Control Quantitative Laboratory
716 subscribers
67 photos
4 videos
76 links
Меня зовут Павел Ахметчанов
Этот канал я создал для того, чтобы делиться своими мыслями и наработками, исследованиями в области менеджмента, науки о данных, и синергии этих областей.
Download Telegram
Сегодня получил книгу Андрея Шапиро "Карта процесса-опыта проектирования услуги через её визуализацию"

Быстрое ревью книги говорит о том, что она сделана очень лаконично, без воды и с хорошим объяснением метода.

Сам метод, мне ещё стоит изучить.
Отмечу, что система визуализации очень похожа на ту, что я сам применял до знакомства с этой работой.
Она более проста, но при этом раскрывает суть самого процесса в той форме, что достаточно для объяснения задачи и поиска проблемных мест процесса.

Андрею явно удалось хорошее изложение, и его наблюдательность и системный подход хорошо сыграли для описания метода.

Будем изучать. Велика вероятность того, что этот метод заменит более сложные инструменты сочетания которых приходиться использовать для полного описания от бизнес-уровня, до описания процесса на тех.уровне.

Посмотрим, надо пробовать.

#мысливслух
#прокниги
👍61👎1🔥1
Представьте что вы владелец среднего/крупного бизнеса в индустрии интеллектуального турда.

У вас в подчинении есть мидл-менеджмент

Каким образом вы бы оценили компетентность вашего менеджмента?

По какой системе вы бы оценивали мидл-менеджмент?

По какой системе вы бы оценили линейный менеджмент?

Если мы знаем, что
- хотим получать результат
- менеджеры тоже люди, и они ошибаются
- советы 45 татуировок менеджера, хорошо работают в области откуда они появились - продажи

Давайте рассмотрим ваши предложения в комментариях

#мысливслух
#задачки
Накинул еще досочку с "Жизненные циклы получения ценности"

Выдернул мысль из Triage Table.

Думаю, что можно сделать хороший контент рядом, с объяснением из "Triage Table" по тому как строится выбор "а что брать первым".

Пока совсем концепт

#артефакты
🔥1
Похоже, что первая итерация правок по "Kanban метрикам" прошла удачно.

Явно есть над чем поработать.
— Улучшить визуализацию в общей схеме - есть предложение по добавлению свимлайнов
— сново сделать вычитку текста и поправить, возмоэно не плохо если будут ссылки на отдельные элементы с объяснением разных абвиатур (в отжельном блоке расскруть лучше)
— расскрыть понятие метрик из F4P, которое пересикается с тем, что есть в описании метрик

Особая благодарность за добавленные новые типы визуализаций соавторам которые присоеденились к ревью.

Давайте сделаем еще одну итерацию.
Прошу обратить внимание на понятность текстов.

Будет хорошо, елси отметим стикерами слова "очередь" где об этом аписано вместо "поток".

#артефакты
Давеча общался с коллегой из Сбер @den_sokolov про, то что собираемых метриках, а частности "Lead Time" есть граничные условия, в рамках которых данные из этих распределений могут давать слабое представление о фактической картине.

Какие эти граничные условия могут быть?
- мало данных
- очень длинные хвосты
- грязные данные

Денис проводит исследование на масштабе своей компании, пробуя ответить на вопрос: "А можно ли доверять данным, которые собираются для этой команды?"

И вопрос сам по себе очень крутой, потому, как исследуя данные на большом масштабе, нам надо понять и ответ - а какому проценту данных мы можем доверять?

Если мы можем создать критерий оценки для выявления такой проблемы, тогда мы можем создать и действие для улучшения процесса. Так можно принять за правило утверждение — если у вас плохо собираются данные, значит у вас плохо с процессами.

Ну, ок, Павел, вы мне скажете, а как можно вообще увидеть о какой проблеме ты говоришь?

Вот вам визуальных примеров чтобы понять о чем идет речь, на примере данных одной команды.

Что же делать когда данных не хватает?
1. Постараться настроить так, чтобы данные все же собирались
2. Для прогнозирования методом Монте-Карло попробовать воспользоваться интерполяцией закона Вэйбула к тем данным которые у вас есть.

А как увидеть это в масштабе?
Я бы это сделал так - привел бы интерполяцию по Вэйбулу, а дальше выбрал бы спектр процентилей от 85% по 98% и смотрел бы на сколько это отклонение данных существует.
Денис же предложил иной способ.

Буду надеяться, что Денис скоро поделится результатами своих исследований, а мы с ним как-нибудь устроим в этом канале голосовой подкастик. Где обсудим всякое про метрики.

P.S. Вспомним ли про “Парадокс Симпсона.”

