信必优产品定义、打磨、增加 — 从创新到现实

如何在竞争开始前将数码产品推向市场？如何兼顾创新与扩展？假如敏捷 DeVop 团队已占据全部席位，如何让数字架构师、数据科学家和设计专家们加入同一个团队？

使人欣慰的是，咱们已经可以结合一套实用的工具和方法来解决这个问题。它不须要魔法。将创新到交付所采起的步骤看做端到端的过程，就容易多了。
在 Symbio，咱们的产品开发和软件工程事业已有多年的历史。咱们经过刻苦努力学到了不少东西，而更多的收获则来自于与他人合做，与客户、合做伙伴、整个生态系统和更普遍的开发者社群合做。

咱们也想分享给你们如下咱们对如何在数字时代完成工做的一些看法。

 

定义！

也许您的好点子还在萌芽阶段。您遇到了机会或挑战，但还没有找到解决方法。
要是能提出一套创新且通过验证的解决方案概念就行了。如何以最小的风险，并且只需数天而不是数月作到这一点？

开始时，您须要一套可靠的方法和工具，帮您找出好的想法，并快速进行测试。将“设计思惟”的概念和方法应用到工做中，让咱们受益无穷。

若是只寄但愿人们灵光一闪产生突破性想法，一般只会事与愿违。但若是您拥有正确的工具和方法，就能够在一周内完成构思、建立原型并进行测试。

尽快验证这个想法，以累积更多的信心去完成进一步的构建。若是它不具有突破性，您也没必要为开发投入大量时间和资金。

公司常常出现的失误是：得知想法后，第一个天然反应是去考虑解决方案。继续下去，也许您会花一两个月作出技术原型。

但您真正应该考虑的，是如何提出更多更好的想法，并当即测试它们。您应该在这里快速试错，扔掉无用的部分，只保留好的想法。

咱们相信创新靠的是设计，而不是偶然。好的设计不是美学、事件、产品或经验，而是一个过程——您应该把它做为一个过程来对待。

在这个过程当中注入看法和适当的技能，就能获得成功的方案。团队须要理解哪些具有技术可行性，哪些具有商业可行性。

最重要的是，您须要对用户有同理心。创建对用户的理解，并肯定您的想法是否有用和可取。您应该以同理心为核心——这一方面一旦忽略就很容易遗忘。

 

打磨！

如今，咱们假设您已经有一套初始解决方案概念。您已经对它进行了测试，并获得了初步验证。人们会想要它，由于它具有技术可行性和创造商业价值的能力。

您如今要寻找的是一套真正的解决方案，能够进入市场的“最简化可行商品（MVP，Minimum Viable Product）”。

一样有一套工具和方法可供您使用。“精益创业”方法提供了很好的起点。若是您的概念已经经过验证，就不会再面临失败。您仍然想要快速学习。
创建第一个版本，与目标用户组一块儿启动它，衡量它的反响，从反馈中学习并构建新版本。必要时重复这些步骤。您须要打磨 MVP！

您须要根据从中得到的结论作出艰难的决策。您可能只是想硬撑着熬过去。也许您应该用新的基本构思来调整思路和方向。从每一位新客户身上，您均可以加深对于您将来客户群的需求和指望的了解。

不过，这不只是客户体验的问题。您还须要考虑什么类型的技术和业务模型可以发挥做用，竞争将如何进行，须要客户方须要作什么才能实现收益。

诸如 Business Model Canvas 这样的轻量级工具将帮助您对产品的价值主张、客户指望、业务现实以及最终依赖的基础设施创建共识。

特别是，这将使您更容易说明定义 MVP 过程当中的权衡，从而肯定优先级并作出艰难选择。

此刻的共识是有益的。是的，须要有人来作出艰难的决定，若是团队全部人都明白其中的基本原理，就更容易遵循这些决定。

您还须要团队成员拥有合适的技能，以保持正常运转。也许您须要进一步设想，或者您应该开始考虑产品成熟后将如何发展。

 

增加！

因此，此时您已经成功吸引市场的浓厚兴趣。您如何将产品扩展到适合全球使用？

另外，一旦您进入全球市场，如何保持领先？您如何确保投入开发的全部努力都能尽快创造客户价值？

“持续交付”将有助于实现“敏捷”的承诺。有些人可能仍然认为，更频繁地部署软件必然会影响稳定性和可靠性。然而，实际状况偏偏相反。

事实上，您将发现同行评审的研究代表高绩效团队始终以“持续交付”方式更快、更可靠地交付服务。咱们相信这适用于工程师软件的大多数领域和用例。

是的，您应该继续开发用户故事、史诗 (epic) 和主题，以将您的工做分为适当大小的部分。您应该花时间保证为团队成员提供可见性和反馈，以便尽快了解并解决问题。您还须要内建方法和编码实践，以确保随时能够进行部署。

创建强大的协做文化是促成正果的核心所在。DevOps 为跨职能的工做模式提供了正确的心态和正确的实践。若是开发、测试和运营的团队成员都参与其中，那么您已掌握成功的关键。

