2021年5月8日 星期六

時間永遠不用夠用? 來分享我的時間管理與精力管理的思維

 


因為身分是在職場打滾的雙寶媽,又興趣蠻廣泛。已經不只一次被問到怎麼做時間管理,怎麼可以同時做這麼多事XD。

前陣子在社群分享的時候,也有與會者很好奇的問問,雖然原主題和時間管理不相關。


其實 Peggy 並沒有把自己定位成那種真的很厲害,分秒必爭的時間管理達人。近幾年反而越來越習慣去思考,什麼事情是自己喜歡做的、覺得有意義而要去做的,以及完成會有成就感的。

趁著週末空檔,試著整理一下時間管理與精力管力的思維,給有需要的朋友參考,希望對您有點幫助。

本文主要包含以下四個主題。

  • 怎麼做精力管理?
  • 關於時間管理的思維?
  • 想拖延怎麼辦?
  • 一個高效率的小秘訣分享

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怎麼做精力管理?

1. 首先觀察自己什麼時候效率最好,何時為「黃金效率時段」

此時段「務必」拿來做最耗心力的最重要事務。

例如,Peggy 是「晨型人」,通常早上效率比較好。有辦法的話,會刻意少排會議在早上,優先拿來思考重要規劃、處理複雜的事務。

就算是一天兩趟的通車,Peggy 也會安排早上搭車閱讀或是做些需要動腦的事情。回程,可能就隨意些,聽些較沒有進度壓力,輕鬆學習的podcast,或是聽聽喜愛的音樂休息一下也很好。


2. 隨時注意身體健康狀況

“維持健康也是專業的表現”!

感到疲累時,儘快找時間休息一下,短短10-15分鐘也常很有幫助。 在這邊推薦辦公室冥想,可以很簡單就開始練練,恢復精力。


感到快生病了就快・休・息,不要硬撐,避免拖到更嚴重,反而得不償失。這個是用來提醒那些特別有責任感的朋友們!


3. 維持運動習慣與好的睡眠品質

良好運動習慣這點相信大家都知道,就不多著墨了,睡眠品質倒是可以說聊點。

自從當了媽之後,以前引以為傲的連地震都叫不太醒「倒頭就睡」的技能,就這樣拋棄Peggy 而去(哀傷...)。

隨著轉變為「淺眠人」後,品質就跟著下降。

但自從買了 Fitbit 這類記錄睡眠品質與時間的手錶(工具)後,睡眠品質開始有點好轉,更精確的說,是會更注意自己的睡眠狀態。

怎麼說呢? 舉個例,常常好不容易小朋友們上床睡覺了,工作也忙到一段落了!!

雖然理智告訴自己上床睡覺是比較健康的選擇,但,就是那個捨不得睡啊。

好不容易是自己自由的時間了(歡呼),想從事自己喜歡或放鬆的娛樂了。

而因為有設定睡眠提醒,所以在時間到的時候,會先提醒一下。

另外,最近因為事情有點多有些忙碌,又是「腦袋過動兒」,睡眠品質不意外的又下降了...( oh no..)。

而看到Fitbit 的睡眠分數直直落,又會隨之警覺起來,馬上制定改善action items — 睡前自由書寫+放鬆音樂+拉筋。

這樣做幾天後,就有改善些了!!

小結論,透過「睡眠提醒」+「睡眠品質分數」,對精力管理是有顯著幫助的。

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關於時間管理的思維

事情永遠做不完,時間是珍貴的有限資源,priority 是最要之重。

重要、不重要、緊急、不緊急四方格是很常見又實用的方法。



啊~就每件事都緊急又重要啊!怎麼辦? 可以參考deadline沒完成的後果 兩個維度來思考排序。

三、五分鐘可以完成的事項也可以很快順手先做掉,例如很快的打個電話通知、回個mail 等。如此一來,可以減少代辦事項與小壓力的累積。例如,之後還要花時間重看信件內容,就更浪費時間。