#интересное
#артефакты
🎲 5 декабря будет день рождения загадки Монти Хола.
В честь этого события Т-Образование проводит мероприятие посвященное теории вероятности

На этом событии вместе с Сергеем Жестковым, выпускником и дважды преподавателем года в МФТИ с более чем 10-летним стажем работы, обсудим, почему анализ вероятностей важен, даже если, на первый взгляд, все кажется очевидным.

Что рассмотрели на этом событии за парадоксы?
1. “Дни рождения” - вероятно что в классе (школьном) есть хотя бы пара у кого день рождения в один день.

2. Парадокс Байеса - вероятность того, что человек болеет по единственному положительному тесту не столь велика, но если сделать второй тест и он будет положительным, то вероятность того что он болеет очень высока, что хорошо показано на видео через формулу условной вероятности (вероятность с условием наступления какого-то события)

3. Парадокс “Монти Холл” - широко известная задача из шоу Монти Холла с тремя детьми. Когда при открытии одной из двери выгоднее поменять свой выбор. И почему фраза “Коней на переправе не меняют” чаще не уместна

Во второй части видео подаются интересные задачки по статистике.


Ссылка на видео:
- vk video

#интересное
#артефакт
👍2
Статья про онлайн доски на CNews

В последнее время уделяю много внимания создаваемым продуктам в своих командах, и пока откладываю написание пары статей по менеджменту и метрикам.

В оправдание могу сказать, что мы наконец сделали основной релиз продукта Unidraw.io, о чем рассказал в статье на CNews

Статья не про материки, а про инструменты онлайн доски

#статья
🔥14
Статья на Хабре, про базовые методы в статистике

При разборе статистики процессных метрик, мы на самом деле сталкиваемся чаще всего с анализом временных рядов. Сегодня искал быструю справку по расчету стат. ошибки для вычисления влияния событий, и наткнулся на полезную статью на Хабр: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/732080/

В данной статье автор дает обзор нескольких базовых методов:
- стационарность
- автокорреляция
- спектральный анализ

Думаю, что эта не больщая статья, очень полезная и стоит держать ее у себя в закладках.

#артефакт
#статья
👍1
В прошлом году меня пригласили выступить с темой "Эффективность продуктовых команд", где нужно было затронуть историю про то как можно отобразить ее в метриках.

Выступление было в Леруа Мерлен (сейчас по другому называется).

Мероприятие было внутренние, но мне разрешили с вами поделиться выступлением:
https://disk.yandex.ru/i/o14i-uEbMyAsuQ

Мне очень понравилось как меня встретили и было приятно пообщаться с действительно международным составом этой компании. Внутри слышал речь и на английском и на французском.

Само же выступление я готовил в особом образе.
Буду рад вашим замечаниям и комментариям к этому видео

#артефакт
#доклад
👍7🔥5
Если занимаетесь стратегированием, или формированием гипотез, возможно вам подойдет на пробу метод “Карта Гипотез”, автора Александра Бындю, шаблоны для которого мы сделали на Unidraw.io:

👑 Шаблон "Метод Карта Гипотез" подойдет для изучения метода стратегического планирования, который определяет причинно-следственные связи между целями, задачами и гипотезами достижения целей.

👑 А для построения стратегии достижения сложной цели появился шаблон "Карта гипотез" используется, когда нужно ответить на вопрос «за счет чего мы собираемся достигнуть результата?».


От себя про метод:
Если детально посмотреть его, то можно сделать вывод, что основной тезис метода Карты Гипотез, это "чье поведение вы хотите изменить?".

В остальном раскрываем, как изменить, на что влияя.

А какие "фишки" из этого метода видите вы?

#артефакт
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
У меня в отделе появился Project Manager (буквально родился)
Можете посоветовать прям хорошо описанный трек по развитию PM?

Что подразумеваю под треком?
- Описанные шаги и уровни развития
- Хорошо если у них есть подкатом описание, что именно надо изучить

Спасибо

#мысливслух
🗿 Меня тут заставляют уже написать статью на хабр.
А мне все не хватает времени, да и отпуска давненько небыло.

Хотя в глове идей на

➡️🤡 Раз, "Подготовка задач к разработке, выявление рисков и оценка вероятности завершить за определенный срок", тут хотел бы рассказать про опыт запуска системы оценки рисков, и влияния их на сроки в рамках работы одной из моих команд "T-Meter", за прошедший год, получилось собрать статистику, по которой можно сделать выводы как о самой принятой системе оценкок, так и как ее оценивает сама команда в удобстве использования.

Спойлер: результаты показали, что придуманная система оценки в общем работает, но требует коррекции, а собранная статистика показала, что в общем эта коррекция возможна и даже понятно какая.


➡️🍊 Два, "Проблемы в поисках эффективности ИТ компаний". Не секрет, что 2025 год — это год оптимизаций, а значит "из любого утюга" звучит слово "Эффективность", но кто и что под этим понимает, и как вообще формулировать тезисы которые должны помочь в рамках поставленных задач?

