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如何在競爭開始前將數碼產品推向市場？如何兼顧創新與擴展？假如敏捷 DeVop 團隊已占據所有席位，如何讓數字架構師、數據科學家和設計專家們加入同一個團隊？
令人欣慰的是，我們已經能夠結合一套實用的工具和方法來解決這個問題。它不需要魔法。將創新到交付所采取的步驟看作端到端的過程，就容易多了。
在 Symbio，我們的產品開發和軟件工程事業已有多年的歷史。我們通過刻苦努力學到了很多東西，而更多的收獲則來自于與他人合作，與客戶、合作伙伴、整個生態系統和更廣泛的開發者社群合作。
我們也想分享給大家以下我們對如何在數字時代完成工作的一些見解。
定義！
也許您的好點子還在萌芽階段。您遇到了機會或挑戰，但尚未找到解決方法。
要是能提出一套創新且經過驗證的解決方案概念就好了。如何以最小的風險，而且只需數天而不是數月做到這一點？
開始時，您需要一套可靠的方法和工具，幫您找出好的想法，并快速進行測試。將“設計思維”的概念和方法應用到工作中，讓我們受益無窮。
如果只寄希望人們靈光一閃產生突破性想法，通常只會事與愿違。但如果您擁有正確的工具和方法，就可以在一周內完成構思、創建原型并進行測試。
盡快驗證這個想法，以累積更多的信心去完成進一步的構建。如果它不具備突破性，您也不必為開發投入大量時間和資金。
公司經常出現的失誤是：得知想法后，第一個自然反應是去考慮解決方案。繼續下去，也許您會花一兩個月做出技術原型。
但您真正應該考慮的，是如何提出更多更好的想法，并立即測試它們。您應該在這里快速試錯，扔掉無用的部分，只保留好的想法。
我們相信創新靠的是設計，而不是偶然。好的設計不是美學、事件、產品或經驗，而是一個過程——您應該把它作為一個過程來對待。
在這個過程中注入見解和適當的技能，就能得到成功的方案。團隊需要理解哪些具備技術可行性，哪些具備商業可行性。
最重要的是，您需要對用戶有同理心。建立對用戶的理解，并確定您的想法是否有用和可取。您應該以同理心為核心——這一方面一旦忽略就很容易遺忘。
打磨！
現在，我們假設您已經有一套初始解決方案概念。您已經對它進行了測試，并得到了初步驗證。人們會想要它，因為它具備技術可行性和創造商業價值的能力。
您現在要尋找的是一套真正的解決方案，可以進入市場的“最簡化可行商品（MVP，Minimum Viable Product）”。
同樣有一套工具和方法可供您使用。“精益創業”方法提供了很好的起點。如果您的概念已經通過驗證，就不會再面臨失敗。您仍然想要快速學習。
建立第一個版本，與目標用戶組一起啟動它，衡量它的反響，從反饋中學習并構建新版本。必要時重復這些步驟。您需要打磨 MVP！
您需要根據從中獲得的結論做出艱難的決策。您可能只是想硬撐著熬過去。也許您應該用新的基本構思來調整思路和方向。從每一位新客戶身上，您都可以加深對于您未來客戶群的需求和期望的了解。
不過，這不僅是客戶體驗的問題。您還需要考慮什么類型的技術和業務模型能夠發揮作用，競爭將如何進行，需要客戶方需要做什么才能實現收益。
諸如 Business Model Canvas 這樣的輕量級工具將幫助您對產品的價值主張、客戶期望、業務現實以及最終依賴的基礎設施建立共識。
特別是，這將使您更容易說明定義 MVP 過程中的權衡，從而確定優先級并做出艱難選擇。
此刻的共識是有益的。是的，需要有人來做出艱難的決定，如果團隊所有人都明白其中的基本原理，就更容易遵循這些決定。
您還需要團隊成員擁有合適的技能，以保持正常運轉。也許您需要進一步設想，或者您應該開始考慮產品成熟后將如何發展。
增長！
所以，此時您已經成功吸引市場的濃厚興趣。您如何將產品擴展到適合全球使用？
另外，一旦您進入全球市場，如何保持領先？您如何確保投入開發的所有努力都能盡快創造客戶價值？
“持續交付”將有助于實現“敏捷”的承諾。有些人可能仍然認為，更頻繁地部署軟件必然會影響穩定性和可靠性。然而，實際情況恰恰相反。
事實上，您將發現同行評審的研究表明高績效團隊始終以“持續交付”方式更快、更可靠地交付服務。我們相信這適用于工程師軟件的大多數領域和用例。
是的，您應該繼續開發用戶故事、史詩 (epic) 和主題，以將您的工作分為適當大小的部分。您應該花時間保證為團隊成員提供可見性和反饋，以便盡快了解并解決問題。您還需要內建方法和編碼實踐，以確保隨時可以進行部署。
建立強大的協作文化是促成正果的核心所在。DevOps 為跨職能的工作模式提供了正確的心態和正確的實踐。如果開發、測試和運營的團隊成員都參與其中，那么您已掌握成功的關鍵。
當整個團隊理解工作方式后，您可以在提高可靠性的同時加快進入市場的速度。它還可以幫助您更快更早地獲得最終用戶的反饋，幫助您確保始終構建正確的產品。
