價值驅動的投資組合管理與團隊拓樸

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在軟體交付過程中，團隊結構與工作組合的匹配至關重要。傳統的職能型團隊組織方式往往導致工作流程緩慢且複雜。為了提升效率，跨功能團隊的敏捷交付模式被廣泛採用，但團隊間的依賴關係仍可能影響交付速度。本文將探討如何運用價值驅動的投資組合管理和團隊拓樸模型來最佳化團隊結構，提升價值交付效率。

團隊拓樸模型提供了一種系統性的方法來組織和協調團隊，以減少團隊間的依賴並提升交付效率。該模型定義了四種主要的團隊型別：流程團隊、開發團隊、基礎設施團隊和啟動團隊，以及三種協作模式：協作、服務和啟動。透過合理地組合這些團隊型別和協作模式，可以構建一個高效、靈活的組織結構，以更好地適應快速變化的市場需求和技術進步。例如，在電商平臺中，可以建立一個專注於購買體驗最佳化的流程團隊，並由基礎設施團隊提供平臺支援，啟動團隊提供技術指導，從而實作端對端的價值交付。在資訊安全領域，安全架構團隊可以作為一個複雜子系統團隊，與其他團隊緊密合作，確保系統的安全性和可靠性。此外，資料平臺和機器學習平臺的應用也能促進團隊協作，例如資料團隊和機器學習團隊可以分別利用這些平臺進行資料分析和模型建立，共同推動商業目標的實作。最後，文章也強調了團隊協作和自助服務的重要性，說明如何透過明確的目標、開放的溝通和自助服務工具來提升團隊效率。

敏捷團隊與價值驅動的投資組合管理

在組織中，工作和系統的維護需要多樣化的技能，而組織中的員工也具有多樣化的技能。找到最佳的匹配並不總是容易。以一個約100人的交付中心為例，我們發現他們需要近150種不同的技術和商業技能來管理系統和交付工作。

歷史上，交付中心的團隊是按照功能性組織的，工作流程緩慢且不可預測。為瞭解決這個問題，交付中心組織了跨功能的團隊，使用敏捷交付方式，工作流程變得可見且有所改善，但仍然複雜且緩慢，原因是團隊之間的相互依賴。在第三次迭代中，跨功能團隊被分組成三個互補的群體，並有一個明確的協作機制來協調每個“超級團隊”單元之間的工作。這使得工作流程加快，交付能力提高，價值交付增加。

在此期間，交付中心和其組成團隊改善了垂直切割工作的能力，也促進了工作流程的改善。這使得團隊可以定期實作價值（如第1章和第2章所述），而不是按照傳統的方式交付一個“水平”解決方案元件，並等待其後的整合才能實作價值。

這個教訓是，工作、技術系統、團隊成員技能和團隊互動是相互依賴的。Team Topologies模型雖然提倡長期存在的團隊，但並不假設工作、系統、團隊成員和互動是靜態的。相反，它允許每個元素之間的給予和取捨，以找到一個可能隨時間演化的最佳組態。

價值驅動的投資組合管理在Team Topologies中的作用是，團隊應該是跨功能的，具有強烈的目的，並與價值流對齊。EDGE強調，投資組合應該由價值驅動，管理團隊的工作以實作客戶或商業價值。

您在前面的章節中看到，單個團隊的工作形狀會影響其有效性，同樣，在團隊之間的層面上，組織的整個工作投資組合的形狀也會影響多個團隊的有效性。如果集體團隊被期望執行一個與客戶或商業價值不明確對齊的工作投資組合，或者需要在長時間內以大批次交付，則組織將很難或甚至不可能組織有效的團隊來交付工作。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[工作] --> B[技術系統]
    B --> C[團隊成員技能]
    C --> D[團隊互動]
    D --> E[價值流]
    E --> F[價值驅動的投資組合管理]
    F --> G[有效的團隊]
    G --> H[客戶或商業價值]

