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自在构建 摸索有限。10 月 13 日，LigaAI 受邀加入 2022 亚马逊云科技中国峰会，并发表了题为「利用亚马逊云科技 AI/ML 服务开启新一代智能研发合作的大门 」的主题演讲。
聚焦数据驱动，本文将与大家分享「数据驱动 +AI+ 研发合作」模式下的翻新火花。
一、以后研发治理正在面临什么难题？
这个问题能够从开发团队、管理者和合作工具三个维度解读。
01 开发团队维度
- 很难与业务团队和管理者在指标上达成统一；
- 不认为进度上报、工时注销等属于本职工作，因而 实现积极性通常不高；
- 与其余团队合作 不足无效沟通机制。所有事件依附人推动，一旦遗记或脱漏就会受到妨碍；
- 大量工夫消耗在与开发自身无关的工作上，导致 难以专一。
02 管理者维度
- 基于开发团队现状，难以获取实在进度数据。大部分进度数据滞后，或需依附人工干预；
- 研发产出难以通过现有数据掂量。后补的数据失真重大，而原始数据的解决又非常依赖集体的剖析和决策能力；
- 日常治理动作所需的进度跟进、沟通、工作分派、各方协同等 宏观治理，劳心劳力。
03 合作工具维度
- 灵活性较差。 团队只能依照工具自身的形式工作，不能随便适配现有的流程；
- 凋谢水平低。 没有丰盛的 API 和数据同步机制，很难与其余零碎买通；
- 自动化水平低。 所有的事件必须通过人力手工解决，减少了应用累赘，也导致团队不违心应用工具，进一步加剧数据失真。
以上三方面起因综合导致研发效力晋升艰难。
二、更好的研发合作形式是什么？
传统研发项目管理中，合作过程串行化重大，团队外部的大量空转造成了微小节约，同时也产生了很大的我的项目延期危险。
LigaAI 认为将来更好的的合作状态应该是「赋能型治理 + 自驱型团队 + 智能化工具」的有机联合。
新一代研发合作模式具备业务导向、指标导向、全员参加等特点。要实现以上成果，须要 组织文化与团队成员配合作战；
此外，适合的工具 也能帮忙团队更快地实现目标，二者缺一不可；而 危险预警、智能合作等场景也非常适合通过 AI 提效。
让机器解决机器善于的事件，让人回归到更有创造力的本职工作，这就是 「数据 +AI」驱动的下一代研发合作。
三、为什么要构建数据驱动型企业？
01 对内全面提效
从企业外部看，数据驱动的研发合作等于全面提效。通过数据驱动，LigaAI 心愿达成以下指标：
· 进步组织外部透明度。 让各个部门能够随时理解其余部门在做什么、进度如何；保障各部门能够顺畅合作，缩小信息损耗，进步流转效率。
· 造就数据人才和数据意识，让大家养成关怀数据、应用数据的习惯。
· 进步研发团队的业务参与度。 缩短研发团队与业务的间隔，让研发成员理解用户对本人研发的产品的应用状况和满意度。
· 晋升开发人员的成就感。 与业务参与度相伴而生，要让大家更违心被动地解决业务问题。
· 企业外部各部门在外部决策时，能够有所根据，升高决策难度和决策老本。
最初，全面晋升业务敏捷性。
02 对外加强产品竞争力
ToB SaaS 企业外部提效最终要体现在内部市场。从 SaaS 客户的视角看，数据驱动的研发合作意味着产品竞争力加强。
· 于 SaaS 产品而言，用户体验是重要指标。通过数据驱动，能够 晋升用户体验和客户称心。
· 提供个性化的服务反对。 采纳「数据 +AI」的模式，学习不同用户的应用习惯，举荐更适宜的流程，为不同用户提供针对性的服务；还能升高上手老本，让产品陪伴用户成长。
· 传统工具常提供大量原始数据，须要用户本人进行剖析解释；LigaAI 以「数据 +AI」的形式，为用户 提供辅助的决策倡议，实现数据洞察。