另外,學習適當的說 NO,保留寶貴的時間給自己,給自己多點彈性與空間,也很重要的。


延伸閱讀 > 學習拒當濫好人,優雅的說No  https://peggywulifelab.blogspot.com/2021/02/no.html


工作步調: 在這邊推薦「番茄工作法」

一般為25分鐘工作,5分鐘休息的步調。但如果是在「心流」的狀態下,Peggy 是會選擇彈性地延長工作時間,直接接下一個番茄鐘的25分鐘。

完整的番茄工作法:包含五個步驟


Step 1 : 於一天的開始做「計畫」,決定今天的事項

Step 2 : 「追蹤」從早到晚的番茄鐘使用狀態

Step 3 : 於一天快結束時「紀錄」每天的觀察

Step 4 : 於一天之末,透過「加工」把原始數據化為資訊

Step 5 :  於一天快結束時,將資訊「視覺化」成有益理解與改進的形式


更細節的執行步驟如下: 

  • 決定待完成的任務
  • 設定定時器至 25 分鐘。
  • 持續工作直至定時器提示。
  • 短暫休息5分鐘。
  • 每完成四個工作時段,休息15 - 30分鐘。


延伸閱讀 > 讀書筆記|間歇高效率的番茄工作法
https://peggywulifelab.blogspot.com/2020/03/blog-post.html


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拖延怎麼辦?

通常拖延的原因可歸納成以下幾類。


可以參考以下方式,讓我們一起來破解 ~

  • 把困難任務拆解成看起來容易多的小任務。一個大蛋糕一次吃完會吐,讓人不想吃。改成一天一小塊,就還蠻可以接受的啦(雖然也還是會變胖啦)
  • 給予要做的事情一個正面意義,有意義就會更有動力去做。或者寫下不做/太晚做的悲慘後果,會痛就會促使人行動。
  •  “Don't worry about perfection, because you'll never see it” 最近看到這很喜歡的句子啊! 現在變化很快,唯有快速執行、觀察與調整與學習才是比較適合的應對方式。Done is better than perfect. 
  • 把這件事的焦點從對方那,拉回來聚焦到自己本身。到底這件事對自己的意義和影響是什麼? 能想的清楚點後,相信自己就有多些動力了。

當都想完還是不想做,或是覺得番茄工作法的25分鐘感覺還是份量很重,那怎麼辦?

來試著騙騙自己的腦袋(笑)

“ 5分鐘 mini start" :用手機設定五分鐘,跟自己說做五分鐘・就・好囉!通常一下手,就可以做超過五分鐘,也很高機率發現事情沒有想像中那麼困難。

試著建立新的「原子習慣」,來降低啟動的摩擦力也是一個滿實用的方法。

延伸閱讀 > 讀書筆記|原子習慣:細微改變帶來巨大成就的實證法則 https://peggywulifelab.blogspot.com/2020/06/blog-post.html



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來分享一個高效的小秘訣

拖延的原因包含不喜歡、無法感受到最這些事情的意義。

近幾年,Peggy 越來越認同與感受到「設計人生」的好處與重要。

工作和生活中,總由很多不同的事務組成。人生很難,很難讓每一件事情我們花時間做的事,全都很幸運地是我們喜歡和想做的,這樣的完美境界有點太過夢幻。

然而,透過有系統的設計人生,多帶些好奇心,做些低成本的小實驗去體驗,就有機會了解自己,多靠近自己那些喜歡與有意義的事情。

那,如何開始呢?

Peggy想推薦「Designing your life 」裡面分享的「好時光日誌」觀察法~

透過有系統的兩週密切觀察與紀錄,就會更了解自己。下一步就也可以開始思考,怎麼漸漸的讓自己喜歡又擅長占比增加。

以職場為例,當發現自己擅長的、喜歡的,又是部門需要的,那就很適合和老闆溝通,主動舉手去多做。


好時光日誌

  • 注意自己心流狀態,觀察一段時間
  • 記錄自己專注與精力充沛的時間
  • 反省
  • 記錄「專注 」與「精力充沛」的程度:1-5 ,more is better
  • 記了幾週後,下一步是聚焦,總結過去幾週專注與精力充沛的事情和時段。



延伸閱讀 > 讀書筆記 | 人生或職涯卡住了嗎? Designing your life 來試著做自己的生命設計師 ! https://peggywulifelab.blogspot.com/2021/01/designing-your-life.html



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寫在最後~~

個人很喜歡TED這篇提到的生活態度,與您分享。

"Everything I do, every minute I spend, is my choice"

延伸閱讀 > TED 2017 點閱率高居榜首的時間管理術!別再太計較瑣碎時間了!