当整个团队理解工做方式后，您能够在提升可靠性的同时加快进入市场的速度。它还能够帮助您更快更早地得到最终用户的反馈，帮助您确保始终构建正确的产品。

您应该在任何可以自动化的地方实现自动化。有些人可能认为成本效益是这方面的主要驱动因素。然而，其中的灵活性可能更有价值。您还能够提供没有自动化就很难实现的质量优点。

全部的新技术怎么样？人工智能和机器学习都是当下的热点。涉及这些技术时，是否还应使用“持续交付”？简言之，是的。

在这个年轻的行业中，仍有不少获益机会，您也应该经过 AI 产品来接受“持续交付”。例如，您可使用智能自动化来肯定什么时候从新训练模型，而不采用预约方法。用户体验更好，计算更少。

 

它将由数据驱动……

久经考验的俗语告诫人们，一切应该从商业须要开始。即便交付新的创新解决方案也不例外。有时，技术的进步还是重要基础，以致于能启发新业务。

不管生产工业设备仍是提供消费服务，您的产品都将由数据驱动。您将要作人工智能或智能自动化，您的服务将包括软件和分析。
您将须要培养用于数据科学和机器学习、数据工程和自动化的能力。咱们相信，在大多数行业中，这些能力将成为新产品的核心。

您可能正在用会话平台建立新的数字客户体验。也许您正在使用新的数据驱动工业产品，利用您的安装基础，并在其余人作不到的领域脱颖而出。

若是您的核心产品是纯商品，那么您可能会重点关注用这些方法来提升内部效率和效率。或者，您可能会找到将服务功能转换为销售渠道的方法。

也就是说，除设计人员和工程师参与产品的其余层面工做，您还将拥有构建机器学习模型和铺设数据管道的团队。

若是您不把人工智能看做单独的研究领域或特定的方法，您会更顺利。相反，应该把它看成通用而并不是特定的工具箱。

您可使用这些工具和一些原材料（好比数据）来为您的产品增长智能价值。这甚至可能成为您下一个产品或服务的核心。

咱们相信您将须要这个“人工智能和机器人”工具箱和相关的技能，不管您是刚开始构思，仍是已在交付产品。

未来的关注重点多是探索性数据分析。另外一方面，它将确保您的数据管道为您的模型提供高质量的数据。

 

… 经过数字架构实现

要构建领先的数字产品，您须要可靠的架构和技术能力。这可能与处理全部数据的架构有关，也可能与“持续交付”的架构有关。

不管企业架构仍是软件架构，架构师的角色是用技术匹配需求。

为匹配和超越需求，您须要作出许多明智的选择。没有捷径可走——您须要值得信赖的架构师，在选择正确方法和实践方面拥有深厚的专业知识，可以选择正确的平台和工具。

放眼总体的可靠解决方案架构——人、流程、数据和技术。您须要稳定运行的核心，须要留出空间接受检验。

也许您的关注点更倾向于企业架构。如何使格局与业务战略和目标保持一致。行业专业知识是关键，须要了解业务环境和适当的技术。

您可能正在用商业化的自助组件组成一套复杂的解决方案。关键是理解每一个组件的做用和目的。也许您正在构建复杂的定制系统。您须要合适的软件架构师来处理。

除了云，也许您还要关心边缘计算。也许您还须要有人为交互和运行选择合适的硬件组件。启用智能设备并确保用户体验能随时间逐渐改善，而不要退步。

不管您寻找企业架构仍是软件架构，您都须要确保架构师不只是技术专家，还要深刻理解您要实现的目标。

考虑需求和技术部署是架构师的工做。架构师应该关心您是否真的懂得您的目标，以及您将来的产品是否经得起时间的考验。若是您的架构师不担忧这些事情，那就难以确保产品的将来。

可能您刚开始构思，或者您每月都在部署新产品，不管哪一种方式，若是团队中没有关于需求、技术和体系结构的全方位审视，您的目标都将难于实现。

 

协做创造价值！

咱们已经围绕本文所述思路构建了关键团队。咱们相信，这能让咱们轻松地从创新转向交付，并之前所未有的速度将数字产品推向市场。

咱们的创新团队专一于如何定义好的想法；咱们的解决方案团队的工做能够基于这些想法打磨完成“最简化的可行商品”；产品团队能够扩展产品规模，不管产品是关键的工业解决方案仍是面向全球市场的消费级产品。

咱们的人工智能和机器人团队不会回避机器学习模型或复杂的数学。不管您须要云端的数据管道仍是设备中的嵌入式软件，咱们的架构师和技术专家都能指导您实现目标。

咱们认为不以严格边界来划分这些能力和技能是合理的作法。有交集就不会有遗漏。若是架构师很是熟悉“设计思惟”（design thinking），那么您的想法就更容易实现。若是数据科学家知道如何进行敏捷软件开发，也会大有裨益。

创建相互协做的团队，走出温馨区，摒弃“孤岛”心态。最终，成功的真正关键是合适的团队成员，和愉快的工做体验。