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上周看的一篇文章了解到一个概念,Psychological Safety,大致可翻译成「心理安全」。

文章标题是 What Google Learned From Its Quest to Build the Perfect Team,发表在 The New York Times Magazine,具体内容这里可以找到,主要是 Google 内部一个研究高效团队有哪些共同点的项目(Project Aristotle)得出的结论。

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最近看书,有两本印象不错。

第一本是「情境领导者」,比较老的书,是一套帮助领导者提高领导行为有效性的模式:有效的领导风格需要和被领导者的准备度水平相匹配。

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书中关于定位的表述,相比著名的 Positioning: The Battle for Your Mind,更产品视角,不仅仅是讲述如何在营销战中抓住用户获取胜利,而是如何基于定位去打造产品、迭代产品。

看完 Obvious Awesome,我理解的重点有三部分,一是究竟什么是定位(Positioning),二是有效定位有哪些组成部分,三是如何通过10个步骤来确定定位。

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一、从客户的角度来看,我们的客户都是谁?他们的核心痛点是什么?

我们的客户可能是分析师,业务人员,企业决策层,企业IT团队,甚至企业服务的客户,不同客户的痛点是不同的,进而对产品的期望也不同。这里会面临两个决策点:

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这里的内容型数据产品指的是以提供内容为主要目标的数据产品,区别于以提供技术能力为主要目标的工具型数据产品,如 Tableau 及类似的可视化 BI 产品、Zeppelin 及类似的分析、协作产品等。

内容型数据产品的3个方向

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整理写的东西,发现18年的这几天,写过这么两段话,当时在 Vegas 参加 AWS re:Invent。

第一段是关于在中国做 to B。

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上篇文章以一个数据团队发展的视角,总结了数据团队要做的事。当然,一些企业业务复杂起来之后,数据团队的职能也会发生分工,负责基础数据建设的团队,将数据集成、治理、资产管理、质量管控等工具及规范做掉,同时构建数据仓库的公共层并对上游业务以产品化和服务化的形式提供支持,现在比较热的「数据中台」概念就是指这块事情,和负责业务数据建设的团队,基于公共层数据,直接对接业务,让数据产品化、智能化,赋能业务发展。

数据产品的四个层次

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大数据时代,在有庞大自有数据的企业,作为一个承担数据体系建设责任的数据团队要从哪些事情开始做起?

一开始,数据的需求很多都是企业的领导者要快速了解公司的业务情况,比如销售、财务、研发环节的一些统计指标。

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