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7/18/2016

解決軟體專案困境的最爛方式 - 加班





「加班」是解決軟體開發專案困難的常見方式,但也是最爛的方式。(好方法?請參考:解決專案困境的三個方式)

負責控管專案進度的主管或專案經理,如果只會用「加班」這招來解決問題,那就不適合做軟體專案經理。

長期,非自願的(註1)加班沒辦法真正解決問題的各種經驗實證,早在許多談論軟體專案的書籍中存在。例如:人月神話Peopleware約耳談軟體與熊共舞等等。從來沒有看過有任何「專案管理理論或實務認為加班有用」。

最根本的原因在於:知識工作者(軟體工程師),其產出和付出的「超額」時間根本沒有關係,也因此,加班從來都不會解決真正的問題。

既然如此,為什麼加班文化仍然存在?

常見原因有:

1.  短期效應


特定目的的短期加班:例如參加週末創業活動,或者,產品銷售大會之前的熬夜修正demo問題等等。這些特定的目的,固定時間的活動,確實會讓人拼了命「加班」完成目的。但是,短期效應絕對不能當作一般專案管理的方式,大部份的專案都不是百米賽跑!


2.  專案經理本職學能不足,利用要求加班來展示苦勞。


專案經理沒有其他辦法,只會加總人時。因此,即便人月神話從初版印刷上市(1975)到今天已經超過40年!仍然有不少軟體專案經理即便看過人月神話這本書,仍然不可自免得繼續要求加班。因為,如果有加班,即便專案失敗,以往也被認為「沒有功勞也有苦勞」。

但是,以現在環境變化迅速,一個軟體企業中,如果「一直都只有苦勞」,被淘汰的速度遠比過去還要快得多。



3.  模糊的合約。


在某些糟糕的情況下,銷售可能會簽下模糊的合約,當專案經理看到合約內容時,其解讀方式和客戶「截然不同」。在各種專案經理訓練課程,以及各類商管叢書裡,都會說「要良好溝通」,但實務上,當專案經理手上已經拿到不合理,而且驗收條件極為模糊的合約時,幾乎不可能以「溝通」來解決。如果專案經理,誤接燙手山竽,而又沒有足夠的創新能力和技術能力來解決時,通常會誤以為軟硬兼施的「加班」,或許可解決這個問題。

但是,如果這次不能非加班的方式解決,下次就不可能有更好的方式。其後就落入惡性循環。可以google一下「台灣  接案公司」看看目前的現實情況。


4. 心靈激勵。

無論是「要有創業家的精神!」,或者是「我們在做全世界最偉大的軟體」,甚至是「世界的和平,人類的未來就靠我們了」。而又有太多人誤以為,只要有正確的心靈激勵,軟體工程師就可以像電影劇情,日夜匪懈的工作,還能有創造性的思考解決問題。


5. ...很多其他的理由。


如果你是專案管理人員,之前要求成員加班的理由到底是什麼?如果你是軟體開發人員?曾經被哪些理由要求加班? 




既然如此,到底什麼是解決軟體專案困難的好方式?
除了可以參考這裡之外,還有三個原則:


1. 永遠都有選擇 - 「Say No」也是一個選項!


認為不正確的事情就應該說「不」。在正確的時間點不說,只會拖延,就不是個好的專案領導者。


以組織層面的角度:

就專案經理本職學能而言,一旦發現自己不是個好的專案領導者,應該要對自己說不,迅速辭職,改當一個好的程式設計師,或許是對專案最好的幫助。

就專案目標而言,倘若使用這的需求不確定,就應該選擇不做,或者選擇先做mockup,讓使用者確定需求,才不會浪費時間。

資源 - 特別是人力而言 - 在企業組織中,永遠都是有限。而良好的管理是透徹於在有限的資源中做有效的分配。加班不會讓分配變得有效,只會讓無效的分配繼續無效。

以技術層面的角度:

技術永遠有選項。一個複雜的功能,可能有起碼5種不同的實作方式,到底是選擇複雜但是有趣,還是選擇簡單,但是堅固耐用?就要視情況而定。

無論什麼事情,一定有選擇,絕對不會有「我們只能加班」這個選項。



2. 專案擁有人,必須參與專案!


近年來流行的Scrum,有一個必要的要點:專案擁有者(product owner)在每一個sprint之後要檢視產出。這個要點非常的重要,遠比正確做好燃盡圖,每天站著開會來得重要100倍。

專案擁有人,需要參與專案的每一階段進展,確實了解專案的人把時間用在哪裡,並且確實了解,每一個sprint產出都是專案擁有人最想要的產出。如此才能確保「做出對的事情」。

如何讓專案擁有者參與專案,就變成專案管理者「一定要做」的事情。

會把PMP的教材背的滾瓜爛熟 -- 溝通管理計畫書是要建立蒐集擷取散布各處的資訊,以及最終處置專案資訊的流程 -- 但實際讓連每一小階段讓專案擁有者「確定產出是他要的」都無法實際做到,簡直沒有任何意義。

在每個階段發個制式的email,裡面塞了很多複雜的圖表資訊,只會讓專案管理者「誤以為」一切都很順利。把確認每階段產出是他要的這件事情越往後延,風險就越大!


