【周末瞎想】这个需求能不能不做?

简介: 【周末瞎想】这个需求能不能不做?

每周总得有点思考。


需求做完了,却没产生什么价值?


最近发现个别需求上线后,负责同学无法明确量化需求带来的业务价值。

需求开发前,似乎业务同学提了很多明确价值点,比如 稳定性提升、减少开销 等,“看起来”很有价值。

但是功能真正上线了,结果发现并无法衡量提升了多少。

这个时候就尴尬了,投入了一段时间和不少开发资源,结果上线的功能无法量化价值,ROI近似为0。

所以,这个需求能不能不做?


问题出在哪里?


在敏捷迭代和项目管理中,我们常常会提到DoD(Definition of Done)基于“随时可向用户发布”的目标制定衡量团队工作是否已完成的标准,是Agile Team的共识。

一般涉及到的是 产品功能交付、需求交付 维度的流程,比如一个常规的需求交付,需要包含 产品文档、交互文档、技术设计&开发、测试、上线等步骤。后面我们称之为「标准DOD」。

严格遵守标准DOD,可以给我们带来标准化、高质量的交付。

但是,对于基础架构团队来说,仅仅只是使用标准DOD来进行研发交付,会存在一些困扰。

高质量交付后呢,带来什么价值?列举几个比较常见的问题:

  • 没有事先定义业务价值,功能上线后不知道有什么用,或者根本就没用
  • 定义了业务价值,但是功能上线后无法量化价值
  • 定义了量化指标,但是上线后并没有达成预期的优化目标

因此,缺少前置量化评估需求价值的环节,是出现这些问题的根本原因。


怎么办呢?


因此,我们尝试探索,是否存在更加适合我们的「广义DOD」,来践行 业务价值导向 与 客户成功。

为了解决上述问题,我们对标准DOD做了扩展,定义了「广义DOD」:

在标准DOD的前后,延伸了对需求价值的定义、客户实践推广、需求价值确认、回顾和提升点 等环节。以 客户需求价值定义 为起点,以 客户实践案例 和 需求价值验证 为关键里程碑,

640.png

与标准DOD类似,广义DoD同样需要DOD清单,确保团队按照正确的方法做事:

  • 必须有量化价值(上下左右对齐的有价值的,而不是无意义的)
  • 必须有user case
  • 进入标准DOD流程前,必须先有可量化指标,评估当前情况
  • 研发交付标准DOD流程
  • 功能交付后(标准DOD完成),必须进行 推广、价值验证、回顾和复盘。


这个需求能不能不做?


结合「广义DOD」的研发流程,未来我们接到一个新的需求后,必须先完成业务价值的量化评估,如果无法量化,或者量化后的价值比较小,原则上不考虑排入迭代。

反之,如果量化后的业务价值非常大,则可以高优先级安排迭代交付。


往期热门笔记合集推荐:

  • HBase原理与实战笔记合集
  • MySQL实战笔记合集
  • Canal/Otter源码与实战笔记合集
  • Java实战技巧笔记合集
目录
相关文章
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
人工智能安全(下)
人工智能安全(下)
1204 0
人工智能安全(下)
|
21天前
|
存储 人工智能 Linux
【全网最详细】Ollama下载+安装+运行大模型超详细图文教程
Ollama 是一款免费开源的本地大模型运行工具,支持 Windows/macOS/Linux,一键安装、命令行操作极简。可离线运行 Llama、Qwen、DeepSeek、Gemma 等主流模型,数据不出本机,隐私安全,还能接入编程工具,是个人与开发者的本地 AI 助手。(239字)
|
25天前
|
人工智能 自然语言处理 监控
阿里云Token Plan全新升级:个人版上线,团队版降价,低成本畅用Qwen3.8-Max等先进模型
阿里云百炼Token Plan是一项创新的AI大模型订阅服务。它摒弃了传统单模型按量付费的碎片化模式,采用“一次订阅、额度通用”的核心逻辑。用户只需购买月度套餐,即可获得大额通用额度(Credits),无需为文本、图像、视频等不同模型分别付费。本次升级后,订阅用户仅需一套专属API Key,即可无缝调用平台全部主流先进模型,包括旗舰文本模型Qwen3.8-Max-Preview和视频生成模型HappyHorse-1.1等。这种模式彻底解决了多模型多平台付费繁琐的痛点,实现了从创意构思到素材产出的全链路闭环。
|
2月前
|
人工智能 数据库 开发工具
统一 AI 智能体的知识接口:从 Karpathy 的 LLM Wiki 到 Google OKF 规范的硬核拆解
OKF(Open Knowledge Format)是Google推出的AI时代知识标准化规范,以Markdown+YAML构建“机器可读、人类可懂”的原子化知识包,解决RAG的上下文噪声难题。它推动“知识即代码”,助力企业实现事前治理与AI-native研发升级。
550 0
统一 AI 智能体的知识接口:从 Karpathy 的 LLM Wiki 到 Google OKF 规范的硬核拆解
|
8月前
|
域名解析 监控 网络协议
阿里云云解析DNS活动:云解析DNS低价长效与免费试用活动内容与规则介绍
阿里云云解析DNS提供稳定、安全、快速、智能的域名解析服务,覆盖公网、VPC内网、移动解析及专有云等多场景。目前,阿里云云解析DNS有低价长效和免费试用两个活动:低价长效活动至2026年3月31日,免费试用活动则提供云解析DNS-公网权威解析、重点域名监控及公共DNS(含HTTPDNS解析)等免费试用,满足企业用户网站安全及性能需求。
729 8
|
6月前
|
缓存 运维 安全
Linux coreutils 命令列表
Core Utils 是 GNU 基础工具集,提供近90个常用命令,涵盖文件操作(cp、mv、rm)、文本处理(grep、sort、cut)、系统信息(uname、df、du)、权限管理(chmod、chown)、编码校验(base64、sha256sum)及进程控制(nice、timeout)等核心功能,是 Linux/Unix 系统日常运维与脚本开发的基石。
|
7月前
|
人工智能 安全 程序员
ClawdBot 出圈记:AI Agent 正在走向大众
OpenClaw(原ClawdBot)是现象级开源AI Agent平台,GitHub星标超13万。它可本地运行,无缝接入WhatsApp、Telegram等聊天工具,化身24小时在线“数字员工”,支持自动化任务、定时执行与远程操控。开源、可定制,但需注意权限与Token成本。(239字)
689 1
|
8月前
|
人工智能 前端开发 知识图谱
于磊老师Geo 优化:Schema.org 与 JSON-LD 的战略价值
Schema.org 词汇表与 JSON-LD 格式的结构化数据,已从可选的优化项升级为 Geo 战略的核心基础设施。
345 3
|
8月前
|
存储 弹性计算 应用服务中间件
阿里云服务器购买流程:快速、自定义与活动购买图文教程参考
阿里云服务器主要有快速购买、自定义购买及活动购买三种方式。快速购买一键部署,适合需求不复杂、希望快速部署的用户;自定义购买按需配置,适合有特定需求或希望一并购买数据盘、设置安全组的用户;活动购买则能享受低价及优惠,购买后,用户需进行安全设置、性能优化、成本控制及备份恢复等管理与优化工作,以确保云服务器高效稳定运行。