而在Oracle的Siebel平台上重建Pust。

Beatrice Ask:“这更多的是幕后的技术变革。”

--警方的高层支持项目的重建,但却对已经建设的PUST项目的浪费并未在意。

SIebel简介

2013年2月(新项目上线)

结果1:

PUST Siebel系统于 2 月 25 日首次面向全国警察投入运行,2 月 28 日停止运行。随后,该系统在斯德哥尔摩县重新投入使用。但 3 月 3 日,国家警察委员会决定再次停止运行。几周后,该系统又在全国 21 个地区警察局中的 5 个恢复运行,但系统中的漏洞和问题依然存在。就在 5 月 10 日,Alingsås 警察局提交了两起新的工作环境事件。办案现场简单干预后的一份报告可能需要几个小时才能完成,而旧系统只需 20 分钟左右。瑞典警察协会也对新系统的引入方式以及员工没有接受任何适当的新系统培训提出了批评。

--项目上线,但对警察业务造成严重影响,灾难开始。

项目运行状况示意图
2013年5月(负责人承认项目失败)

“Pust 是一个无法运行的程序。我不明白你怎么能引入一个尚未完全开发的程序,完全不可接受的是,当我们实际上应该出去工作时,我们却被迫坐在电脑前几个小时。 ”-- 摘自阿林索斯警方 2013 年 5 月 10 日的事件报告

警方首席信息官 Ola Öhlund 承认“新的 Pust 报告系统存在问题,而且已经超出预算。"他说:"我们对时间限制过于乐观,而且低估了培训需求。 ”6月1日其辞去警察局首席信息官职务。

--系统负责人承认项目存在问题,且超出预算,并在6月辞职。

2013 年 8 月

结果2:

该系统已耗资 1.26 亿瑞典克朗,预计到年底将再耗资 5000 万瑞典克朗。

2013年10月(第三方调查)

IBM调查报告指出国家警察委员会也因测试程序不当而受到批评。该报告还指出,由于缺乏英语技能,警方很难与从埃森哲、德勤和 CGI 公司聘请的顾问进行沟通。

EY (前安永会计师事务所)调查报告指出,警方没有让组织充分参与进来,当局应使用独立于供应商的项目经理

2013年12月(政府公开调查结果)

国家警察局无法控制其 IT 活动并确定其优先次序。国家办公室代表政府调查了警察局的 IT 项目后得出了这一结论。

2013年失败项目-瑞典(在年度评选IT项目中,失败项目第一名)

https://computersweden.idg.se/2.2683/1.539964/projekten-som-floppade-2013?queryText=pust

2014年2月(警方关闭项目)

结果3:

国家警察局长决定解散受到批评的Pust Siebel。

警察协会主席莉娜·尼茨 (Lena Nitz) 。“当 Pust 消失时,我们将不得不转而在旧系统中工作,Rar 和 Dur 2。但瑞典警方必须拥有一个现代化、用户友好、可开发的报告和调查系统,我想这也是我们雇主的态度。"她说。

最终,节约开支的结果未达成,而且浪费了大量的资源和时间,警察系统回退到了pust Java之前的系统。根据警察协会报纸《Blåljus》发表的估计,如果不考虑 Siebel 的开发成本,社会成本可能高达 100 亿瑞典克朗。

总结1(前PUST项目成员总结原因):

1、以商业利益为目标——避免可能影响业务的“节省”。

2、让那些将使用该系统的人参与进来。

3、以较小的步骤构建 IT 系统,尽早启动并从随后发现的内容中学习。

4、警察想做警察,医生想做医生,教师想做教师。让他们做他们自己,为他们提供相关的业务支持。(不要让用户适应系统)

-Sigrun Tallungs,可用性主管 2009 年 11 月 - 2012 年 5 月

-Anki Josefsson,实施经理 2010 年 4 月 - 2011 年 11 月

总结2(所犯严重错误):

1、没有听取熟悉业务和系统的人的意见(未与业务密切沟通)

2、纯粹的技术实施(未考虑业务)

3、要求所有 IT 开发都关注效益(开发过程中关注成本)

总结3(吸取教训):

1、以用户利益为目标(而不是 "节约")

2、让真正的用户参与进来

3、分步实施,边做边学

4、谨防标准平台--它们不能很好地满足独特的需求。

5、倾听那些比外部供应商更了解内部系统和运营的人的意见

回顾过程

切换平台的目标目标是节约预算,但在实际实施过程中出现了偏差。

1、最初,我们的目标是尽量减少调整

2、然后发现了强制性要求(日志记录),对系统进行了大量调整。

3、在此之后,Siebel 就再也无法更新了(无法满足预期)

4、节约成本愿景失败

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
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