四、如何构建数据驱动型研发合作和企业？
下图的金字塔自上而下是一个由虚转实的过程，四层内容别离代表愿景、指标、施行和数据利用。
上面以 LigaAI 为例，开展分享如何依照金字塔步骤，搭建数据驱动型企业。
01 治理愿景
数据驱动是一种理念、策略。企业须要先在外部达成对立的意识，造成自上而下的、统一的数据愿景。
02 企业效力指标
确定愿景后，定义阶段性指标。LigaAI 聚焦研发合作，以后阶段最次要的指标就是企业效力晋升，那么「企业效力晋升」就是数据驱动的指标。
以下是一些举荐的效力指标。
03 可扩大的数据架构
清晰指标后，就能够施行。LigaAI 先搭建了一个 最小化的可扩大数据架构（下图是简化版的外围架构图），从左至右别离是数据源、数据处理、数据存储和数据服务。
LigaAI 的 数据源 包含 Aurora 关系型数据，以及非结构化的文档数据、日志数据、队列数据等；
依据业务状况，数据源解决分为实时和离线解决：实时数据处理个别应用 DataSync 服务，而非实时数据则采纳传统的 ETL 程序进行解决；
所有解决好的数据会 对立放到根底的数据存储平台，LigaAI 抉择的是 DocumentDB 和 S3；
最初，数据服务分为两个局部：曾经解决好的数据，通过查问服务间接对外部、内部利用提供接口；
与 AI 相干的服务，LigaAI 以 SageMaker 为外围，搭建了一套 AI 工作流程，并实现 AI 数据训练、模型公布、模型部署等自动化解决。
04 构建数据驱动的正循环
将架构和平台利用联合，构建数据驱动的正向循环。
LigaAI 的数据驱动正循环以团队为外围 ，团队在 LigaAI 平台上应用产品并产生数据、数据驱动算法、算法改良平台。平台、数据、算法三者互相驱动，造成「 效率晋升内循环」，这是对平台客户的价值；
在企业外部，LigaAI 造成了以产品、客户体验、反馈池、研发迭代为主体的「价值滚动外循环」。
内外两个循环独特组成咱们的价值飞轮，最终晋升产品竞争力。
五、对于数据驱动提效的倡议
构建数据驱动时，能够 从价值比拟高的具体场景，或比拟容易出成果的场景切入，加强团队信念；
也能够 利用云产品疾速搭建适合的数据架构，实现疾速启动；
启动后，须要关注数据生产、应用、改良的正循环。只有不断改进，能力走得更远；
最初，重视数据安全、隐衷与合规，也十分重要。
六、如何掂量数据驱动为企业带来的效益？
上面是一组 LigaAI 构建数据驱动型企业的效益数据。
01 研发合作提效
- 简化需要排期流程
- 更无效的研发工作掂量办法
- 超过 40% 的工作实现主动流转及告诉
- 新模型上线，从 2 周变成了 2 天
02 价值交付
- 进步了产研对业务的参与度
- 疾速反馈，进步业务的敏捷性
- 更高的客户评估与市场竞争力
整体而言，LigaAI 帮忙诸多企业胜利实现了业务协同、降本增效的大指标。
# Liga 总结
以「数据 +AI」为外围的下一代研发合作，可能帮忙企业实现更多的工作：让机器做繁琐反复的工作，将人回归到本职角色专一发明。
缩小琐事和烦扰事项的打搅，让开发者体验沉迷式工作，让专一激发、开释更多的创造力和生产力。
对于 LigaAI
LigaAI 是新一代智能研发合作平台。咱们以人工智能技术为外围，致力于通过 AI 场景化繁为简，晋升合作效率，赋能宽广研发团队。
从开发者的具体工作场景登程，LigaAI 通过人工智能将开发者们从繁冗琐事中抽离进去，为其提供简洁、智能的合作体验，也为不同类型的组织提供数字化、个性化、智能化的我的项目合作平台。
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