最後,也很感恩親愛的爸媽無私的幫忙。如果沒有他們的協助,相信Peggy 會過得更手忙腳亂許多(雙手合十)。

希望以上分享對忙碌的朋友們有點幫助,生活可以更Easy 些。

喜歡本文者,也歡迎留言給予鼓勵或來信討論。



ref: 

圖片來源:https://www.everypixel.com/search?q=&authorname=TeroVesalainen


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2021年4月28日 星期三

職場 | PM Tone 社群分享討論紀錄(下篇 )

 



下集來啦,趁著這幾天通勤與陪小孩寫作業的時間,終於把Q5 - Q8 整理出來啦。

希望對有需要的朋友有點幫助,也歡迎一起討論。

上集( Q1 - Q4 ) 在此 >>  https://peggywulifelab.blogspot.com/2021/04/pm-tone.html

Q1 : 電腦被勒索軟體綁架怎麼辦,還有救嗎?

Q2: 想從硬體PM 轉軟體PM ,但苦於沒有拿到面試的入門票..

Q3 : AI PM 和一般軟體PM 的最大差別在哪裡?

Q4 : PM 怎麼和 ML 工程師與RD團隊合作的更好?

Q5: 不少公司號稱有導入AI 事實上只是撈Data 的BI , 到底怎麼讓AI 在公司真正落地?

Q6: 似乎最核心AI的部分都被RD 掌握,PM 似乎顯得微不足道? 在這種情況下,PM 怎麼展現自己的價值?

Q7: 公司團隊很新、很有衝勁,都會希望建立完model 快上線驗證。身為PM ,一邊感動於團隊的積極,另一方面也很糾結著怎麼讓沒有經過適當測試、上線可能會crash 、會影響其他solution 等等風險好好傳達給團隊成員知道,

Q8: 很想多了解有沒有什麼實務上的作法可以降低 AI solution 上線維運的風險...

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Q5: 經歷過不少號稱有導入AI 的公司,實際層面只是撈Data 的BI , 到底怎麼讓AI 在公司真正落地?

AI 是一個幫忙解決問題的優秀技術和工具,但其實如果在貴公司BI 就夠了,也不一定要導入AI。

讓我們回到一個根本的問題來思考⋯

為什麼您「不滿足」於BI,而想要導入AI?
是想解決什麼問題?想帶來什麼價值呢?
這個問題也是公司/老闆或顧客的痛點嗎?

下圖可以給您參考( source



Q6: 似乎最核心AI的部分都被RD 掌握,PM 似乎顯得微不足道? 在這種情況下,PM 怎麼展現自己的價值?

這可以回到一個根本問題來思考⋯
為什麼貴公司(老闆)要找您來,而不是把預算拿去 hire 一個 ML 專家來build model?

一定是有希望您帶來的價值!

如果一時之間還是想不透,那這兩件事一定要做

  • 問老闆:不是很直率的衝去問老闆「妳/你覺得我該做什麼?」 而是思考過後,把自己目前做的、想做的,有技巧性的和老闆溝通。 在對話的過程,也可以一起釐清老闆對您的期待。

  • 觀察核心合作團隊們的需求,協助搬開那石頭。 例如,是否團隊正苦無data 來做 ML POC?  那就去了解細節,到底需要什麼data ? 需要多少量?等等 。 接著盡快幫忙合法的取得這data 。

以Peggy的經驗和觀察,PM 如果能把以下的功能發揮的很好,通常會是對團隊很有幫助的,也是老闆會仰賴的人。

  • 對整個產品服務狀況掌握得很好
  • Share credit. 不是PM 自己好棒棒,而是有一個很優秀的大團隊
  • 很好的溝通者與橋樑
  • 可以把business opportunity 、user behavior 、customer value 等帶回團隊
  • 幫團隊把優秀的solution 更好的傳播出去,用其他stakeholders 懂的語言、故事和畫面
  • 樂於協助團隊搬開石頭,以幫助往前move


Q7: 公司團隊很新、很有衝勁,都會希望建立完model 快上線驗證。身為PM ,一邊感動於團隊的積極,另一方面也很糾結著怎麼讓沒有經過適當測試、上線可能會crash 、會影響其他solution 等等風險好好傳達給團隊成員知道。

首先,要肯定這團隊啊! 會想儘快上線驗證是很正確的觀念和方向,總是比一直用in house 的data 在那邊POC 來得實際!

