给上司一个关注你的理由

本文通过一瓶好酒的比喻,揭示了职场中启动个人项目或重大革新时所面临的挑战及应对策略。强调了不仅需要告知同事自己的目标,还需不断沟通并获得支持的重要性。同时,文章还指出了在推进项目过程中常犯的‘一、二、三、七’错误,并提供了避免此类错误的具体步骤。

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    任何做过市场营销工作的人都知道,如果不能把产品信息传递给购买人群的话,开发出再好的新产品也毫无意义。你必须告诉人们“嘿,我来了”,然后给他们一个关注你的理由。同样道理,当你准备启动一项重大的个人项目时,也应该遵循同样的逻辑。别忘了,你是在创造一个全新的自我。如果不发起一轮宣传攻势的话,你觉得你的同事们会买账吗?

    不可避免的“哑巴期”

    仅仅让人们知道你准备做什么是不够的。你必须不断地将自己的信息传达给你的同事们,就像节拍器一样——因为你的同事们对你的个人目标可能并不是那么关心。

    在一位品酒专家的家庭宴会上,一位客人从一家具有传奇色彩的法国庄园带来了一瓶12年的红酒。我们都很想尝一尝,但主人认为当时可能不是最恰当的时机。要知道,那可是12年的陈酒,我们都觉得应该可以喝了。于是我们打开了瓶盖,把它倒进玻璃杯里,轻轻摇晃了几下,闻了闻味道,然后迫不及待地尝了一口。

    品完之后,我们放下酒杯,往四周看了看。大家心里都在想着同一件事情:这酒的味道实在太平淡了。

    我们又尝了一口。还是没发现什么特别的地方。酒的味道很淡。

    最后,这位真正的专家告诉我们,有些真正的好酒往往能陈上几十年,而且越陈越香,但在陈了几年之后,这种酒通常会经历一段“哑巴期”,在这段时间里,酒好像睡着了一样,只有当它再次醒来的时候,它的味道才会骤然升级,而在整个睡眠过程中,它的味道会一直保持平淡无奇。这段时间通常是在陈了6~18年之间。我们眼前的那瓶酒当时仍然处于“哑巴期”,所以就像他所说的那样,“我们应该耐心地等上一段时间”。

    在工作当中发起任何项目的时候,无论是进行个人改进,还是发起某个能够改变公司命运的项目,都是如此。最好的创意就像是一瓶好酒,越陈越香。但在真正沉淀之前,它们总是需要经过一段时间的哑巴期。

    勿犯“一、二、三、七”式错误

    不知你是否有过以下类似的经历?你的上司给你布置任务,要求你解决公司内部的某个问题。于是你立刻开始像一位经过严格训练的MBA那样开展工作。你仔细研究了当前的形势,找出了问题所在,把你的发现和解决方案推荐给上司,列出一套可行的新方案,然后找到适当的人选来负责执行。

    1个月过去了,什么事情都没有发生;又1个月过去了,还是没有任何进展;6个月之后,问题还是没有得到解决。
    问题到底出在哪儿呢?

    答案非常简单:你犯了“一,二,三,七”的错误。

    你没有意识到,所有成功的项目都必须经过七个阶段:第一个阶段是评估,第二个阶段是找出问题,第三个阶段是制定方案。但这些只是前三个阶段,而实施方案是在第七个阶段,所以在具体实施之前,你还必须经过三个阶段。

    不幸的是,许多人都没有注意到第四、第五和第六个阶段——也就是说服同事们接受你的新计划。在第四个阶段,你的主要工作是说服上司,要征得上司的支持;在第五个阶段,你的工作是说服同级,征得同级同事的支持;在第六个阶段,你的工作是说服下属,得到他们的支持。这三个阶段是开始具体实施的前提,只有在完成了这三个阶段之后,你才能真正地落实自己的工作。

    在解决个人问题的时候同样如此。要想引起别人的关注,你首先必须投入大量的时间和精力去说服别人。你可以想象自己正在进行一场广告宣传,你的目标就是争取上司、同级和下属们的注意。否则的话,你就是在犯“一,二,三,七”的错误。你不可能从一直接跳到七,中间哪怕少一个数字都不行。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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