這個圖表展示了工作、技術系統、團隊成員技能、團隊互動、價值流、價值驅動的投資組合管理、有效的團隊和客戶或商業價值之間的關係。它強調了價值驅動的投資組合管理在實作客戶或商業價值方面的重要性。

團隊拓樸模型：軟體交付的關鍵

在軟體開發領域，團隊的組織和協作方式對於交付效率和反饋迴圈有著重要影響。團隊拓樸模型（Team Topologies）是一種結構化的方法，旨在最佳化團隊的組織和協作，以提高軟體交付的流暢度和反饋。

團隊拓樸模型的核心概念

團隊拓樸模型的核心概念是透過明確定義團隊之間的界限和協作模式，來減少團隊之間的耦合，保持認知負荷在可控的水平，從而提高軟體交付的效率。這個模型強調團隊是軟體交付的主要機制，並引入了四種基本的團隊型別和三種協作模式。

四種基本的團隊型別

  1. 流程團隊（Flow Team）：負責特定業務流程的團隊，專注於交付特定的業務價值。
  2. 開發團隊（Development Team）：負責軟體開發的團隊，專注於交付高品質的軟體。
  3. 基礎設施團隊（Infrastructure Team）：負責基礎設施和平臺的團隊，專注於提供穩定的基礎設施和平臺。
  4. 啟動團隊（Enabling Team）：負責提供技術和專業知識的團隊，專注於支援其他團隊的工作。

三種協作模式

  1. 協作（Collaboration）：團隊之間的緊密協作，目的是交付特定的業務價值。
  2. 服務（Service）：團隊之間的服務關係，目的是提供穩定的基礎設施和平臺。
  3. 啟動（Enabling）：團隊之間的啟動關係，目的是提供技術和專業知識。

團隊拓樸模型的優點

  1. 提高交付效率：透過明確定義團隊之間的界限和協作模式，減少團隊之間的耦合，提高軟體交付的流暢度。
  2. 提高反饋迴圈：透過團隊之間的協作和服務關係，提高反饋迴圈的效率，促進軟體交付的品質。
  3. 提高團隊自主性：透過團隊拓樸模型，團隊可以更好地自主管理自己的工作，提高團隊的自主性和積極性。

團隊拓樸學中的團隊型別

在軟體開發和敏捷開發中，團隊的結構和組織方式對於專案的成功至關重要。Team Topologies是一種框架，幫助我們瞭解和設計團隊的拓樸結構，以適應複雜的系統和組織。其中，團隊型別是Team Topologies的一個核心概念。

串流對齊團隊（Stream-aligned teams）

串流對齊團隊是指那些與業務領域中的一個特定工作流程或業務流程對齊的團隊。這類團隊的目標是實作端對端的價值交付，通常圍繞著一個特定的產品或服務。例如，一個電子商務平臺的團隊可能專注於最佳化使用者的購買體驗，從產品瀏覽到結賬的整個過程。

例子

  • 電子商務平臺的購買體驗最佳化團隊：該團隊負責從使用者瀏覽商品到完成購買的整個過程，包括購物車、結賬流程、支付系統等。
  • 客戶關係管理（CRM）系統的開發團隊：該團隊專注於開發和維護CRM系統，旨在提高銷售團隊的效率和客戶滿意度。

串流對齊團隊的優點

  1. 端對端的價值交付：這類團隊能夠從業務流程的起點到終點提供完整的解決方案，確保使用者或客戶能夠順暢地完成目標。
  2. 提高效率：透過減少跨團隊的依賴和溝通成本，串流對齊團隊可以更快速地回應業務需求和使用者反饋。
  3. 增強責任感：團隊成員對於整個業務流程的成功有著明確的責任感，這促進了團隊內部的協作和自我管理。