那接下來談到更實際的怎麼傳達這些風險給團隊知道。

有幾個做法可以參考
  • 如果團隊上線是會影響其他solution 的,要想辦法high light 出來,可能透過架構圖、流程圖等等幫助理解
  • 如果之前有其他team 已經有急著上線但卻造成negative impact 的慘痛例子,也可以拿出來當提醒。
  • 溝通方式可以準備好後,先找 team 內的leader、意見領袖聊聊,表達您的肯定與小擔心。試著找到雙方可以接受的共同處。

Peggy 是相信大家是珍惜自己羽毛與reputation的,如果上線一直搞砸,其他團隊就會越來越不信任我們團隊了。

另外雖現在是DevOps practice 盛行,但是我想大家還是不會希望半夜一直被call P0 。以這樣的共同角度去溝通,可能會更順利點。



Q8: 很想多了解有沒有什麼實務上的作法可以降低 AI solution 上線維運的風險...

目前已經很多種實務上做法可以參考,可先了解概念,和團隊討論實際上選哪些來做、怎麼做。

基本上的測試概念有以下:

單元測試 Unit test
整合測試 Integration test
端對端測試End-to-end test


關於降低風險的部署方式也有很多種

滾動/斜坡式(Ramped) 部署:逐步增量地將新版本替代掉舊版本

藍綠(Blue/Green) 部署:建新的一套在原版本旁邊,直到新版本完成測試,直接切過去,服務無縫接軌。

金絲雀(Canary) 部署:先將一部分流量導向新版本,沒問題後再向全部開放

A/B 測試部署:只有符合特定條件的使用者才可以使用新版本

影子(Shadow) 部署:on production but silent

這邊有一個很好的比較表給您參考。( Source: https://thenewstack.io/deployment-strategies/ ) 

另外建立 monitor 機制也很有幫助,當問題發生前/時,可以盡快/提早回應,避免造成滾雪球,問題越滾越大。
這塊也很多可以聊的,改天再找時間寫一篇。



推薦讀物> DevOps handbook: 打造世界級技術組織的實踐指南   或參考Peggy的讀書筆記


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希望以上的分享,對需要的朋友有點幫助。

更多精彩活動花絮請參考

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2021年4月24日 星期六

職場 | PM Tone 社群分享討論紀錄(上篇 )

 




感謝PM Tone 團長的熱情邀約,讓Peggy 有機會在社群分享AI PM 的愛恨情仇(?) 。

果然是一群放棄追劇的奮進向上職場工作者啊,大家的參與度很好,問題也詢問的很熱烈。

Peggy 覺得這些問題都問得很好也很實際呢!就趁著還有些印象,與週末有點空檔,來整理一下,希望對一些相關領域的朋友們有些幫助。

因為是憑印象,也許有些疏漏。

如果剛好當天有參加的朋友,看到您的提問沒有被列入,也希望有機會得到多些資訊的,也歡迎來信或是留言。

當日提問包含層面很廣,從資安到專案管理到 AI PM 都有,很有意思啊。
本篇為上集,主要包含 Q1 ~Q4,最近會再找時間寫下集 Q5~Q8 的部分。 XD


Q1 : 電腦被勒索軟體綁架怎麼辦,還有救嗎?

Q2: 想從硬體PM 轉軟體PM ,但苦於沒有拿到面試的入門票..

Q3 : AI PM 和一般軟體PM 的最大差別在哪裡?

Q4 : PM 怎麼和 ML 工程師與RD團隊合作的更好?

Q5: 不少公司號稱有導入AI 事實上只是撈Data 的BI , 到底怎麼讓AI 在公司真正落地?

Q6: 似乎最核心AI的部分都被RD 掌握,PM 似乎顯得微不足道? 在這種情況下,PM 怎麼展現自己的價值?

