数字化研发管理

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什么是研发数字化管理
        研发数字化管理是利用计算机、网络、通信、大数据以及人工智能等技术，将研发管理对象（如：人，事，物，知识）、管理方式和管理活动量化，使得管理数字化、互联互通化、智能化，以实现研发管理目标的管理活动和方法。
& C/ K5 _3 e# L8 o9 m        研发数字化管理是人为管理和技术管理合一的管理方式,管理理论和方式通过数字化手段融入到标准的规范、流程、系统工具中，从而实现管理的科学化和规范化，提高研发管理水平，降低管理成本。
        研发数字化管理的模型如下：

, `: ~# W" ~% u  k# z为什么要数字化管理
        1）我们经常能听到：研发效率低下、质量低下等用定性的词来描述研发能力的情况，但怎么能精准的找到问题；研发管理层也经常会采取一些措施来提高效率或质量，但结果是否提高了，又提高了多少，这个高在哪低在哪怎么评判，是否有科学的依据；当产品投放市场没达到预期效果时，究竟是研发能力的问题还是产品的定位问题，又该怎么评判；如何能有效地提升研发团队交付能力呢？
        大部分研发管理是依据管理者的经验进行管理，然而现在的市场竞争环境与过去相比发生了很多变化，仅仅依据经验做出的判断往往会有很高的风险；随着研发团队规模扩大，管理者没有精力对团队所有信息全面掌握，没有数据支撑，管理者就无法做到精准定位问题，无法做到精细化管理。
- j+ l: g- j) ~% o" ^        数字化管理可以量化管理研发团队和研发个人的工作过程、工作成果；可以精准分析效率、质量、成本、收益等内容，发现研发行为与工作成果之间的关系以及其中存在的问题；然后根据分析结果来科学地制定改进管理方案，提高研发效能。
        2）研发管理者的管理经验都是在工作过程中通过不断试错和学习所总结的心得，是非常重要的财富。但这些经验大部分是属于个人的，如果不注重经验在公司层面的积累沉淀，管理者一旦离职，这些经验也就流失了，没有数据的企业就像没有昨天、没有历史一样，曾经犯过的错误还会犯，曾经缴纳的“学费”还要继续去缴，所以对经验的数字化管理也很重要。
        3）将研发管理数字化、在线化、智能化能显著提升管理效率质量、降低管理成本。例如：研发数字化管理可以打通前端业务、产品、研发、运营的链条，能使产品研发周期内的信息在相关方之间最大化共享，减少沟通信息传递的时间差，减少人为的信息传递失真，或者某些相关方因信息接受不到导致的无效工作，从而提高整体协同效率及质量；能将大量重复性的劳动通过机器自动化代替执行，提高执行效率、质量与降低人工成本等。数字化管理实施好的企业在效率上能降维式的打击非数字化管理的企业。
数字化管理和经验管理是互相促进的关系。
/ o9 u6 b: ~* f, v1 G: {4 i( x. C        管理经验给数字化管理提供方案依据，数字化管理又可以丰富管理经验，两者相辅相成。
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研发管理可以先通过历史管理经验设定数字化管理方案，然后进行管理实践，在实践过程中分析验证数字化管理方案的优略，实践中总结的经验教训可以作新的管理经验数字化记录下来。经验管理和数字化管理互相促进，形成良性改进循环。
* f4 T+ ?  E; e$ E3 f        拿围棋比赛来说，过去人们玩围棋是靠自己日积月累的练习得来的经验，而机器人阿尔法围棋（AlphaGo）是用人类的经验和大数据技术结合，分析沉淀，把所有围棋上可能出现的排列组合，以及对应的处理方案都形成了数据，这样再单靠人的经验跟机器人比赛是无法获胜的。阿尔法围棋就是一个经验与数字化结合的例子。
实施数字化管理要关注哪些内容
        实施数字化管理要关注哪些内容呢，本文选择4点内容来简单介绍一下。
1 要进行数字化管理，数据是基础。
! E' f  e4 P; N  g        如何收集数据，收集哪些数据，建立怎样的数据体系，如何保证数据的质量和范围，都是要考虑的问题。