В такой статье, хотелось бы расскрыть цепочки по которым можно построить логические суждения и связать P&L с процессами (что относятся к L) и подсвятить великую долю верного выбора оценки ценности (что относится к P), а так же показать вероятностную структуру при принятии решений. А непонимание этого, по моему мнению, приводит к тому, что менеджмент начинает строить диктатуру бюрократии тогда, когда она наиболее губительна.
Хотя, без осозного внедрения процессов управления правилами, никак не обойтись, особенно на больших масштабах.

➡️🔫 Три, "Обзор книг по статистике", вот про это давно обещался, и думаю, что вполне готов уже сделать изложение в стилистике, коя мне очень нравится, Александра Поломодова. В загашнике:
- "Голая статистика", как для начинающих
- "Статистические последствия жирных вхостов", от Талебовского клуба

И так, что выбрать и начать уже по тихоньку прорабатывать?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Какую из тем взять в проработку?
Anonymous Poll
29%
Раз 🤡
52%
Два 🍊
20%
Три 🔫
Сейчас я активно развиваю несколько направлений в «Т», параллельно помогая своим подопечным расти в карьере. И сейчас расскажу про один из своих проектов, и людей которые не только прикоснулись к нему, но и про них, потому, что они помогают так же расти другим в карьере.

🚀 Unidraw.io — ваш лаконичный инструмент для визуальных совместных принятий решений.
Ваши идеи важны!

👀 Предлагайте свои шаблоны, решения и улучшения — лучшие из них мы реализуем!

😎 Более 50К досок, и некоторые из них рекордсмены по шарингу — более 2000 просмотров.

А теперь благодарности про некоторых авторов шаблонов, и немного о них:

➡️Александру Бындю за «Карту гипотез» 🗺️
➡️Евгению Адамову за Personal Map 🧩
➡️Алёне Чубуковой за шаблон SWOT+CAME 📊

Авторы шаблонов в Unidraw, давненько занимаются менеджментом, и делятся своим опытом, пусть и по разному.

Александр Бындю — развивает стратегический менеджмент, и разрабатывает со своим сообществом "Карту Гипотез", которая кстати, имеет сертификационные курсы от Канбан Стандарт

Евгений Адамов — Delivery Manager, может рассказать как стать DM и в общем как добиться успеха в Middle мнеджменте, а так же поможет вам понять и научить использовать OKR,

Алёнa Чубуковa — может помочь вам сочетать философию Agile с регулярным менеджментом и помочь стартануть в карьере Project Manager. У Алёны есть и свой канал "Проджект менеджмент в ИТ"

И вы забегайте ко мне @controlchart и предлагайте классыне идеи по тому что стоит добавить в Unidraw, не стеснятесь делиться контентом со своими подписчиками и побратимами на Unidraw.io — бесплатном сервисе визуального совместного творчества.

#артефакты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍21
Этот доклад я смотрел на ревью, когда Саша готовился к этому докладу.

На самом деле это отличный кейс того, как использование совокупности инструментов визуализации, монте-карло и каденциям по перемоделированию всю ситему управления приводили к управляемости из хауса.

Рекомендую к просмотру если вам интересно посмотреть на кейс использования прогнозирования Монте-Карло для обсервации понимания временных границ завершения проекта.

Что в докладе?
Хотите повысить точность прогнозирования сроков проекта?

Из доклада на Flow Days узнаете:
— Об инструментах и практиках, которые сделают ваши прогнозы в разы точнее.

— Почему важен не сам прогноз, оценка или срок, а всё вокруг прогнозов.

— И как это все применяли, чтобы успешно завершить огромный проект.

Ссылки на видео
😄 VK 😉 Youtube 🥰 Rutube ☺️ Дзен
(Ссылки от Neogenda)

Спикер: Александр Вазюков, Руководитель оптимизации процессов, 😋 Т-Банк

#доклад
#артефакты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Добыл картинку из внутреннего чатика.

В самой картинке и смех и грех.
Но, есть важная деталь – лучше таблички для контроля выполнения работ ничего не придумали, и в общем контроля на проектах бальшого масштаба.

Коллега мой занимаясь одним из самых больших проектов, где взаимодействует большое количество команд перепробовал разное.
И dependency table, и Gantt, и задачки на одной доске Jira.
Но, пришел к выводу, что на больших масштабах лучше таблички, с указанием отвественных и сроков, в том числе когда с ними нужно провзаимодействовать ничего не нашел.

#мысливслух
#забавное
Лестница в Т, считает формулу продуктивности так.

Мне кажестя тут куча ошибок
😁8
Это фото с прошлого года.
И меня тут можно найти

В этом году так же подал заявку. Если примут, то будет интересное путешествие до Новосибирску

#забавное
👍1