Q7: 公司團隊很新、很有衝勁,都會希望建立完model 快上線驗證。身為PM ,一邊感動於團隊的積極,另一方面也很糾結著怎麼讓沒有經過適當測試、上線可能會crash 、會影響其他solution 等等風險好好傳達給團隊成員知道,

Q8: 很想多了解有沒有什麼實務上的作法可以降低 AI solution 上線維運的風險...



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Q1 : 電腦被勒索軟體綁架怎麼辦,還有救嗎?

Peggy 有一段時間是蠻專注在和勒索軟體奮戰的專案中,對勒索軟體的演進和挑戰有那麼多些瞭解。

最好的方法真的是養成好習慣,包含定期備份

早期一點的勒索軟體,很有機會可以反解密救出被加密的檔案。
但近幾年的,這種機率越來越低了。

但是還有機會的,有時候舊的勒索軟體,在幾年後,可能因為各種原因,有機會解密。著名的例子就是「WannaCry」這隻。
所以就的被加密的硬碟還是不要丟掉,先留著吧

解密好用軟體 > 可試試「Trend Micro Ransomware File Decryptor」

怎麼預防,可以參考下圖。(source: https://blog.trendmicro.com.tw/?p=12634)



補充個小提醒,對於離線的備份USB 。

1. 千萬不要在被綁架的電腦還沒清乾淨前,就接回來想還原。
2. 不要一直插在電腦連接著...

如果那就很容易悲劇了..

因為很多勒索軟體是會將整個電腦硬碟掃描一次,順便加密它感興趣的檔案類型,連接的USB與file server 也在掃描範圍內。




Q2 : 想從硬體PM 轉軟體PM ,但苦於沒有拿到面試的入門票..

建議可以從目標公司群裡(假設是十家),先挑那種會想加入但沒入選也不會很遺憾的一兩家來練兵。

1. 先研究目標公司 job description, 抓住共同點(keyword), 接著回頭調整自己的履歷。

為目標職務客製化履歷是很值得的!

基本精神,強調共同點,與您在這共同點上帶來的價值與亮點
例如,職缺寫明要有很好的溝通能力,就往這方面著墨更多。
會增加履歷被挑中來面試的機率。

如果覺得履歷調整一直不是很順,也可以考慮參與協助調整履歷的課程或工作坊。
大人學的「A103履歷優化與個人品牌重塑」評價蠻好的,可以考慮看看。 

另外,也建議先多去了解軟體PM 需要的一些技能,先研究一下。
畢竟,當幸運地有機會面試,面試官問:「既然您對軟體PM 一直感興趣,請問最近有什麼相關的研究、接觸或了解嗎?」

當被問到類似這樣的問題時,如果沒有準備,就當場尷尬了...
也展現出,並沒有想像中的那麼有熱誠和想轉到這個領域。

這邊分享一個之前面試的小經驗,那時候big data 剛出來剛紅,有一些candidate 表達對big data 「超・級・有・興・趣」。

Peggy就期待地往下問問,一問之下,對方答不出所以然來時,就知道其實只是對這個領域有憧憬和想像而已,並沒有付諸熱情和行動的先多去了解。

那如果不小心上了呢? 啊!那就恭喜啦!


Q3 : AI PM 和一般軟體PM 的差別在哪裡?

先來說說Peggy覺得一樣的部分:強大的溝通能力、Customer Focus與定義問題的能力。

這邊先不細談這塊,有朋友感興趣的話,Peggy 再找時間寫一篇。

那差別在哪呢?以Peggy的看法,主要有這幾項。

  • 需要面對更多的挑戰、風險與不確定性
  • 需要能夠更明確的定義問題、需求
  • 需要提醒自己給 ML 專家更多點的時間探索
  • 需要及早規劃數據策略(data strategy) ,若貴公司打算持續在這方面發展
  • 需要更快的學習與應用的能力
  • 理解到ML產品的開發是跨更多領域的,也需要更多的耐心溝通