團隊拓樸學中的其他團隊型別

除了串流對齊團隊，Team Topologies還定義了其他幾種團隊型別，包括：

  • 開啟團隊（Enabling teams）：提供技術或流程上的支援和指導，以幫助其他團隊提高能力和效率。
  • 複合團隊（Complicated Subsystem teams）：負責開發和維護複雜的子系統或元件，這些子系統需要特定的技術專長。
  • 平臺團隊（Platform teams）：建立和維護平臺或基礎設施，以支援其他團隊的工作，例如提供公共API或雲基礎設施。

每種團隊型別都有其特定的角色和責任，透過合理地設計和組合這些團隊型別，可以構建一個高效、靈活的組織，從而更好地適應快速變化的市場需求和技術進步。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[串流對齊團隊] -->|實作端對端價值交付|> B[業務流程]
    B -->|提高效率和責任感|> C[團隊協作]
    C -->|增強技術能力|> D[開啟團隊]
    D -->|提供支援和指導|> E[複合團隊]
    E -->|開發和維護複雜子系統|> F[平臺團隊]
    F -->|提供公共API和基礎設施|> A

此圖表展示了不同團隊型別之間的關係和合作，串流對齊團隊透過實作端對端的價值交付，促進團隊協作和技術能力的增強，同時受到開啟團隊、複合團隊和平臺團隊的支援。

資料平臺與機器學習平臺的應用

在現代企業中，資料平臺和機器學習平臺扮演著重要的角色，讓各個團隊能夠更有效地合作。這些平臺提供了一系列的服務、工具和技術，讓團隊能夠更好地管理和分析資料，從而驅動商業決策。

資料平臺

資料平臺是一種集合了資料管理、資料分析和資料視覺化的工具和技術的平臺。它允許團隊從各個來源收集、處理和分析資料，從而獲得有價值的見解和知識。資料平臺的例子包括：

  • 資料倉儲：用於儲存和管理大規模資料的系統。
  • 資料湖：用於儲存和管理原始、未處理的資料的系統。
  • 商業智慧工具：用於分析和視覺化資料的工具。

機器學習平臺

機器學習平臺是一種集合了機器學習演算法、資料處理和模型佈署的工具和技術的平臺。它允許團隊建立、訓練和佈署機器學習模型，從而實作自動化和智慧化的商業應用。機器學習平臺的例子包括：

  • TensorFlow：一個開源的機器學習框架。
  • PyTorch：一個開源的機器學習框架。
  • Scikit-learn：一個開源的機器學習函式庫。

團隊合作

資料平臺和機器學習平臺可以讓團隊更有效地合作。例如，資料團隊可以使用資料平臺收集和分析資料，而機器學習團隊可以使用機器學習平臺建立和佈署機器學習模型。這些平臺可以讓團隊更好地合作，從而實作商業目標。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[資料平臺] --> B[資料分析]
    B --> C[資料視覺化]
    C --> D[商業決策]
    E[機器學習平臺] --> F[機器學習模型]
    F --> G[模型佈署]
    G --> D

在這個圖表中，我們可以看到資料平臺和機器學習平臺如何讓團隊更有效地合作。資料平臺可以用於收集和分析資料，而機器學習平臺可以用於建立和佈署機器學習模型。這些平臺可以讓團隊更好地合作，從而實作商業目標。

資訊安全架構團隊

在軟體開發和系統設計中，存在著各種不同的團隊，每個團隊都有其特定的角色和任務。其中，安全架構團隊是一種特殊的團隊，負責處理系統中複雜的子系統和安全相關的問題。

安全架構團隊的角色

安全架構團隊的主要任務是設計和實作系統的安全架構，確保系統的安全性和可靠性。這些團隊通常由具有深厚安全知識和經驗的專家組成，他們能夠處理系統中最複雜和最關鍵的安全問題。

複雜子系統團隊

除了安全架構團隊外，還有一種稱為複雜子系統團隊的團隊。這些團隊負責處理系統中那些需要深入專業知識和不能簡化的部分。這些子系統通常是系統中最關鍵和最複雜的部分，需要高度的技術專業知識和經驗來處理。

