重塑IT:从成本中心到创新产品构建者

重塑IT:从成本中心到创新产品构建者

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024, 亚马逊云科技, 生成式AI, Reimagining It, Innovative Product Builder, Customer-Centric Approach, Cross-Functional Teams, Accelerated Customer Outcomes, Test And Learn, Minimum Lovable Products, Product-Driven Operating Model, Decoupled Product Components]

导读

本次会议分享了亚马逊在企业范围内产品管理方法的见解,涵盖了核心要素,如产品驱动的思维模式、定义产品经理角色、组织和赋能产品团队,以及应用以客户为中心的策略来协调优先事项。探讨如何通过迭代方法来推出和扩展产品和服务,从而推动创新。探索在异常中发现洞见的力量,利用数据驱动行为改变,以及利用生成式人工智能进行个性化分析。获得全新视角,了解如何将IT从帮助台转变为产品构建者,从根本上重新构想云计算作为增值服务和行业首创产品的驱动力。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在不断创新的时代,亚马逊云科技成为了指引企业重塑IT基础设施的明灯。这种转变的核心是一种根本性的转变——将IT从单纯的成本中心提升为创新产品构建者的领域。亚马逊云科技 re:Invent 2024活动成为了这种蜕变的催化剂,挑战了传统观念,展现了以客户为中心的产品管理方法。

经验丰富的Ben McKeel阐述了亚马逊以客户需求为基石的全企业产品管理方法。他强调亚马逊专注于构建增长飞轮,满足持久的客户需求。对于亚马逊的零售业务,这些永恒的需求包括价格、选择和便利性。“没有客户会对我们说,‘亚马逊,我很喜欢你们,但请把一切都变得更贵或更难买到,或者减少选择。’”Ben说,凸显了这些需求的持久性。

Ben以亚马逊Prime的演进为例,强调保持产品愿景的重要性,而不是过于规范的路线图。他提到Prime在2000年推出时提供100美元以上订单的免费送货,当时是一个前瞻性的概念。但Prime团队无法预见到像Twitch这样的服务的出现,人们在线观看别人玩视频游戏,并于2015年整合进Prime。这凸显了灵活性和适应性的需求,以及对客户需求的深入理解。

“产品运营模式”的概念成为核心原则,实现更快、更高质量的决策、促进实验,并最终产生创造有形业务价值的差异化产品。Ben将这种方法与传统的“业务”和“技术”二分法形成对比,前者关注ROI和路线图等指标,后者则优先考虑按时、按预算、按范围交付项目。他举例说明,一些项目虽然符合这些标准,但未能实现预期的客户或业务成果,凸显了亚马逊以客户为中心模式的重要性。

Ben生动描绘了亚马逊的跨职能“两个披萨团队”,这些小型、敏捷的6到12人团队拥有整个产品生命周期。他强调了大型团队固有的沟通开销,6人团队有15个独特的沟通节点,而12人团队则增加到66个节点。对于50人团队,沟通节点超过1200个,凸显了亚马逊小型跨职能团队的效率和敏捷性。

亚马逊创新过程的核心是“从客户出发”的概念,利用新闻稿、常见问题解答和视觉效果等基础文档。这种严格的练习迫使团队在编写一行代码之前清晰定义客户、他们的痛点和预期体验,确保深入理解客户需求,并以客户为中心进行产品开发。

专业“头脑风暴者”Kaley Segal阐释了如何将这些概念转化为切实行动,目标是加快“知识时间”——确定一个想法成功或失败潜力的时刻。她倡导构建“最小可爱产品”,以令人愉悦的功能吸引客户,而不仅仅关注可行性。通过获取宝贵的见解和使用模式,亚马逊寻求以数据驱动的精确度来指导未来的路线图。

通过Prime、亚马逊设备、Amazon Connect和革命性的Amazon Go的演进示例,Kaley展示了这种产品驱动模式如何实现组件解耦,使小型团队能够快速迭代并不断完善客户体验。她以Amazon.com主页为例,指出虽然典型用户可能将其视为单一体验,但它由数百个解耦的产品团队组成,每个团队负责特定组件,如购物车导航、搜索、促销或推荐。这种解耦允许团队独立实验和迭代,遵循API最佳实践和指南,而不会破坏整个系统。

普利司通公司产品和设计副总裁Fatima Haus分享了一个引人入胜的故事,讲述了亚马逊云科技如何助力这家老牌轮胎制造商转型为移动解决方案提供商。她强调普利司通的过程始于制定与领导层战略目标“普利司通3.0”保持一致的清晰产品愿景,即从轮胎和维护服务转型为解决方案业务。

普利司通围绕客户价值重组了运营,组建了包括设计师、产品经理、技术主管和产品委员会的跨职能团队,利用来自整个组织的机构知识。Fatima强调将问题与解决方案分开的重要性,以更深入地理解客户需求,并实现对问题空间的优先排序。

