浅谈大数据项目的项目管理
不知不觉间毕业后从事大数据行业已有6年有余如果算上大学的几年从事IT行业已是第11个年头。近些日子在复盘总结总结最近几年来的一些模板文档提炼为个人知识库总结一些经验心得为下一阶段的职业旅程而做注脚和准备。故此本篇着重于项目管理。干项目从2020年入职第1家大数据公司起直至今日不夸张地讲已干了有数十上百个项目数量上主要是在第1家公司快速积累起来的。在这些项目中有当小兵的有当总技术负责人的也有纯当大数据侧单侧负责人的。从售前咨询、产品定开、项目技术负责、交付部署、数据治理与大数据开发离线数仓、数据平台运维、项目经理(兼任)、售后支持培训 / 处理需求或问题、交付团队负责人大数据开发实时数仓、数据平台开发、大数据项目负责人、...这些项目角色和项目经历已深深地植入了脑海。带团队从2021年第1家公司开始带徒弟带团队截止到目前本公司里带人带团队已有4-5年的项目团队管理经验了。正式谈个人心得前先聊一下业界对项目管理的基本共识项目管理的是什么项目管理是什么项目管理是【管理学】的一个分支学科专注于在【有限资源和时间内】运用专门的知识、技能、工具和方法确保项目如工程、服务、研究课题或活动成功实现或超越设定的【需求】和【期望】。项目通常是一次性任务需在【约束条件】下完成。项目管理涉及对项目活动的整体监测和管控包括策划、进度计划和维护组成项目的活动进展。 其【过程】涵盖【启动】、【规划】、【执行】、【监控】和【收尾】5大过程组并受【时间】、【成本】和【质量】3大约束。项目管理的核心本质项目管理的本质核心底层逻辑抛开进度、文档、会议等表象技术团队大数据项目管理的本质可以浓缩为5句话价值链路可控以【业务目标】为锚点杜绝过度设计、无效开发、技术内耗让【技术投入】相对精准地匹配【业务收益】不确定性收敛大数据项目天然存在需求变更、数据源头不稳定、环境依赖复杂、架构方案迭代等风险管理的核心是持续降低不确定性、提前锁定边界资源最优调配平衡人力、算力、存储、中间件资源、第三方依赖解决架构师、开发、数仓、算法、运维的协作冲突架构与进度双向平衡不牺牲架构长期合理性赶工期也不追求完美架构无限延期实现「短期交付」与「长期可维护」的折中统一风险前置与兜底识别技术风险、数据风险、协作风险、交付风险建立预案保证项目可扩展、可落地、可运维、可迭代、可复盘。补充区别传统项目管理侧重「按流程交付」大数据架构师做项目管理侧重架构先行、风险前置、数据闭环、稳定优先。一句话总结个人项目管理方面如果一句话总结则是管事、管人、管软件。这一切包括未提及的时间、经济因素等等都可视为是【项目资源】。抓关键路径事、抓核心人人、抓核心依赖软件资源人) 事事闭环。做事的目的管人是过程/手段。回到顶部(Back to Top)1 管事迭代 进度风险基于敏捷过程模型项目管理工具 JIRA / 禅道 / 在线协作文档等监测工具 汇报禅道/JIRAIssue/Sprint/甘特图/...《项目进展一页纸》或类似文档流程《工作流程》需求《产品需求清单》问题《环境问题清单》沟通 《会议纪要*》回到顶部(Back to Top)2 管人进入、退出《项目干系人清单》 / 《项目成员入组-必读指南》 / 《工作交接XXX*》反馈汇报日报(个人日志) / 周报知识分享 / 知识库建设个人级 / 项目级 / 团队级 / ...级分工/计划、人力分布《人力安排表》绩效评价《项目成员月度绩效评价表》回到顶部(Back to Top)3 管软件程序/数据/文档软件质量管理《产品软件质量目标》《开发规范》应用程序 《应用程序清单》方案设计 方案调研 方案设计概设/详设 方案评审核心思想先锁边界再做方案先通主干再补细节进度可以慢一点架构、数据、稳定性绝不妥协风险前置 事后救火大数据项目 80% 问题都能提前预防交付文档 《方案设计文档概设 / 详设*》程序开发代码评审/CodeReview代码分支管理《代码多分支管理》版本特性变更《版本特性与发布记录》/ 《上线文档*》服务器资源《云平台资源预估报告*》项目立项/前期自动化运维监控告警机制动态扩缩容机制 / 《资源扩增申请记录》 / 《环境巡检记录》数据数据资产清单文档核心思想 文档不是形式是团队资产、交接底线、复盘依据

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