部门精细化管理流程优化记(一)

本文记录了一次部门需求管理流程优化的过程,从明确改革目标到确定主要干系人,并通过非正式沟通方式深入了解主管们的现状及需求。

     今天上班,继续思考流程优化的事情。本来想自己给自己写一个项目章程,可是想想,这个所谓的项目,我目前连部门经理的最根本想法,都没有搞清楚。只是知道需要对部门需求的管理流程进行优化,而优化到什么程度才能让领导满意,如何度量是一个极大的问题。

  另外,抛开部门的大环境不谈,单纯就流程改革来说是不难的, 提一些建议,优化措施这很轻松,可是这样即达不到领导的要求,也不是我自己所期望的。还有一个问题就是“落地”,如何能让所有的“干系人”(之所以用干系人这个词, 因为当时我还没有弄清楚这个流程优化的主要干系人是谁)接收这个优化建议,才是重中之重。经过权衡,我觉得将“落地”提出这个项目的范围之外,这样才是比较稳妥的办法。还好部门经理接收了这一申请。

  一般的咨询都是:先摸清楚现状,找出共同点,分析问题,提出解决方案,这么一个大的方向。目前虽然最终的项目衡量标准还不确定,但是“摸清现状”这个步骤是一定要做的,所以我觉得应该放下写“项目章程”的思路,转向“摸清现状”,因为可以通过沟通了解清楚各个主管目前的现状,困境,和需求,进而在找到一些话题和部门经理沟通,希望先把一个比较可行的目标弄清楚。

  (……一天的访谈过去了……)

  直到下午约三点多的时候,我把目前部门内管需求的主管都作了一下访谈,为了 更好得沟通,我采取了非正式的沟通方法--直接走到对方座位上进行面谈,再加上本身我在部门内的人缘也比较好,同时,我并没有大张旗鼓得说“我是来搞流程优化的”,而是刻意保持低调,以探讨的方式进行交流。事实证明效果确实不错。然后我又找到部门经理,将我的初步总结和他再次沟通。这次果然取得了成效

  弄清楚了这次改革的主要对象:主管。

  弄清楚了这次改革的主要目标:使主管能够更好得起到承上启下的左右,精细化跟进每个员工工作。

 

  不要看就是这么几个字,可是确实折腾了我一整天的时间。有了这么两点,这个项目的干系人,风险因素等等都逐步露出了水面。ok,今天的成果不错,明天开始写“项目章程”和“初步范围说明书”。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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