观察客户行为成为洞见的源泉,为确定解决方案机会提供信息。普利司通将其产品与客户需求的生态系统进行了精心映射,关注产品和车辆服务之间的体验,利用车辆数据实现预测性维护决策,提供集中访问信息,并向客户展示其解决方案的投资回报率。

Fatima分享了从这一过程中产生的切实解决方案示例,包括一个集成调度平台,为车队和司机提供便利的维护预约,基于车辆遥测和诊断数据。“现在维护人员不必手动管理这些。他们的技术人员不必去检查’哦,我们是否需要更换机油服务?’这是他们可以大规模管理的事情,”Fatima解释道,凸显了解决方案的效率和可扩展性。

此外,他们开发了一个车辆数据平台,旨在指导司机采取更安全的做法,利用来自车辆、摄像头和拖车的数据提供可操作的见解和奖励计划,以鼓励良好的驾驶行为。“我们如何帮助您增加对更好、更安全驾驶行为的奖励计划?”Fatima提出,凸显了这一解决方案以客户为中心的方法。

此外,普利司通实施了工具向客户展示其解决方案的投资回报率,解决了诸如怠速对二氧化碳排放的影响、车队风险因素以及摄像头解决方案带来的成本节约等问题。“我们如何让您看到从实施我们的摄像头解决方案中获得的好处或成本节省?”Fatima问道,展示了对客户的价值主张。

在整个叙述过程中,Fatima强调建立以客户方法论为中心的产品部署运营模式、编纂创新机制以及推出专注的数字体验以建立信任并赢得继续创新的权利的重要性。她强调普利司通成为该行业首家在亚马逊云科技市场上推出产品的公司,一款车队管理软件解决方案,以及他们的开发者车库计划,为客户和合作伙伴提供API。

也许最重要的是,Fatima强调了弥合IT与业务发展之间鸿沟的必要性,在这些领域与面向客户的团队和服务之间建立共生关系。这种植根于从小处着手、展示快速成功并逐步扩展的整体方法,成为数字时代成功的蓝图。

随着亚马逊云科技 re:Invent 2024活动落下帷幕,一个响亮的信息在会场回荡:未来属于那些拥抱变革、将IT重新想象为创新催化剂、将客户置于事业核心的人。在这个新范式中,物理和数字的界限变得模糊,通往成功的道路铺就着对客户需求的深刻理解、对令人愉悦体验的不懈追求,以及挑战传统智慧的勇气。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间:

Fatima Haus,Bridge Shown公司的产品和设计副总裁,在reInvent2024活动上介绍了他们的车队管理解决方案。

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Jeff Bezos解释了在亚马逊,小型跨职能团队(被称为“两个披萨团队”)在减少沟通开销和促进敏捷性方面的重要性。

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将客户放在首位、运行实验以及根据产品使用模式做出数据驱动的决策有助于定义未来的路线图并区分业务价值。

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亚马逊采用了一种产品驱动的运营模式,将Prime、设备以及诸如Amazon Connect和Amazon Go等服务发展成为客户的强大产品体验。

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解耦使团队能够独立迭代和实验,促进创新和定制化而不会破坏系统。

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将IT重新定位为数字创新的建设者和创造力量而不仅仅是一个成本中心,对于从实体产品向数字产品过渡的公司至关重要。

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总结

在一段引人入胜的叙述中,演讲者们深入探讨了亚马逊将IT从成本中心转变为产品建设巨头的创新方法。他们强调了小型跨职能团队协作工作以加速客户成果的重要性。通过培养实验、快速原型制作和数据驱动决策的文化,亚马逊赋予其团队创建令客户满意的产品的能力。

演讲者们展示了Bridgestone从传统轮胎制造商转型为移动解决方案提供商的非凡历程。通过与亚马逊云科技的战略合作伙伴关系,Bridgestone在Amazon Marketplace上推出了开创性的举措,如车队管理软件、API开发者车库和最后一英里市场。这一转型是由对客户行为的深刻理解、对其生态系统的映射以及与核心运营实力保持一致的解决方案所推动的。

最后,演讲者强调建立产品部署运营模型、将问题与解决方案分离以及将创新机制编码化的重要性。通过推出专注的数字体验并弥合IT与业务发展之间的差距,企业可以赢得持续创新、扩大成功规模并成为交付客户价值和投资回报率的真正合作伙伴的信任。

亚马逊云科技(Amazon Web Services)是全球云计算的开创者和引领者。提供200多类广泛而深入的云服务,服务全球245个国家和地区的数百万客户。做为全球生成式AI前行者,亚马逊云科技正在携手广泛的客户和合作伙伴,缔造可见的商业价值 – 汇集全球40余款大模型,亚马逊云科技为10万家全球企业提供AI及机器学习服务,守护3/4中国企业出海。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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