一位科學家一生可用於研究的時間極其有限，然而，世界上的研究主題卻多得數不清。如果只因為稍微覺得有趣就選為研究主題，將在還沒來得及做真正重要的事時，一生就結束了。——利根川進
其實要解答這個問題之前，我們要理解乙個概念，什麼是有價值的問題？議題度高和解答質高的問題我理解就是有價值的問題，比較通俗的理解就是這個問題是否存在，當前要解決這個問題的必要性夠不夠，問題對應的解決方案可行性高不高。如果要在業務裡發現這種問題，首先要理解業務戰略、打法和定位。那如何才能把這個前置資訊做好，對工程師來說是乙個比較大的挑戰。
首先工程師其實大多數都是從事一線開發，對業務理解可能僅限於自己在做的事情。很多資訊都是別人過濾了五六手之後的資訊，得到的可能就是乙個任務和為什麼做這個任務。相對比之下肯定不如制定戰略的人懂得戰略背後的意義，資訊也是不對等的。所以首先我們要收集資訊，然後整理歸納，最後分析問題。
先來說說收集資訊
其實有點像資訊科學裡的情報學。收集資訊最好的方式就是參加所處業務老大的ko會，各種ko會會把戰略上的拆解和背後的思考整體梳理之後宣講傳達給bu或部門的同學，雖然我們沒有親身參與到腦暴過程，但是也會對背後的思考有一定的理解，切記，一定要記得劃重點記筆記。
分析問題
我們通過不同資訊源獲取到的資訊是散落的，如何經過加工融入自己的思考體系呢？首先資訊不能是簡單的堆疊，我們要通過不同的入口理出頭緒。可以使用mece法則進行思考拆解，通過無遺漏無重複地分類來把握整體，列出腦圖和邏輯樹，最後將邏輯樹的資訊匹配需求場景，可以嘗試通過c端和b端不同入口去還原需求場景。這中間可以結合一定的方**（演繹推理和歸納推理），去把問題和挑戰細化出來，幫助我們理解bu的戰略，同時我們也能從自身出發把戰略拆解到對應的專案。舉例來說去年我個人分析飛豬在整個c端面臨的主要問題之一還是流量格局過於單一，b端**鏈的成熟度不夠導致無法給到商家更實質的體驗服務，飛豬的類目交叉不夠背後是各垂直業務存在業務隔離。
拿到這三個問題我們不能馬上就開幹，我們還要提煉這個問題帶來的核心價值。否則很容易就會出現投入了巨大工作之後，最後的技術產出和業務結果銜接不上，所以說思考不要用蠻力，工作不只靠體力。要去看裡面跟自己角色相關的工作在什麼地方？以端側來說，有優勢的一點是靠近產品側靠近使用者側，所以基本展現模式都可以通過產品原型進行抽象，形成體系化。以流量體系建設舉例我們要對使用者進行分層，比較合理的方式可以用到幾個經典模型rfm、aipl、aarrr及其變種，以便沉澱出承接的技術平台或產品。如流量體系建設我們在思考分層過後，把使用者按心智劃分之後，又從所屬域分為散落在阿里域外的使用者和阿里域內的內部使用者，從而針對性的設計出兩個平台產品。
見龍在田，利見大人
作為專案發起者，我們要關注每乙個環節。所以首先我們要找到對應的業務方去「售賣」我們的思考。要找到目標一致的人一起做事，這裡首先需要知道的是你要清楚你的業務方都是誰？他們都負責什麼？我的方法比較簡單，直接看運營在職能上的劃分，要清楚自己對的人負責的方向以及他所負責的kpi。另外切記，一定要和對口pd一起去找，通常來說最直接的合作方是能幫你處理業務和技術銜接的那個人。
上下游的人都找到後，要開始準備ko，理出需求排出優先順序。因為在資源有限的情況下，我們究竟該先做哪些？不重要的要放在後面去做，優先考慮你產品最核心的功能。通常平台產品最優先的是運營使用的功能，所以要跟合作方確認哪些功能他們認為最重要。
站在巨人的肩膀上做創新
如果集團內部就是沒有成型方案，這個方向也屬於工業界比較前沿的領域。遇到類似這種問題，可以先看看是否有繞開的可能性，如果確實繞不開可以試試找到適合解決該問題的基礎團隊一起合作和共建。外部是否有付費方案可以購買和借鑑，總之要保障業務先贏。因為業務工程師要思考的是你給業務能帶來怎樣的價值，你的核心價值不是處理非常複雜的技術問題，而是用你的技術能給業務帶來怎樣的價值增量。同樣的利用某種技術或模型模式解決了非常複雜的業務問題，並且是具有普適價值的技術，這也是業務端工程師帶給業務帶來的價值。
立足當下，放眼未來
知幾，其神乎！
要看當下更要看未來，不光技術要看未來，行業也要看未來。站在當下思考能解決業務目前遇到的最大的問題，思考未來能為業務帶來彎道超車的機會。比如飛豬如果在行業裡要追趕同行業的競品，在資源投入方面沒辦法跟對方的體量比較的情況下，我們做到最後，最好的結果可能也只是追平對手。所以我們亟須找到未來行業爭勝的關鍵按鈕，把時間和精力聚焦在關鍵節點，用全球fun戰略突圍。所以飛豬也要為國際化做好準備，這個領域裡同樣有前人探尋的技術經驗供我們借鑑。所以為了讓我們能更聚焦業務，可以說去年的平台化是為業務做了非常好的鋪墊。