子系統團隊的特點

子系統團隊通常具有以下特點：

  • 專注於系統的特定部分
  • 需要深入的專業知識和經驗
  • 不能簡化或外包
  • 負責處理系統中最複雜和最關鍵的部分

安全架構團隊和子系統團隊的關係

安全架構團隊和子系統團隊之間存在著密切的關係。安全架構團隊需要與子系統團隊合作，以確保系統的安全性和可靠性。子系統團隊需要提供安全架構團隊所需的技術專業知識和經驗，以設計和實作系統的安全架構。

內容解密：

在上述內容中，我們討論了安全架構團隊和子系統團隊的角色和任務。這些團隊在軟體開發和系統設計中扮演著非常重要的角色，需要合作以確保系統的安全性和可靠性。透過瞭解這些團隊的角色和任務，我們可以更好地設計和實作系統的安全架構，從而保護系統和使用者的安全。

  flowchart TD
    A[安全架構團隊] --> B[子系統團隊]
    B --> C[系統設計]
    C --> D[系統實作]
    D --> E[系統測試]
    E --> F[系統佈署]

圖表翻譯：

上述圖表展示了安全架構團隊、子系統團隊、系統設計、系統實作、系統測試和系統佈署之間的關係。安全架構團隊和子系統團隊合作設計和實作系統的安全架構，然後進行系統測試和佈署。這個過程需要安全架構團隊和子系統團隊的密切合作，以確保系統的安全性和可靠性。

搜尋與排名

搜尋與排名是許多網站和應用程式中不可或缺的功能，尤其是在處理大量資料和使用者需求的場合。為了實作高效的搜尋和排名，需要結合多種技術和演算法，包括自然語言處理、機器學習和資料函式庫最佳化。

推薦系統

推薦系統是另一種常見的應用，旨在根據使用者的偏好和行為提供個人化的建議。這些系統可以運用於各種領域，從電子商務和娛樂到社交媒體和教育。推薦系統的核心是資料分析和機器學習演算法，能夠從使用者的互動中學習並不斷改進推薦結果。

資料科學團隊

資料科學團隊在現代企業中扮演著關鍵角色，負責從資料中提取洞察和知識，以支援商業決策。這些團隊通常由具有不同背景和專業的成員組成，包括資料分析師、機器學習工程師和資料科學家。透過合作和知識分享，資料科學團隊可以解決複雜的資料問題，開發創新的解決方案，並推動企業的成長和發展。

團隊互動模式

團隊互動模式是指團隊成員之間的合作和溝通方式。這包括以下幾種模式：

  • 合作: 團隊成員緊密合作，共同解決問題和達成目標。
  • 協作: 團隊成員分工合作，各自負責不同的任務和模組。
  • 溝通: 團隊成員之間進行有效的溝通，分享知識和經驗。

重要術語

以下是與團隊合作和資料科學相關的重要術語：

  • 資料函式庫: 用於儲存和管理資料的系統。
  • 機器學習: 一種人工智慧的分支，涉及使用資料來訓練演算法和模型。
  • 自然語言處理: 一種人工智慧的分支，涉及使用電腦處理和理解人類語言。

範例

以下是一些團隊合作和資料科學的實際範例：

  • 串流對齊團隊: 一種團隊模式，團隊成員共同工作於一個特定的專案或任務，例如開發一個新的網站功能。
  • 複雜子系統團隊: 一種團隊模式，團隊成員負責維護和最佳化複雜的系統或子系統，例如推薦系統。

透過瞭解和應用這些概念和技術，企業可以建立高效的團隊，解決複雜的資料問題，和推動業務的成長和發展。

個人化推薦系統

為了提供使用者在瀏覽首頁時的個人化推薦，需要設計一個複雜的子系統。這個子系統可以被視為是一種「服務即軟體」（X-as-a-Service）的架構，其中一個團隊提供服務給另一個團隊，透過明確的契約來定義服務的界限和交付內容。

