开发需求堆积如山,怎么破

1.建立以价值为导向的需求管理机制
为什么要对需求进行管理?由于开发资源总是相对有限的,面对源源不断的业务需求,如果开发团队不分轻重缓急,全盘接受的话,技术团队很快就会陷入疲于应付需求的漩涡当中,导致技术团队做了一堆对业务毫无帮助的需求,而一些对业务促进比较大的需求没有被及时受理,技术人员变成了一个"为了开发而开发"的代码工人,缺乏对业务本身的思考,就很难发挥技术应有的价值。 
为什么要以价值为导向?能不能以"老板"为导向?以"营收"为导向?以"效率"为导向?这些选项看起来都不够客观和全面。这里的价值指的是业务增长、运营效率提升、成本下降、用户体验改善等,凡是能使企业往好的方向发展的事情都是有价值的。 
价值都是可以量化的,因此对于一个业务需求,必须有明确的价值,价值要有具体的度量指标,比如"提升搜索转化率5%。,就是一个很好的价值描述,如果通过优化了搜索的若干功能,能够提升捜索转化率5%,就是一个可以被接受的需求价值。相反,。极大提升搜索转化率"就是一个不能够被接受的需求价值,因为描述太笼统, 不可量化。 
需求的价值有两个用处一是通过判断价值的大小来对若干个需求进行优先级排序,决定哪些需求先做,哪些需求后做二是用来跟踪这个需求价值是否实际达成,如果没有达成,将会扣除需求提出部门的"信用分。,反之则增加其"信用分。 

    2.价值有预估,达成有回顾 
以价值为导向的需求管理机制,实际上就是建立一个游戏规则,让每一个需求提出部门有序、公平地提振需求,开发部有限的资源投入到对公司最有利的需求和项目上,而不是哪个业务部门强势就做哪个部门的需求,开发部也不能说。你们先吵完,告诉我结果"这种不把公司利益放在首位的话。 
业务方提振需求的时候,为了在PK中胜出,获得更多开发资源,常常会虚报需求价值,如原本提升搜索转化率5%,被说成提升搜索转化率10%。对于这种行为,有效的对策是,在功能上线后,对需求的价值进行验证,看看实际的达成情况,来加减。信用分。。 
·信用分"的用途,是用来衡量需求提出部门的"靠谱工程度, 如果某个业务部门的。”信用分"高说明该部门的需求对业务的帮助大,在下一次的需求PK当中,同等条件下优先考虑这个部门的需求,反之则降低这个部'刁需求的优先级,减少开发资源的投入。各部门的"信用分。可以每季度做一次排行榜公布出来,这样可以促进各部门之间的良性竞争,营造一个以价值为导向西需求提报氛围。 
这样就建立起了一个良性循环,各业务部门会提出更多有价值的需求,减少低价值的需求,使得需求得到有效的治理,业务部门对需求的提。出会有更多的思考,不再是拍脑袋式的提需求。 
3.建立需求管理闭环
如上所述,可以建立一个以价值为导向的需求管理闭环,如图所示。 
从需求受理的4个阶段提交需求、排期开发、上线运营、需求调整。在提交需求时,业务人员需要预估这个需求所带来的价值,这个价值必须是可量化的排期开发阶段,业务人员和技术人员二起对需求池里的需求进行价值PK,决定哪些需求先做,哪些需求后做。 
上线运营阶段,验证当初预估价值的达成情况需求调整阶段,根据实际运营的结果调整需求和价值,然后整理成新的需求,加入到需求池中,不断地循环迭代开发。 


通过这个需求管理闭环,业务和开发紧密配合,不断地完善产品,进行快速迭代,使得产品越来越接近用户的真实需求
### 应用场景 - **财务数据分析**:在企业决策中,财务数据分析至关重要。Python可用于数据收集、清洗、处理、分析和可视化等各个环节,帮助企业从大量财务数据中挖掘有价值的信息,辅助决策制定[^1]。 - **个人财务记账管理**:传统记账方式繁琐易错,基于Python的个人财务记账系统能高效、精准地记录每一笔收支,还能通过自动分类统计功能,让用户快速了解各项消费占比和资金流向,实现理性消费。同时,系统可根据历史数据生成详细的财务报表和可视化图表,帮助用户规划未来收支,制定合理预算和储蓄计划[^2]。 - **财务报表处理与账务核对**:在处理堆积如山的财务报表、进行繁琐的账务核对时,Python能简化重复性任务,挖掘数据背后的价值,提高工作效率[^3]。 ### 案例 - **企业财务数据分析案例**:通过一个具体案例,详细展示了Python在企业财务数据分析中的应用,涵盖数据收集、清洗、处理、分析和可视化等工作流程,体现了Python在该领域的巨大潜力[^1]。 - **个人财务记账系统案例**:基于Python开发的个人财务记账系统,能实现收支记录、自动分类统计、生成财务报表和可视化图表等功能,帮助用户实现理性消费和财务规划,同时也为Python在财务领域的应用提供了实践案例[^2]。 ### 开发方法 学习Python在财务领域应用的最好方法之一是通过实践应用加深理解。可以使用自己的数据集或开放数据集进行实践,例如使用Pandas库来分析金融数据,并使用Matplotlib库将其可视化。通过实践应用,能了解Python在财务领域的应用和挑战[^4]。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 示例:使用Pandas读取金融数据 data = pd.read_csv('financial_data.csv') # 示例:使用Pandas进行数据处理和分析 average_value = data['value'].mean() # 示例:使用Matplotlib进行数据可视化 plt.plot(data['date'], data['value']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Value') plt.title('Financial Data Visualization') plt.show() ```
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