炫技还是切合实际

今天是2023开工第一天,趁着不那么忙,再来记录一下最近的工作感想吧🙂

最近感触最深的就是在目前管理岗位上一定要做好2点:1、团队管理;2、团队提效

团队管理我现在还在探索中,唯一能做的就是为大家做好服务,每天日报,每周周会,同步各个项目的进度和风险,及时协调资源解决风险保证工作的顺利推进。

团队提效,这个如果说有大的规划且能落地执行怕是只有自动化了,但其实工作中可以提效的地方很多,要做到团队提效还需要有一双善于发现“低效率”的眼睛和解决“低效率”的毅力和能力,支撑了1个项目迭代后我发现测试报告的缺陷质量统计比较费事,由于现在用的coding不支持直接生成相关数据,只能靠大家手工统计报告中缺陷相关13项数据,为了提升效率,我把这13项数据的生成写了自动公式,后续无需在手工统计了,这也算是一个小小的进步吧。

在决定要把相关统计数据写成自动化后就得考虑如何实现吧,我的能力只允许我有2个选择:python代码,excel公式,出于炫技的私心我想选python代码,但是考虑到不是每个人都有python基础且运行不方便,还是选择了excel公式,结果证明公式还是比较省时省力的方式,直接将导出的bug列表copy到报告中就直接生成13项统计数据,而且人人都会操作。这也是一个舍弃自我切合实际的过程吧。

我是一颗在管理路上摸索的小白菜,且行且记录吧。

<think>我们正在处理用户关于“业务端提出不切实际的完成时间点的沟通方法”的查询。用户希望知道如何与业务端沟通,当他们认为时间点不切实际时。 我们将进行网络搜索,关键词包括:沟通不切实际的项目截止日期、如何与业务部门协商时间、处理不合理的项目时间表。 根据搜索结果,整合出实用且清晰的沟通策略。 注意:避免使用第一人称,避免步骤词汇,组织为多个方法或步骤,每个步骤间换行。 搜索后,我们可能会得到以下建议(以下内容为模拟搜索结果的整合): 1. 使用数据支撑:提供历史数据或类似项目的实际耗时,客观展示所需时间。 2. 明确优先级:讨论任务优先级,询问业务端是否愿意牺牲范围或质量来满足时间要求。 3. 提出替代方案:建议分阶段交付或调整功能范围。 4. 风险评估:说明强行按原定时间完成可能导致的风险(如质量问题、团队过度劳累)。 5. 共同制定计划:邀请业务端参与重新规划时间表,增加共识。 同时,我们按照要求生成三个相关问题。 注意:回答中不能出现引用内容的集中堆砌,而是将信息融入步骤中。 我们严格按照要求格式回答。 </think> ### 业务端提出不切实际完成时间点的沟通方法 **数据支撑法** 引用历史项目数据或行业基准量化时间需求。示例:"根据同类项目经验(附件数据),核心模块开发平均需45人/天,当前需求需60人/天,建议调整至[合理日期]"。结合甘特图展示关键路径依赖,避免主观争论。 **优先级协商法** 采用MoSCoW模型重构需求:"可将需求分为Must-have(现有时间完成)、Should-have(V2.0迭代)、Could-have(后续优化)"。提供成本/时间对比矩阵: ```markdown | 方案 | 时间 | 成本增减 | 功能覆盖 | |---------------|--------|----------|----------| | 原定时限 | 30天 | +40% | 60% | | 建议时限 | 45天 | +0% | 100% | | 分阶段交付 | 30+30天| +15% | 100% | ``` **风险可视化策略** 用数学模型预测延期概率: $$ P(\text{准时交付}) = 1 - e^{-\lambda t} \quad \text{其中} \ \lambda=\frac{\text{历史延期次数}}{\text{总项目数}} $$ 附风险评估图展示压缩时间的潜在后果:技术负债累积、BUG率上升、团队 burnout 风险。 **协作式规划** 引导业务方参与工时估算: 1. 拆解任务至最小单元(<2人日) 2. 使用规划扑克牌会议集体评估 3. 输出带置信区间的预测: ```python # 蒙特卡洛模拟交付概率 import numpy as np simulations = [np.random.triangular(30, 45, 60) for _ in range(1000)] on_time_prob = sum(1 for x in simulations if x <= 40) / 10 # 计算40天内完成概率 print(f"40天交付成功概率: {on_time_prob}%") ``` **价值导向话术** "为保障[业务目标]实现,建议将时间从X调整至Y,可提升[关键指标]达标率至95%,同时规避[具体风险]"。重点关联业务KPI而非技术细节。
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