Рубрика «Управление продуктом» - 30

в 10:52, , рубрики: Анализ и проектирование систем, общение с заказчиком, отладка, планирование сроков, Проектирование и рефакторинг, тестирование, технический долг, Управление продуктом, управление разработкой

Изменения в сложных программных системах, кажется, занимают вечность, не так ли? Даже инженерам часто кажется, что изменения идут больше положенного, хотя мы сознаём всю сложность системы!

Для заказчиков ситуация ещё более непонятна. Проблема усугубляется случайной сложностью, которая добавляется с течением времени из-за плохой поддержки систем. Возникает чувство, будто мы пытаемся вычерпать воду из корабля с тысячей пробоин.

Поэтому рано или поздно заказчик пришлёт письмо: «Почему, чёрт возьми, это занимает так много времени?» Не будем забывать, что у нас как инженеров-программистов есть окно в мир, которого они зачастую лишены. Они очень нам доверяют, но иногда кажущееся незначительным изменение отнимает действительно много времени. Из-за этого и возникают вопросы.
Читать полностью »

в 16:45, , рубрики: опять этот придурок что-то написал, управление персоналом, Управление продуктом, управление проектами, управление разработкой, черт знает что

Матрица Эйзенхауэра – очень известный метод определения приоритетов. Например, в знаменитой книге Стивена Кови «Семь навыков высокоэффективных людей» матрице посвящена целая глава.

Матрица – это инструмент расстановки приоритетов задач. Придумал ее, говорят, 34-й президент США Дуайт Эйзенхауэр. Определять приоритеты с помощью матрицы просто и эффективно.

Насколько он известен, настолько же и не распространен в нашей среде, касалось бы это работы или жизни. Выглядит матрица Эйзенхауэра так:

Что важно, а что — срочно? - 1

Любая задача, которую надо сделать, попадает в один из четырех квадрантов матрицы. Выполнять следует в порядке сверху вниз, слева направо. Сначала – срочные и важные, потом – срочные и не важные, дальше не срочные и важные, и, наконец, не срочные и не важные.

Ключевая проблема, с которой сталкиваются люди при работе с матрицей Эйзенхауэра, это классификация задач по срочности и важности. А если точнее, то главная беда – понять, что вообще такое срочность и важность. Так и не разобравшись, люди бросают матрицу, поигравшись день или два. Попробуем разобраться.Читать полностью »

в 20:31, , рубрики: гигиена внимания, дизайн, дизайн вашей жизни, дизайн-мышление, изменение поведения, Лайфхаки для гиков, Управление продуктом

В=Внимание, или как создавать время - 1

Людям с таким психологическим портретом, как у меня, бесполезно заниматься тайм-менеджментом. Интересно очень многое, проектов одновременно несколько, мышление стратегическое, взаимодействие со словом «скучно» очень непростое. Когда всюду любопытное, и везде хочется залезть и что-то поделать, вероятность выгорания вырастает. Что делать?

Пробовал разное. Первой отпала всякая «продуктивность». Будем честными: «продуктивность» — это зонтичный бренд для разных инкрементальных микро-улучшений, который каждый и так применяет в той или иной степени.

Пойдем глубже: практики. Практики создают долгосрочные изменения. За пять лет экспериментов, больше всего понравился эффект от медитации, активного образа жизни, взаимодействия с телом. Бег, бой, йога, дыхание — тоже класс. Терапия и коучинг супер-помогают, но немного сложно найти своего человека, с которым ты кликнешь.

В итоге пришел к такой формулировке: важны прежде всего внимание и намерения.

Читать полностью »

в 16:39, , рубрики: netflix, гигиена внимания, дизайн, изменение поведения, продуктовое мышление, продуктовый дизайн, сторителлинг, Управление продуктом

Как Netflix удается так здорово управлять поведением зрителей? - 1

Сегодняшний Netflix заточен на изменение поведения посредством сторителлинга. Этому есть три причины.

Читать полностью »

в 15:07, , рубрики: Блог компании Mail.Ru Group, разработка, Управление продуктом, управление проектами, Управление проектом, Учебный процесс в IT

Техносфера. Курс лекций «Управление IT-проектами и продуктом» - 1

Недавно наш образовательный проект Техносфера выложил последние лекции из курса «Управление IT-проектами и продуктом». Вы получите знания в области управления продуктами и проектами на примере Mail.ru Group, поймёте роль менеджера продукта и проекта, узнаете о перспективах развития и особенностях управления продуктом и проектом в крупной компании. В курсе рассмотрены теория и практика по управлению продуктом и всем, что есть внутри (или рядом с ним): процессами, требованиями, метриками, сроками, запусками и, конечно, рассказывается про людей и как с ними общаться. Курс ведёт Дина Сидорова.
Читать полностью »

в 9:43, , рубрики: CityMobil, taxi, Анализ и проектирование систем, Блог компании Mail.Ru Group, высокая производительность, Развитие стартапа, Управление продуктом

Citymobil — a manual for improving availability amid business growth for startups. Part 4 - 1

This is the next article of the series describing how we’re increasing our service availability in Citymobil (you can read the previous parts here: part 1, part 2, part 3). In further parts, I’ll talk about the accidents and outages in detail.

