【开发】技术方案实现与评审

【开发】技术方案实现与评审

文章目录

      • 1、方案评审
        • 1.1 What(方案的设计与推导)
        • 1.2 How(方法论,思考,沉淀)
        • 1.3 表达(具象,抽象,再泛化)
      • 2、方案实现

1、方案评审

目的:证明你的能力符合目标职级的要求。证明你日常善于思考、善于分析,有创造力。

内容:方案是什么,怎么做的,怎么讲给不了解的评委听。

1.1 What(方案的设计与推导)
  • 不要堆列产品功能, 要讲推导的过程,同时推导要能够自洽。
1.2 How(方法论,思考,沉淀)

更关注这个,也就是How

  • 没重点:调理清晰,重点突出几个点,再侧重性的讲。不要整篇wiki的念。
== 目标的case

流程更清晰
问题:没有站在用户的视角上考虑,贴了过多的代码细节,没有清晰的步骤呈现,内容逻辑上缺乏衔接。
改进:要以给小白讲懂为目标,大体框架和逻辑增加推导的过程,不要只讲细节的逻辑。

需要突出事情的价值
问题:没有把难点和价值讲清楚,点太小,太多了,都是case,没有目标和价值。
改进:对用户屏蔽了复杂度,降低了成本,是我们的价值,但是方案评审的时候还需要呈现出实现上的复杂度。

控制演讲时间
问题:总共30分钟的演讲,语速很快,但10分钟过去时仍然在讲开头。
改进:合理的选择跳过不重要的内容,把控好时间,如果被挑战就回复自己在讲方案推导。

  • 没难点:困难和解决。要给出分析过程 ,比如为什么取值1000?怎么选择的?
==推导的case

结论的推导
问题:讲解方案时不要只讲结论和做了什么,不然大家会认为本来就是应该这么做的,降低了其他工作的价值。
改进:要先有问题引入,然后一步一步的推导。比如为什么要注册项目,为什么要怎么做,怎么想到这个流程的。

对比维度的推导
问题:对比的方案数量不够,维度不足,维度选取也有待改善。
改进:至少要对比3个以上,同时需要补充维度的推导过程,为什么选取的这些维度。

衔接的推导
问题:衔接过于生硬、缺少思路和引导,上来就贴一张图,直接从一个主题跳到了另一个主题。
改进:可以加个冒号进行衔接,解释一下为什么这么做的,方案怎么推导过来的,不要用结论往回套。

...

  • 没亮点:方案对比,这么做有什么好处。
==例子的case

例子更具体
改进:举详细的例子增加自己的价值,如用户接入时遇到xx问题,如各步骤原先用户的耗时,现在的耗时。

例子更合适
问题:只贴了photoshop的图,用简单的图片举了几个常见的场景,不能贴切的帮助整体思路的理解。
改进:例子需要更贴切实际场景,增加明确指向的内容和推导的过程,讲清楚问题是什么,以及如何解决的。

例子突出价值
问题:顺着文档念和单纯的介绍流程,没有突出产品的用户价值和实现难点。
改进:重视讲而不是念。通过举例子铺垫,如别人以前接入一个项目需要xxx,现在只需要xxx,通过对比突出我们的优势。

1.3 表达(具象,抽象,再泛化)
  • 具体表达:先具象(细节先让人有印象),再抽象(专业名词,结构化思维),再泛化(具体的例子)

  • 被挑战:

    • 答不上来的问题,都可以重新来重复整体思路。学会"答非所问",要能够回归问题本身的解决方案上

      ”我们整个项目最终的目的是要呈现出xxxx“

  • 被深挖:

    • 点赞,感谢补充,然后给出解释和思考。 “感觉XX的补充,这个问题我是之前是这么考虑的“
    • 做的好的,反复重提。 ”这个确实考虑不周全,但是另一个点上,我们做到了xxxx“
    • ”我认为这个原因,主要有以下三点“
  • 心态: “我觉得XX哥你挑战的这个点挺好的,这个问题我是这样想的…….”

==表达的case

压测应对
问题:有时候的挑战只是单纯的压测,并不是说这个方案有问题或者不好,但是如果没回答上来就会扣印象分
改进:按照自己的思路灵活应对,将问题解释清楚即可,侧重强调方案好的一面。


2、方案实现

(仅供参考)

1、背景

2、现状

  • 2.1 目前XXX状态

  • 2.2 用户使用数据的场景

  • 2.3 业界的解决方案

  • 2.4 与XXX的区别

3、目标

  • 3.1 总体目标
  • 3.2 用户关心哪些
  • 3.3 XXX的呈现方式

4、方案

  • 4.1 数据源调研

  • 4.2 数据表概念模型

  • 4.3 XXX数据入库

  • 4.4 XXX数仓分层设计

  • 4.5 数据计算

    • 4.5.1 任务的拆分与组合

    • 4.5.2 拆分视角方案

    • 4.5.3 多维度汇总方案

    • 4.5.4 一对多关系方案

    • 4.5.5 数据压缩方案

    • 4.5.6 其他踩坑与改进方案

  • 4.6 前端联调 & 交互优化

  • 4.7 项目复盘

5、可测试性设计

  • 5.1 准确性 — XX系统

  • 5.2 可观测性 — 质量规则

6、工作成果

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