服務即軟體（X-as-a-Service）

在這種架構中，一個團隊（例如，推薦系統團隊）建立了一個資料產品或服務，提供一份產品列表作為輸出。這個服務可以被其他團隊使用，以便為使用者提供個人化的推薦。這種方法可以讓團隊之間更好地合作，同時也能夠確保每個團隊都能夠專注於自己的核心任務。

個人化推薦的挑戰

要實作個人化推薦，需要考慮多個因素，包括使用者的瀏覽歷史、搜尋記錄、購買行為等。這需要一個強大的資料分析和機器學習能力，以便能夠從大量的使用者資料中提取有用的資訊。

解決方案

為瞭解決這個挑戰，可以使用以下步驟：

  1. 資料收集：收集使用者的瀏覽歷史、搜尋記錄、購買行為等資料。
  2. 資料分析：使用機器學習演算法分析收集到的資料，提取有用的資訊。
  3. 個人化模型：建立個人化模型，根據使用者的行為和偏好提供個人化的推薦。
  4. 服務即軟體：將個人化模型封裝成服務，提供給其他團隊使用。

實作個人化推薦的優點

實作個人化推薦可以帶來多個優點，包括：

  • 提高使用者經驗：個人化推薦可以幫助使用者找到他們感興趣的產品，提高使用者經驗。
  • 增加銷售：個人化推薦可以增加銷售額， 因為使用者更有可能購買被推薦的產品。
  • 提高使用者忠誠度：個人化推薦可以幫助企業建立與使用者的忠誠度， 因為使用者感受到企業對他們的關心和理解。
內容解密：

以上內容介紹瞭如何實作個人化推薦系統，包括資料收集、資料分析、個人化模型和服務即軟體等步驟。同時，也討論了實作個人化推薦的優點，包括提高使用者經驗、增加銷售和提高使用者忠誠度。

  flowchart TD
    A[資料收集] --> B[資料分析]
    B --> C[個人化模型]
    C --> D[服務即軟體]
    D --> E[提供個人化推薦]

圖表翻譯：

此圖表示了實作個人化推薦的流程，從資料收集開始，然後進行資料分析，接著建立個人化模型，最後將模型封裝成服務即軟體，提供給其他團隊使用，以便為使用者提供個人化的推薦。

團隊協作與自助服務的重要性

在現代軟體開發中，團隊協作和自助服務是兩個非常重要的概念。團隊協作是指不同團隊之間的合作，以達到共同的目標。自助服務則是指團隊可以獨立地使用某些功能或服務，無需依賴其他團隊的幫助。

團隊協作的例子

例如，在一家電商公司中，推薦系統團隊可以提供推薦功能給其他團隊使用，例如網頁首頁團隊、手機首頁團隊、結帳團隊和行銷團隊。這些團隊可以在自助服務的基礎上使用推薦系統的功能，無需直接與推薦系統團隊進行溝通。

自助服務的優點

自助服務可以帶來很多優點，例如：

  • 減少團隊之間的溝通成本
  • 提高團隊的效率和生產力
  • 讓團隊可以更快速地實作自己的目標

促進團隊協作的方式

促進團隊協作可以透過以下方式實作：

  1. 明確的目標和任務：每個團隊都應該有明確的目標和任務，以便於合作。
  2. 開放的溝通：團隊之間應該保持開放的溝通，以便於合作和解決問題。
  3. 自助服務的工具和資源：提供自助服務的工具和資源，以便於團隊可以獨立地完成任務。

團隊協作的挑戰

團隊協作也會面臨一些挑戰，例如：

  • 溝通不良：團隊之間的溝通不良可能會導致誤解和錯誤。
  • 目標不一致：團隊的目標不一致可能會導致合作失敗。
圖表翻譯：
  graph LR
    A[團隊協作] --> B[自助服務]
    B --> C[提高效率和生產力]
    C --> D[實作共同目標]
    D --> E[開放的溝通]
    E --> F[明確的目標和任務]
    F --> G[自助服務的工具和資源]