Q4: PM 怎麼和 ML 工程師與RD 合作的更好。

主要可以三個角度來思考 — 態度、價值與學習。

態度

  • 不懂別裝懂啊!!!不懂就問,不懂就google 去了解。ML工程師等研發團隊都是很聰明的,裝懂也很容易被識破,裝懂也常會帶來慘劇。試想,如果以裝懂下的理解開Spec 是不是一件很恐怖的事情。
  • as A team :PM 自己不是那個唯一的英雄,當這個 solution 會成功、反應很棒,一定是有一群很棒的同事一起協作完成的,不會是自己一個人好棒棒的。
  • 互相尊重:若PM 自己的態度眼高於頂,相信合作的團隊無形間都會感覺出來,真心的好好合作和敷衍的合作,結果會有差。

價值

PM 要很認真的思考,自己可以為團隊帶來什麼價值。
講句直白一點的話,為什麼老闆要付錢給您,而不是直接找一個 MLexpert 來build model.

PM 先天上免不了有些角度和ML 工程師團隊有些抵觸。例如以schedule 的角度來看,慘烈的情況下可能會工程師團隊想著“PM只會出一張嘴來壓時程!! (怒)”。

Peggy自己是傾向把自己當成團隊的一份子。

可以產生價值的地方很多:如幫忙翻譯客戶的痛點、幫忙講故事,把團隊的很棒的solution 可以讓更多客戶用到與理解價值。當團隊反應說很難做到時,第一句話不是挑釁的問為什麼,而是應該基於信任團隊已經認真評估過的前提下,去了解為什麼。 那是否有機會可以一起討論,怎樣調整達到目標。 縮小範圍?減少Feature? 協助溝通Priority ? 等等

另外
PM 務必要比工程團隊更了解客戶、市場價值、user behaivor 、客戶價值層面
PM 也要協助搬開石頭,例如了解需要什麼data,幫忙去談去取得。
PM 也要更會問問題,協助定義需求、釐清spec 等 

快速學習

熱切地去了解共同語言與世界。聽過一次就要查,最慢聽過兩次同樣的行話就要去了解那是什麼。

以output 為前提的進行input 是最有效的!!

費曼學習法 >  Source: ✒️如何學習得更有效率。費曼學習法|學習的知識#6|【閱部客
https://www.youtube.com/watch?v=SLzn0LaR0lE  (下圖左部分出自此)

也推薦輸出達人劉奕酉「高產出的本事」一書 


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2021年4月7日 星期三

讀書筆記 | 從「Amazon 的人為什麼這麼厲害」一書,探探Amazon 的秘密~

 



本文內容包含

  • 為什麼Peggy會選擇看這本書?
  • 本書適合讀者群
  • Amazon 怎麼招募人才?
  • Amazon 強大的秘密 - 數字管理
  • Amazon 怎麼進行內部資訊分享?
  • Amazon怎麼提升開會效率?


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現在服務release 超級快 , 以近期手上的project 來看,每天上新的code ,release 新的feature/enhancement 已經是像呼吸一樣的那麼自然。

然而,新的挑戰也出現了!

以往code complete 之後, write document —> TOI/ training —>  customer  這流程中,每個步驟都來幾週時間,已經趕不上了。

RD的部分, infrastructure as a code 已經引起很多關注/討論與實踐,在相關社群中也看到不少專家分享實務經驗。

那 feature release 後面一直到support 再到客戶這一段呢? 如何降低所需資訊的落差呢? 如何縮短sync information 所需的時間呢?

若Support  team 同仁在收到客戶詢問,再回來問問題,一來一回,效率不好,客戶也須等待。

在今年初的公司DevOps Expo,AWS 專家的sharing session中,有提到Amazon 運用working backwards 解決相關部分的問題。(想像中是對應到給customer 資訊前的internal information sharing 的部分)

因為時間關係,講者無法介紹的很細,Peggy 就想著找相關資料來多了解。

因為在DevOps Taiwan 社群內,有來自Carousell 的臉友提到因為CTO來自Amazon,因此也是這樣做的,另外也說到這本書有相關介紹。因為好奇心,買來拜讀。




這本書合適讀者群

  • 對Amazon practice 和強大的秘密有興趣者
  • 想參考或從Amazon Practice 中得到靈感以進化手上工作的人

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Amazon 怎麼招募人才?


