项目经理和ScrumMaster可以是同一个人吗?

本文探讨了开发经理是否可以兼任ScrumMaster角色的问题。强调了信任的重要性,并提出服务型领导力是解决信任缺失的关键。文章还讨论了年度绩效考核的影响及如何克服这一障碍。

我在和一个互联网产品公司的开发经理共进午餐,同时我在向他解释ScrumMaster的角色和职责。“ScrumMaster可不仅仅是协调会议那么简单”,我说,“同时还要教导团队发挥最佳水平,就像是一台高性能运转的机器。对于ScrumMaster而言,最难的工作是清除障碍——包括任何拖慢团队进度的干扰项和影响团队取得最佳表现的因素。这些障碍通常源于组织自身的政策和文化因素,而这些并非在一朝一夕就能够轻意改变。” 

这位开发经理马上问道:“如果这些都由ScrumMaster来完成,那么我作为经理应该做什么?”

(尴尬的停顿)我当时没能提供一个较好的答案,但从那之后,我就一直在思考这个问题。

一个好的ScrumMaster应该为团队担负以下三个关键角色:

  1. 引导者

  2. 教练

  3. 清障者

我认为项目经理最有价值的职责就是:建立一个好的团队和好的组织。那么为什么开发经理不可以同时担任ScrumMaster呢?

最普遍的反对声音会认为,团队成员不会将遇到的挑战或问题倾吐给那个能决定他薪资和升迁的人。换言之,他们之间没有最基本的相互信任。

但是,缺乏信任——不愿意受到伤害——是导致经理和团队之间关系不佳的最根本原因。Patrick Lencioni(帕特里克·兰西奥尼)将缺乏信任作为团队运作失调的五大原因之首——它会导致其他方面的运作失调。所以,先别急着采用Scrum,首要的是先重树良好的信任。

我们能够在很大程度上依靠服务型领导克服这个障碍。服务型领导正是通过建立信任、提供支持和移除阻碍去培养团队。

Bill Joiner(比尔·乔伊纳)和Stephen Joseph(史蒂芬·约瑟夫)在《领导力》一书中将领导力成长划分了五个阶段:

  1. 专家

  2. 达成者

  3. 催化者

  4. 共创者

  5. 协作者

在这个模型中,服务型领导力符合第3到第5级,因此一名达到催化者或者更高级别的经理应该具有正确的思维方式和行为,才能成为一名优秀的ScrumMaster。

但是,如何看待令人头疼的年度绩效考核呢?它们是否仍然阻碍项目经理成为一名优秀的ScrumMaster?

事实上,并不一定。很多人举出各种实证,说明传统年度绩效考评和排名流程的不合理性,因为这些都是由经理一人决定每个员工的命运。一些老牌公司,如埃森哲和微软已经大张旗鼓地摒弃了过时和低效的年度绩效考评。更多公司换而采用了同行评审和透明的薪酬级别决定员工的报酬。

华盛顿邮报曾报道过,埃森哲CEO Peter Nanterme认为:“领导力的艺术不在于花时间度量和评估,而在于如何知人善用。如果你认为你选择了对的人,则充分地给其自由、权利和授权去实现创新,并使用简单原则领导他人。”

因此,是的,一个项目经理也可以是一名好的ScrumMaster,只要符合两个条件:

  1. 经理本身要践行服务型领导力

  2. 团队成员不会惧怕经理会不公正地拒绝他们涨薪的要求

作者:Brad Swanson  

译者:刘慧美              

原文链接:https://blog.kelsus.com/https-blog-kelsus-com-should-your-manager-be-your-scrum-master-608a282c2102

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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