3. 磨利斧頭!


技術上的學習,會讓事情事半功倍。太陽底下沒有新鮮事,你所遇到的困難,可能已經有另外17個人遇過同樣的困難,而其中也許有9個人已經解決,解決的人之中有5個把相關資訊放在網路上。只要有正確的英文閱讀和google查詢能力,並能固定的自我學習,充實自己(參考如何充實自己),通常都能以更好更快更有效率的方式,解決軟體上的問題。

但是,千萬不要把「沒有時間學習」當作理由。當你的斧頭已經鈍到無法砍樹,還試圖用鈍斧頭砍樹來表現自己的努力,這是完全沒有意義。學習的目的就是磨利自己,將知識與技能銳化,才不會以無意義的舉動,做無意義的事情,加無意義的班。






註1: 凡事皆有例外,遇到天災人禍等不可抗力情況而加班其實算合理,不過即便如此,也應是極短的時間。例如,颱風天放假,隔天需要額外的工作時間。自願性質也絕對不會是長期,例如自己去參加創業週末,某種程度是自己為了自己額外工作,但頂多是一個週末,也不可能連續10個週末都在進行這樣的活動。

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7/06/2016

如何提高工作效率:三個務實的快速步驟





Give me six hours to chop down a tree and I will spend the first four sharpening the axe. 

 - Abraham Lincoln

白領工作者,或者,知識工作者的工作,追根究底是利用智慧知識和經驗,做出一些行為。例如:行銷經理,就是擴大產品的市佔率;軟體工程師,就是產出程式碼;業務員,就是賣出產品; 言情小說作家,就是寫書;專業經理人,就是領導管理團隊完成任務。

只要是知識工作者,不管用什麼方式衡量工作效率,理論上都可以持續提高。

就概念上來說,工作效率來自於三大方向,(a)技術與知識,(b)環境,(d)心理層面。

技術與知識。需要靠學習與經驗累積,而正確的學習和正確的經驗累積更為重要。請參考這三篇相關文章:自我學習的方向片段知識的危害工作中學不到東西

環境。如果週遭都是工作效率極高的人,自然而然就會主動提高效率,然而環境有點運氣成分,大部份的人很難控制周遭環境。

心理層面。從馬斯洛需求階層論,到赫茲伯格的雙因素理論,心理與管理學界不乏各種相關的研究以及結論。但知識工作者,可以先參考Ted的這篇


工作效率,絕對會和「超過」的工作時間呈反比。長期的加班對絕大部份的知識工作者而言只會降低效率,拖延成果,殘害自己與家庭。尤其是對剛進入職場的新鮮人,提升工作效率是最最最最重要的事情。工作效率的提升,會伴隨知識技能的成長,更多的時間運用,以及對組織產生真正的價值。高效率地利用時間,可以產生對職業生涯的正面循環;低效率的長期加班,則會產生很難逆轉的惡性循環。


只要願意嘗試,每個人都可以利用以下三個務實的步驟,持續並快速提升績效。做法很簡單,只需要筆記本和筆:

(1). 15分鐘每日計畫


每天開始工作前,先不要開電腦收email,而是拿出筆記本和筆,把今天最重要的幾件事情寫出來,分類事項,決定今天要先做什麼,要完成什麼,參考這篇的分析。切記先完成重要且緊急,以及重要不緊急的事情。

每日計畫只是簡要列出「打算完成」的項目,並且花一點點時間,沈思哪些真的可以完成,哪些是在80/20法則中最重要的完成項目。 也可以加上一些「保留」時間,用以處理意外。

(2). 15分鐘檢討改進


每天結束工作「後」。拿出筆記本,看看今天開始計畫的事情,哪些完成,哪些沒完成,哪些真的重要,哪些其實後來發現不重要。自己檢討一下自己的判斷為何不正確,為什麼該完成的事情沒完成,並且,簡要記錄一下,完成的項目大概花了多少時間,未完成的事項是因為什麼原因。


(3). 15分鐘重點學習


改進檢討結束後,找一小段時間,再把筆記本拿出來,看一下那些比預期晚完成的事項,哪些是因為自己的知識技能不足,導致太晚完成。列出這些項目。特別是找到「厲害的人一下子就可以做到」的事項。舉例而言,excel的PivotTable是資料分析的最基礎的方式,也是做big-data模型時,小規模測試的最好參考,會妥善利用PivotTable的資料專家,會比不會用的人更節省時間的驗證自己的模型。

在筆記本列出需要學習的項目,每天花15分鐘,在網路上學習這個技術或知識。每天只要專注於「一個能提升效率的事情」就綽綽有餘了。




知識工作者最悲慘的情況,莫過於努力了好幾天去做一件完全不需要做的事情,或者完美的執行一個完全不對的方式。

如果還沒有找到最適合自己的方法,請按照這三個務實的方式,每天花不到45分鐘,在2-3週之後一定會有顯著的效果。




這篇文章的乃是根據以下書籍參考,匯整,並且實際執行之後的結果。
- Getting Things Done  
- The Productivity Project 
- The 4 hour work week
- Lean startup
- Do Over