  • 天天、永遠不間斷地在徵才。
  • 六個面試官,六次一對一面試。面試後召開會議,討論是否錄用。反對者要說明理由。寧缺勿濫。
  • 重視的特質— our leadership principles ( OLP)
    • 顧客至上 Customer Obsession
    • 主人翁精神 Ownership
    • 創新與簡化 Invent and Simplify
    • 在多數情況下,決策正確 Are right, A lot
    • 好奇求知 Learn and Be curious
    • 選賢育能 Hire and Develop the Best
    • 最高標準 Insist on the highest Standards
    • 遠見卓適 Think Big
    • 崇尚行動 Bias for Action 
    • 勤儉簡約 Frugality 
    • 贏得信任 Earn Trust
    • 刨根問底 Dive Deep
    • 敢於建言、服從大局 Have Backbone; Disagree and Commit
    • 達成業績 Deliver Results
  • Amazon 特有的榮譽頭銜「抬桿者」:第二關面試一定有一位是抬桿者。被認為「找他擔任面試官可以錄取到優秀人才」。
  • 抬桿者觀察包含兩點,一為錄取此人的理由,二為candidate 是否可以在Amazon 重現以前的優秀表現?


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Amazon 強大的秘密-數字管理


"make the impossible possible"...

 

  • 「數字 = 度量(Metrics) 」,徹底落實 PDCA(plan, Do, Check, Act)。 「本週目標是什麼?」「上週的目標達成率是多少?」「目前達成率多少?」一整套的管理系統。
  •  零售、營運、客服等部門都是縱向組織,有各自的財務團隊.各自與總部不斷交涉決定下一期的度量。 
  • 觀念:錢花在刀口上,不要停止思考。日本營運單位和美國總部交涉實際例子:提案多蓋幾座倉庫,被果斷的拒絕,要求思考如何將每個貨架利用率再提升10% 
  • Y = F (X) , Y是上層的關鍵績效指標(如銷售額),X 是指下層的關鍵績效指標 (如左右銷售額的因素)
  • 要訂出清楚的X和 Y。例如,要達成一百億日圓的業績,行銷部門需要吸引兩萬名新客戶,業務部需要和其中一千人成交....
  • 發現問題,須即時採取對策
  • 步驟:分解目標 -> 讓目標可以讓大家都「看得見」,決定檢核的時間點
  • 如何設定數字目標?在沒有正確答案的時代,必需自己設定目標



亞馬遜怎麼進行内部的資訊共享?


  • 用「新聞稿形式」撰寫文件,那種開始一項新服務或新商品發售時,會發的PR。
  • 使用時機:
    • 公司内簡報時
    • 組建新的專案團隊時,共享資訊時用
  • 具體內容包含
    • 新服務的概要
    • 顧客迴響
    • 負責人的意見
    • 新服務的特色
    • FAQ
    • 聯絡窗口

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Amazon 怎麼提高開會效率?


  • Amazon 文件基本上是 1 頁(多是商務簡報) 或 6 頁(年度預算或專案說明)。一般而言,禁止用PTT。
  • 流程:
    • Step 1 . 會議一開始,負責人會先把文件發到各個與會人手上,如果是六頁的話大概閱讀時間是15分鐘。
    • Step 2: 文件負責人會開始詢問讀完了嗎?
    • Step 3: if yes, 接著開始正式開會,先針對文件內容發問和回答。「請問第一頁有問題嗎?」「沒有」「第二頁呢?」...一直到最後一頁
  • 用越短的時間結束會議,是好的會議。

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閱讀時意外的發現,本書除了不少貝佐斯的貼身小故事外,也分享怎麼招募人才、留住人才、數字管理、怎麼和 super smart 的老闆相處、Amazon 的準則等等,蠻有意思的。

希望以上的整理摘要對有需要的朋友有點幫助囉。



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Peggy的實驗空間| 小書庫 Index card ( 讀書筆記總目錄/書單 )

  一直很喜歡閱讀,也常從閱讀好書中與讀書會得到許多的力量與啟發,不管是在人生的低潮抑或是順遂的時候。在閱讀之路上,這幾年也保持一個習慣。當閱讀到喜歡的書籍,且那陣子時間允許,就會提醒自己閱讀完後整理出心得筆記。一方面藉機鍛鍊寫作肌肉與思路,方便之後的複習和查閱。另一方面,也可以...