+ E0 v3 \1 x% z5 T  ^4 t        1）数据采集需要统筹管理
研发管理数据来源于我们日常工作，研发的每个岗位、每个人员都在进行着与研发相关的活动，都掌握着相关资源，拥有这些资源的信息。研发数据的质量是研发数字化管理有效实施的基础。不同的员工会带来不同的结果，所以数据管理不能仅依赖于个人的主动性，需要进行系统化地管理。
3 [% s. G; W3 n$ d  \        2）研发数据要分类清晰
        梳理产品研发全周期中涉及的人、事、物的相关信息，并进行分类。数据分类清晰，可以促进全面的收集数据，以及合理的存储数据，易于后期数据的分析汇总。
        3）数据采集要与管理标准的建立&推行紧密结合
) B) Q7 u- {2 G4 G        为保障源头数据的质量，需要明确什么源头需要什么样的记录，在数据信息字段的采集、数据的格式、数据记录的载体、数据的存储和传输形式等方面形成规范性的要求。所以建立管理的流程、制度、规范等标准非常重要。
        4）数据采集要与管理系统的建立紧密结合
- ?( I; J' M! ], o5 C        在提高数据质量方面，将管理制度、流程规范融合到软件系统中，是一种完美的做法。一方面，软件系统严格限制了采集数据的内容、格式，数据存储与传输方式，从而极大程度保证了相关数据的质量；另一方面，员工可以不用再记忆和频繁查阅流程规范文件，就能严格按流程规范来执行，有利于规范的推行。除此之外，通过软件系统来管理研发的日常工作，可以提高工作的效率与质量、降低管理成本。
8 f. H3 `8 m4 I$ h7 s2 数字化管理要围绕管理目标来进行，不是为了数字化而数字化
1 b/ m" @  D* r( J' f, \: V        研发数字化管理，先确定管理的目标，通过目标来引导方向；围绕管理目标制定测量方案（包含测量指标、维度的设定），并制定与推行管理的标准（流程、制度、规范等），围绕目标进行数据采集、数据处理、数据分析、形成报告上报管理层决策或自动化处理等。
3 要注意培养数据思维
3 j0 J4 ^- N' p, {# y' ^) d4 V        要进行数字化管理，数据思维很重要。
8 X0 @. [( [' [3 j        “数据思维是根据数据来思考事物的一种思维模式，是一种量化的思维模式，是重视事实、追求真理的思维模式。”——《企业数据化管理变革》
- h9 y) m/ J  r$ c# k1 l: V        而与之对应的则是经验思维。经验思维是以经验为依据决断问题的思维形式,是最基础\最一般的思维形式。         ——李祚山等著《心理学》
        经验思维是以往的惯用管理思维，在数字化管理里经验要数字化管理起来，经验思维与数字化思维结合运用。数据化管理涉及到企业的管理变革，企业要想有效地推动数字化管理变革，就需要培养管理者的数据思维，需要在企业中建立数据文化。
4 o) W% D/ l& B; O# _$ S* \3 L4 数字化管理是一个持续改进的过程
数字化管理应用到研发管理上，是一个持续改进的过程。数字化管理是一个复杂的体系，是在实践中不断摸索、改进、完善，不是一撮而就的。它需要搭建到一定量级才能对研发管理起到真正作用。所以，它在前期需要在研发管理的呵护和孕育中成长。随着管理标准及系统的完善，数据的量级、指标、维度等增长到一定程度就可以帮助研发的管理。研发数据数字化管理与MASI改进循环无缝结合，可以形成快速迭代的自成长循环。
      
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数字化管理和经验管理是互相促进的关系

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数字化管理还是需要一定的管理经验

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数字化管理可以量化管理研发团队和研发个人的工作

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研发数据的质量是研发数字化管理有效实施的基础