前Google人谈团队管理:针对不同员工的情境管理法和如何选择合理的团队规模

本文介绍了两种适用于创业公司的管理方法:情境管理法和合理的团队规模。情境管理法帮助管理者根据员工的不同状态选择最佳管理策略;合理控制团队规模能提高团队效率。

本文作者Tomasz Tunguz是Redpoint Ventures的风险投资人,曾在Google担任产品经理并参与过AdSense项目。

我有一个朋友,他创立了一家很成功的公司,而且还在迅速发展。在最近的一次聊天中,我向他询问过去几年最大的收获是什么。他说,在创业之前,他把管理看成“创可贴”,用来弥补组织设计上和公司正常运营上的错误。但随着时间推移,他渐渐意识到,管理是公司建设的唯一途径。而他接下来所说的,更令我久久无法忘怀。

“公司管理也有软件工程领域所说的设计模式(Design Pattern)”。在工程领域,同一个问题总是有无数个解决方法。一般来说,工程师们利用设计模式来提升工作质量,通过标准化的做事方式来促进团队沟通,从而加速公司发展。

管理团队的方法有无数种,但有些方法在影响力,激励作用等方面显然更优。和工程师们一样,经理们也创造了一系列设计模式,从中发现最佳方法(best practice)。

对于工程师出身的人来说,学习管理方面知识的机会很少。我也是在Google担任助理产品经理时,由于每两周都要向上层汇报才第一次有所耳闻。这些最佳方法可以给管理者一个很好的思维模型,让他们一点点变得更好。以下便是我总结的两个创业公司管理方法。


创业公司管理最佳方法1:情境管理法

我首先要谈的,是从我的妻子,同时也是Google一名出色的经理那里学到的,叫做情境管理法(Situational Management)。

在创业公司中,管理者最重要的作用就是激励员工去完成公司的目标。每位员工工作的动力会随着时间变化,这意味着管理者的做事风格和制定的目标需要对这些变化有所回应。同一种管理风格不一定对每位员工或某位员工的不同的职业阶段都适用。换句话说,不同的情境下有效管理的含义也不同。情境主要有四种:如图所示,横轴表示员工技能水平,竖轴表示员工工作动力,离原点越远表示越高,每一个圆表示一种情境。

动力低,水平低:这个情境很简单。它表示员工没有处在合适的岗位上,或者不知道如何在公司里起到有效的作用。这时公司和员工差不多就该分道扬镳了。

动力高,水平低:这是员工被聘用或者升职之后最常见的情境。这时他们往往充满激情,但却不了解公司情况,公司文化或者不清楚具体的工作内容。这种情境下最佳的管理方法是微观管理(Micromanagement),将员工的动力转化为技能,从而使员工的工作更加高效并感到被重视。具体来说,这时管理者需要时常关心员工的工作进度,不断取得他们的反馈。如此,员工学习周期变短,了解自己每天工作的效果。几周之内,他们就会学到很多,变得更加高效。

动力低,水平高。换句话说,快被榨干了。员工已经为公司尽心尽力工作了很久,而管理者这时最大的风险是员工跳槽。面对这样“累感不爱”的员工,管理者最好是给他们几周的时间“透透气”,允许他们自己喜欢或独立负责的项目,找回原来的激情和动力。

动力高,水平高。这无疑是员工最好的状态,而此时最好的管理方法就是无为而治。

情境管理法提供了一种简化的框架,帮助管理者确定每位员工所处的状态,并用正确的方法发挥他们的潜能。


创业公司管理最佳方法2:合理的团队规模

在创业公司的核心,它的一大优势是专注带来的速度。组织良好的团队可以完成伟大的事情。创造良好的沟通交流环境是创业公司管理的重要组成部分。而创始人需要平衡的,是控制范围(span of control)与管理职责范围(span of managerial responsibility)之间的关系。

但在《纽约客》的一篇文章中,Amazon的杰夫·贝索斯关于交流这一点却发表了大相径庭的观点:交流是低效的表现。它意味着员工没有紧密地、有机地工作在一起。所以,我们应该减少交流而不是增加交流。

贝索斯利用“两个披萨的团队理论”来减少沟通。即如果两个披萨不能让一个队伍吃饱,说明这个队伍太大了。梅特卡夫定律(Metcalfe's Law)指出,一个网络的价值等于该网络内的节点数的平方,而且该网络的价值与联网的用户数的平方成正比。套用此定律,一个团队里的人际关系的数量会随团队的人数增加而指数型增长。所以很多人认为,团队越小,所需的沟通越少,则团队会更加专注,产出更多。

如何管理这么多小团队?一个经理管得来吗?在Google,我估算过不同项目里产品经理和工程师的比例。而这个比例更一般的意义就是“控制范围”。根据我的估算,Google的平均比例是1:7,但不同项目的偏差很大。工程师较多的搜索团队,产品经理和工程师的比例的1:20甚至更高。而一些新产品的比例可能是1个产品经理配2到4个工程师。

为什么偏差这么大?我发现最佳的解释就是Peter Drucker所提出的“管理职责范围”,即团队“所需的指导和协助的程度”。换句话说,一些资深的工程师团队,如Google的搜索质量团队,不需要很多指导与协助,因为他们已经有足够的经验。这些队伍即使超过15人,也能保持卓越。而对产品或新领域不熟悉的初级团队,需要给他们更多的职责,意味着更小的团队规模。

有些公司如37SignalsValve采取扁平化的结构,让员工进行自我管理。这些管理结构可能很有效,但前提是队伍不需要很多指导与协助。而研究也表明,团队规模没有最好,只有更好。而更好的团队规模一定很好地平衡了“控制范围”与“管理职责范围”的关系。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用景。; 适合群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研员及工程技术员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化,至少与知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构实现细节】,【正常流程异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参与交流分享,或找做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
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