1. Bad release: database overload

Let me begin with a specific example of this type of outage. We deployed an optimization: added USE INDEX in an SQL query; during testing as well as in production, it sped up short queries, but the long ones — slowed down. The long queries slowdown was only noticed in production. As a result, a lot of long parallel queries caused the database to be down for an hour. We thoroughly studied the way USE INDEX worked; we described it in the Do’s and Dont’s file and warned the engineers against the incorrect usage. We also analyzed the query and realized that it retrieves mostly historical data and, therefore, can be run on a separate replica for historical requests. Even if this replica goes down due to an overload, the business will keep running.
Читать полностью »

в 18:00, , рубрики: amazon, Google, linkedin, ponchiknews, Анализ и проектирование систем, менеджмент, перевод, пончик, принятие решений, Развитие стартапа, стартапы, управление, Управление продуктом

Вы не Google - 1

Разработчики сходят с ума от самых странных вещей. Мы все предпочитаем считать себя супер-рациональными существами, но когда дело доходит до выбора той или иной технологии, мы впадаем в некое подобие безумия, перескакивая от комментария на HackerNews к посту в каком-нибудь блоге, и вот уже будто в забытье, мы беспомощно плывем по направлению к самому яркому источнику света и покорно преклоняемся перед ним, абсолютно позабыв о том, что именно мы изначально искали.

Читать полностью »

в 17:58, , рубрики: amazon, apple, Facebook, Google, it-продукты, yelp, гигиена внимания, дизайн, дизайн-этика, предпринимательство, продуктовое мышление, продукты, технологии, Управление продуктом, этичный дизайн

Как технологии манипулируют вашим разумом: взгляд иллюзиониста и эксперта по этике дизайна Google - 1

“Проще обмануть человека, чем убедить его, что он был обманут”
Неизвестный автор

Я разбираюсь в том как технологии используют наши психологические уязвимости. Именно поэтому последние три года я проработал экспертом по этике дизайна в Google. Я изучаю как создавать продукты так, чтобы защитить миллиард человеческих умов от манипуляций.

Когда мы используем технологии, то чаще фокусируемся на позитивной стороне того, что они делают для нас. Но я хочу показать вам обратную сторону…

Читать полностью »

в 16:47, , рубрики: AI, ml, ИИ, искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT, машинное обучение, Управление продуктом, этика

О предвзятости искусственного интеллекта - 1

tl;dr:

  • Машинное обучение ищет закономерности в данных. Но искусственный интеллект может быть «предвзят» — то есть, находить неверные паттерны. К примеру, система обнаружения рака кожи по фотографии может обращать особое внимание на снимки, сделанные во врачебном кабинете. Машинное обучение не умеет понимать: его алгоритмы лишь выявляют закономерности в числах, и если данные не репрезентативны, таким будет и результат их обработки. А отлавливать такие баги может быть непросто из-за самой механики машинного обучения. Читать полностью »

в 12:03, , рубрики: big data, data engineer, data scientist, Алгоритмы, анализ данных, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение, теория анализа данных, Управление продуктом

Почему data scientist — это не data engineer? - 1

«Ученый может открыть новую звезду, но не может создать её. Для этого ему пришлось бы обратиться к инженеру». Гордон Линдсей Глегг, «Дизайн дизайна» (1969)

Несколько месяцев назад я писал о различиях между специалистами по теории и методам анализа данных (data scientist) и специалистами по обработке данных (data engineer). Я говорил об их навыках и общих отправных точках. Произошло кое-что интересное: data scientist'ы начали наступать, утверждая, что они на самом деле так же компетентны в области инженерии данных, как и специалисты по обработке данных. Это было интересно, потому что специалисты по обработке данных не высказывали возражений и не говорили, что они являются специалистами по теории анализа данных.

Поэтому последние несколько месяцев я занимался сбором информации и наблюдением за поведением специалистов по теории анализа данных в их естественной рабочей среде. В этом посте я подробнее расскажу о том, почему data scientist не является data engineer'ом.
Читать полностью »

1...1020...293031...4050...136
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js