上述圖表展示了團隊協作和自助服務之間的關係，以及如何透過開放的溝通、明確的目標和任務、和自助服務的工具和資源來實作共同的目標。

團隊拓樸學：減少耦合、提升流暢度

在軟體開發中，團隊的結構和溝通模式對系統的設計和開發流程有著深遠的影響。團隊拓樸學（Team Topologies）是一種新的思考方式，旨在幫助組織設計和最佳化團隊的結構和溝通模式，以減少耦合、提升流暢度和改善整體系統的設計。

團隊型別和互動模式

團隊拓樸學識別了四種不同的團隊型別：流暢對齊團隊（Stream-Aligned Team）、強化團隊（Enabling Team）、複合團隊（Complicated Subsystem Team）和平臺團隊（Platform Team）。每種團隊型別都有其特定的幾何形狀和顏色表示。另外，還有三種互動模式：合作、促進和作為服務（X-as-a-Service）。這些互動模式以特定的幾何交叉和模式表示。

核心原則

團隊拓樸學的核心原則包括：

  1. 康威定律：系統的設計往往反映了組織的溝通結構。因此，團隊結構應該被有意設計以產生所需的系統架構。
  2. 認知負荷：每個團隊只應該承擔它們能夠完全理解的工作量。超載團隊會損害生產力。
  3. 團隊優先思考：優先考慮團隊的集體智慧和能力，而不是個人的能力。長期存在的團隊會發展出更深的協同作用和合作。
  4. 斷裂面：斷裂面（或軟體責任界限）是指系統中的分界或界限，子系統和支援團隊可以在清晰定義的介面下獨立工作。

斷裂面的型別

斷裂面可以根據不同的標準進行劃分，例如：

  • 商業域界限
  • 法規遵從界限
  • 風險特徵的不連續性
  • 變化節奏的不同

團隊設計的核心元素

在設計團隊結構時，需要考慮多個核心元素，以確保團隊能夠高效運作並交付價值。這些核心元素包括：

領域責任

團隊應該有明確的領域責任，能夠自主運作並減少與其他團隊的協調需求。這需要確保團隊有明確的目標和任務，並能夠自主地完成工作。

團隊封裝

團隊應該保持一定的封裝，暴露明確的介面或 API，以便其他團隊可以使用和依賴。這需要確保團隊的工作是模組化和可重用的。

團隊互動模式

組織應該使用明確的團隊互動模式（例如合作、服務和促進）來減少誤解、誤差和不必要的依賴。每個團隊的互動模式數量也應該有限，以避免協調過頭和認知過載。

交接

團隊之間的交接會引入延遲和潛在的誤解，導致品質問題和返工。減少交接可以簡化交付。

進化的團隊結構

團隊形狀不是一次性設定並永遠不變的。隨著技術和組織的成熟，團隊結構和互動應該適應性地變化。

團隊設計的原則

在設計團隊結構時，需要遵循一些原則，以確保團隊能夠高效運作並交付價值。這些原則包括：

領域責任的清晰性

團隊應該有明確的領域責任，能夠自主運作並減少與其他團隊的協調需求。

團隊封裝的重要性

團隊應該保持一定的封裝，暴露明確的介面或 API，以便其他團隊可以使用和依賴。

從技術選型對商業模式的影響考量，團隊拓樸學並非僅僅是一種團隊組織方法，更是一種價值驅動的商業策略。它透過減少團隊間的耦合和認知負荷，提升價值流的流暢度，最終實作商業價值的最大化。分析團隊拓樸的四種團隊型別和三種互動模式，可以發現其核心價值在於匹配團隊結構與業務流程，並透過明確的領域責任、團隊封裝和互動模式，減少交接和提升效率。然而，實務落地中最大的挑戰在於團隊結構的動態調整和適應性演化。玄貓認為，團隊拓樸學的有效實施需要持續的學習、調整和最佳化，才能真正釋放其潛力，並在快速變化的市場環境中保持競爭優勢。接下來的幾年，將是團隊拓樸學從理論走向廣泛實踐的關鍵時期。

玄貓

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技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。