您應該在任何能夠自動化的地方實現自動化。有些人可能認為成本效益是這方面的主要驅動因素。然而，其中的靈活性可能更有價值。您還可以提供沒有自動化就很難實現的質量優勢。
所有的新技術怎么樣？人工智能和機器學習都是當下的熱點。涉及這些技術時，是否還應使用“持續交付”？簡言之，是的。
在這個年輕的行業中，仍有很多獲益機會，您也應該通過 AI 產品來接受“持續交付”。例如，您可以使用智能自動化來確定何時重新訓練模型，而不采用預定方法。用戶體驗更好，計算更少。
它將由數據驅動……
久經考驗的俗語告誡人們，一切應該從商業需要開始。即使交付新的創新解決方案也不例外。有時，技術的進步仍是重要基礎，以至于能啟發新業務。
無論生產工業設備還是提供消費服務，您的產品都將由數據驅動。您將要做人工智能或智能自動化，您的服務將包括軟件和分析。
您將需要培養用于數據科學和機器學習、數據工程和自動化的能力。我們相信，在大多數行業中，這些能力將成為新產品的核心。
您可能正在用會話平臺創建新的數字客戶體驗。也許您正在使用新的數據驅動工業產品，利用您的安裝基礎，并在其他人做不到的領域脫穎而出。
如果您的核心產品是純商品，那么您可能會重點關注用這些方法來提高內部效率和效率。或者，您可能會找到將服務功能轉換為銷售渠道的方法。
也就是說，除設計人員和工程師參與產品的其他層面工作，您還將擁有構建機器學習模型和鋪設數據管道的團隊。
如果您不把人工智能看作單獨的研究領域或特定的方法，您會更順利。相反，應該把它當作通用而并非特定的工具箱。
您可以使用這些工具和一些原材料（比如數據）來為您的產品增加智能價值。這甚至可能成為您下一個產品或服務的核心。
我們相信您將需要這個“人工智能和機器人”工具箱和相關的技能，無論您是剛開始構思，還是已在交付產品。
將來的關注重點可能是探索性數據分析。另一方面，它將確保您的數據管道為您的模型提供高質量的數據。
… 通過數字架構實現
要構建領先的數字產品，您需要可靠的架構和技術能力。這可能與處理所有數據的架構有關，也可能與“持續交付”的架構有關。
無論企業架構還是軟件架構，架構師的角色是用技術匹配需求。
為匹配和超越需求，您需要做出許多明智的選擇。沒有捷徑可走——您需要值得信賴的架構師，在選擇正確方法和實踐方面擁有深厚的專業知識，能夠選擇正確的平臺和工具。
放眼整體的可靠解決方案架構——人、流程、數據和技術。您需要穩定運行的核心，需要留出空間接受檢驗。
也許您的關注點更傾向于企業架構。如何使格局與業務戰略和目標保持一致。行業專業知識是關鍵，需要了解業務環境和適當的技術。
您可能正在用商業化的自助組件組成一套復雜的解決方案。關鍵是理解每個組件的作用和目的。也許您正在構建復雜的定制系統。您需要合適的軟件架構師來處理。
除了云，也許您還要關心邊緣計算。也許您還需要有人為交互和運行選擇合適的硬件組件。啟用智能設備并確保用戶體驗能隨時間逐漸改善，而不要退步。
無論您尋找企業架構還是軟件架構，您都需要確保架構師不僅是技術專家，還要深入理解您要實現的目標。
考慮需求和技術部署是架構師的工作。架構師應該關心您是否真的懂得您的目標，以及您未來的產品是否經得起時間的考驗。如果您的架構師不擔心這些事情，那就難以確保產品的未來。
可能您剛開始構思，或者您每個月都在部署新產品，無論哪種方式，如果團隊中沒有關于需求、技術和體系結構的全方位審視，您的目標都將難于實現。
協作創造價值！
我們已經圍繞本文所述思路構建了關鍵團隊。我們相信，這能讓我們輕松地從創新轉向交付，并以前所未有的速度將數字產品推向市場。
我們的創新團隊專注于如何定義好的想法；我們的解決方案團隊的工作可以基于這些想法打磨完成“最簡化的可行商品”；產品團隊可以擴展產品規模，無論產品是關鍵的工業解決方案還是面向全球市場的消費級產品。
我們的人工智能和機器人團隊不會回避機器學習模型或復雜的數學。無論您需要云端的數據管道還是設備中的嵌入式軟件，我們的架構師和技術專家都能指導您實現目標。
我們認為不以嚴格邊界來劃分這些能力和技能是合理的做法。有交集就不會有遺漏。如果架構師非常熟悉“設計思維”（design thinking），那么您的想法就更容易實現。如果數據科學家知道如何進行敏捷軟件開發，也會大有裨益。
建立相互協作的團隊，走出舒適區，摒棄“孤島”心態。最終，成功的真正關鍵是合適的團隊成員，和愉快的工作體驗。
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與客戶合作，我們全力以赴。我們可以從一個對話開始。無論你是什么行業，無論你在哪里，我們可以幫助你開啟您的數字創新之旅，改善您的業務和您的客戶關系。
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