从产品经理的角度如何提升项目的交付质量?

news2024/10/2 6:28:58

提高交付质量 ,对于每个IT公司都是永恒的话题。 交付质量其实包含2重意义, 一是交付的高质量(客户角度),即客户的满意度;二是高质量的交付(交付团队的角度),这里是指如何多快好省的完成项目的上线。

整体总结起来:

对需求侧:如何可以将上线的功能尽可能的形成配置化的功能,这样,尽可能的去完成客户的场景的配置化,业务端的需求尽管有所调整,那么系统也是可以调整配置;

对交付侧:如何可以通过配置满足很多场景化的业务需求,那么其实定制开发的工作量大大降低,这种情况下的代码重复利用率会大大提高,所以交付的质量也会大大提高,但是这种补丁式的功能叠加不是无限堆叠,到一定程度需要重构。

接下来,我介绍下,我们团队对这种业务端的抽象做了哪些配置器:

1、自动化的CRUD

我们采用的是动态的数据模型, 通过mysql+mongodb 的模式,实现根据界面的配置的内容,自动创建数据模型(库表),实现数据的增删改查

2、表单、列表触发的业务逻辑配置

表单和列表在完成数据的增删改查后,其实作为业务来讲还有一些相关的业务功能,例如,入库,不仅仅是入库的订单信息,那么提交后,可能会复发业务流程、可能会修改商品库存表中对应物品的数量,那么这里边的业务功能的实现就需要通过业务逻辑去完成对应的数据处理过程。下图展现了实现表单或者列表按钮可以触发 “弹出表单”或者“执行逻辑” 等操作。

3、逻辑配置与流程配置

逻辑配置本质上就是对服务能力的编排,流程配置本质上对状态的流转,对应环节的表单、人员的配置,如下图:

4、数据加工处理配置

体系内需要对数据进行加工,那么在mysql 、oracle 等数据库下可以采用 sql语句去实现,但是对于hive等其他的数据库,就不能通过通用的语法去实现数据的分析,有的可能还需要对应的脚本去处理,那么我们构建了一个统一的数据加工工具,从界面上去统一对数据的操作,屏蔽不同数据库的操作。

综上,通过大量的数据录入、数据加工、数据流转、数据分析几个配置化的引擎,实现了很多定制化的业务需求,从而提升项目的交付质量与交付效率。

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