📖 @pmbbk / #meme

🔥 Эффективность команды

В Google решили провести исследование, чтобы понять: от чего на самом деле зависит эффективность проектных команд? Под термин "эффективность" попало всё: и то, как налажены процессы, и финальные бизнес-результаты, и качество командного взаимодействия.

Интересно, что многие привычные идеи о том, что нужно для эффективности, не подтвердились. Неважно, работает ли команда в одном офисе. Не играет роли, насколько загружены участники. Не имеет значения, как принимаются решения - единогласно или нет. Размер, опыт, зрелость, количество экстравертов - всё это почти никак не влияет.

А вот что действительно оказалось критичным:

1. Чувство безопасности: "Если я допущу ошибку, меня не сделают крайним"
2. Надёжность: "Если команда что-то пообещала - она это выполнит"
3. Понятная структура: "У нас прозрачно, кто и как принимает решения"
4. Личная вовлечённость: "Мне важна моя работа в команде"
5. Глобальные цели: "Я понимаю, как наша работа влияет на общие цели компании"

Обратите внимание: эффективность - атмосфера доверия, профессионализм и цели проекта. Всё то, о чём редко вспоминают в наших реалиях.

У нас все давно поняли, что нанимать профи - выгодно. Даже самые суровые руководители не станут держать балласт, если можно взять сильного специалиста. Связь управления проектами с финансовыми результатами тоже уже привычная идея, спасибо Agile подходу.

Но вот когда заходит разговор о психологической безопасности - тут начинается ступор. Ошибки караются, факапы выносятся на публичные казни, культура непринятия ошибок и "жёсткие условия" выставляются как путь к успеху. Хотя по факту это просто кнут, только в красивой обёртке.

Пока менеджеры не поймут, что психологическая безопасность внутри команды - не слабость, а основа эффективности, мы так и будем сжигать ценных специалистов.

📖 @pmbbk / #idea

📖 @pmbbk / #meme

📖 @pmbbk / #meme

🍺 Дрался за бутылку пива с бомжами, а теперь работаю разработчиком

Ещё пару лет назад моим основным стеком были: бутылка "Балтики девятки", пакет из "Пятёрочки" и лежание на скамейке под обновления погоды. Теперь я пишу на TypeScript.

LinkedIn: Виталий Павленко, Frontend Developer - ПрофиРу

📖 Читать статью (~2 минут)

📖 @pmbbk / #meme

📖 @pmbbk / #meme

📖 @pmbbk / #meme

📖 @pmbbk / #meme

📖 @pmbbk / #meme

📖 @pmbbk / #meme

📖 @pmbbk / #meme

📖 @pmbbk / #meme

📖 @pmbbk / #meme

📖 @pmbbk / #meme

📖 @pmbbk / #meme

⏱ Как все успеть и не сгореть: мой опыт микротайм-менеджмента

Случалось ли у вас, что элементарные вещи становятся невыполнимыми? Когда нужно купить условные шнурки, но все время не до них. Ведь горит дедлайн, холодильник пуст, а кошка не глажена. И вот каждый день опускаешь глаза на кеды и неосознанно бесишься, что они портят весь образ своими старыми шнурками. А когда в отложенную жизнь попадает отдых, забота о здоровье, семейные и личные ценности, это влечет за собой долгоиграющие последствия, из которых сложно выбраться. В этой статье я расскажу, как некоторые подходы к планированию улучшили важные сферы моей жизни: работу, дом, здоровье, отдых, хобби и дружбу.

LinkedIn: Наталия Бажан, Проектировщик интерфейсов - Selectel

📖 Читать статью (~10 минут)

📖 @pmbbk / #meme

📖 @pmbbk / #meme

📊 Аналитика данных

Сегодня почти на каждом сайте можно найти курсы "Стань аналитиком данных за 3 месяца". Какие-то дают хорошую информацию, другие - откровенный шлак ради денег. Но интересный момент: самих аналитиков хоть как-то обучают. А вот кто учит тех, кто должен формулировать им задачи?

Со стороны всё выглядит оптимистично: будто есть некие люди из бизнеса, которые точно знают, какие данные им нужны и зачем. И вот, мол, стоит только найти хорошего аналитика и компания взлетит до небес.

А на деле всё иначе. Приходит аналитик в компанию и быстро осознаёт:
1. Данные либо отсутствуют вовсе, либо в таком виде, что они не подвержены нализу.
2. Руководители и заказчики сами толком не понимают, чего хотят и зачем им вообще аналитика.

Многие в бизнесе, кто и раньше не мог принимать решения, теперь не смогут их принимать и на основе данных. Если человек не знал, как развивать продукт без данных, он не сможет это и с цифрами, и с дашбордами.

Единственное, чему они научились - перекладывать ответственность принятия решений на аналитиков. Это как пригласить разработчика и ждать, что он в одиночку создаст новый Telegram. А ты сам ему хоть объяснил, что ты вообще строить собрался?

Именно здесь кроется настоящая проблема: аналитиков становится всё больше, а тех, кто способен грамотно сформулировать бизнес-задачу и принять решение на основе данных - как не было, так и нет. А без них не будет ни хороших продуктов, ни прибыльных компаний.

📖 @pmbbk / #idea