衡量 – DevOps 架構下的人工智慧思維

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這堂Session (2018 DevOpsDays 台北 Keynote session)目的在談衡量的意義及我們的做法;會採用倒敘的方式開始,由後往前講,首先描述我們公司Data 團隊對資料分析的處理步驟(有一個案例),會談到一點點OKR對應到Sprint目標的度量(註),然後再談到看板對衡量的助益及我們如何將衡量置入工作流程中,千萬不要將衡量單獨拿出來執行,而成為一種浪費(要精實Lean),有帶到「數據崇拜」的觀念這是針對手機低頭族的一個新詞彙(它源自《人類簡史》作者:尤瓦爾•赫拉利),接著在談到衡量/度量的意義。至於餐廳這一段是真實度量的說明,有一段影片要放,目的在闡述數據分析本身不應該是重點,解題方案才是。(閃電秀: 我們需要專職的 ScrumMaster嗎?)

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數據分析只是一個過程,解題方案才是主角。

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Google 的合格標準為 0.75

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註. OKR 的度量

OKR (Object & Key Result) 目標關鍵結果,這裏我拿它來跟Sprint 的Scrum process 相對照。目的是激勵與明確化Sprint目標達成的度量,主旨是在讓負責開發作業的工程師,也能夠時時不忘記Sprint目標的商業意義(好難)。

 

 

 

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