其實這個小標題有點偽命題的意思，如果一開始我們就把業務理解的很清楚，執行沒有偏離航道比較專注目標的話，不大可能會出現拿不到業務結果的情況，最後只剩下乙個問題：拿到業務結果的同時技術價值如何體現？
從我自身出發，也常常有同學問我，在業務做開發，重複造輪子會被人挑戰，但事情都有人幹了我們的價值在哪？我之前一直都會回答，「搞基礎技術的團隊一直在基礎工程/技術領域深耕，他們也需要關注從技術價值到業務價值的轉變和銜接，本質上缺少業務場景，如果我們與他們合作就形成了互補，既拿到了業務結果同時也能從自身技術成長上得到一定歷練」。
但之後我回想這段對話，是有很多問題在裡面的。從業務工程師角度出發，我們要關注的核心就是保障業務先贏，如果沒有達到這個目標就容易變成工程師自嗨。所以我們在業務端需要的是有技術視野能看到集團其他團隊或者外部團隊在做的事，能主動交流讓這件事變成共贏，如果沒有其他人在搞，我們去搞要有人站出來看這個投入產出比是否合理？也就是我們在開篇說的議題度和解答質都高的有價值的問題。這個問題在集團其他團隊是否存在共性，我們解決了能否為他們帶來價值？當然結合我們在前面講到的在業務中發現有技術價值的問題，其實這裡就有乙個比較明確的答案，重中之重就是做之前把why思考的清楚清晰，做最正確的事。只有做到這點，解決這個問題帶來的業務價值就自然而然非常清晰的定位出來。所以說最好的工程師必須要懂產品。
也寫給未來
小聊一下題外話，組裡有同學會問我業務前端未來是否會被淘汰？因為我們在做的lowcode/nocode是在革自己的命。其實產生這種想法首先就是沒有站在集團未來發展的角度去思考也就是常說的屁股太小，其次是沒有站在整個前端領域去回顧前端發展歷程導致的悲觀和擔憂。
從目前在做的方向上來說，還是要思考如何解決低質量**建設和低效的重複工作占用工程師大部分精力，將工程師的能量解放出來提公升集團整體的研發效能。另一層面從前端以往在系統分層裡的位置一直都屬於應用層，就是最上層的表象/展現/渲染，應用層在過去幾十年間經過了不斷的變化和演進，職業也從最早的gui工程師演進到之後的web前端/客戶端研發工程師，這中間也經歷過flash工程師的時代，在此期間應用層/展現層一直都在變化，所以前端同學總覺得狀態是一直在學習新知識。但這個發展歷程其實是有規律可循的，所謂萬變不離其宗，應用層雖然在不斷變化但無非都是朝著兩個大方向在發展，乙個是工程效率提公升（工程角度出發），乙個是圖形影象研究（使用者角度出發）。這兩個大方向上目前也有非常複雜龐大的樹狀知識體系，並且還在不斷延伸。同時隨著機器學習領域的興起和硬體效能、網路頻寬的提公升以及人們在視覺呈現裝置上的公升級，帶來的可能又是新一輪的技術洗牌，然後在兩個方向上再來一次。所以從這個視角出發未來前端是不會消亡的可能只是會換一種形式存在，但是不學習的工程師是會消亡的。
最後我想說的是來到乙個新業務不要著急的去拿這兩個結果（業務和技術），所謂「潛龍勿用」。要先去看業務在集團所處的位置，怎麼和其他業務產生關聯的，要去收集資訊和問題，帶著問題深入去做事情，通過跟其他人的資訊交流補全業務痛點。先收集問題，邊做邊思考，先沉下心做業務專案。要有飛彈型思維，就是不管三七二十一，先乾起來再說。在行動中實現智慧型導航，鎖定並跟蹤目標，根據實際情況修正自身路徑，直至擊中目標。
最後的最後也給大家推薦相關的幾本書，可能會對大家在上面幾處沒有展開來講的去更詳細的學習，希望有所幫助：《金字塔原理》、《麥肯錫教我的思考**》、《思考，快與慢》、《影響力》、《自控力》、《敏捷性開發》。
如何在團隊建設工程師文化？阿里資深技術專家這麼做
人人都在說工程師文化，90 的同學們嚮往工程師文化，然而95 的同學們覺得自己的部門沒有工程師文化。但關於工程師文化，事實告訴我們兩件事 基於這個不恰當的比喻以及事實1得出 90 同學們都愛美女 基於這個不恰當的比喻以及事實2得出 95 同學們部門真的都沒有美女！基於以上事實我們做乙個假設 如果同學...
如何在團隊建設工程師文化？阿里資深技術專家這麼做
人人都在說工程師文化，90 的同學們嚮往工程師文化，然而95 的同學們覺得自己的部門沒有工程師文化。但關於工程師文化，事實告訴我們兩件事 基於這個不恰當的比喻以及事實1得出 90 同學們都愛美女 基於這個不恰當的比喻以及事實2得出 95 同學們部門真的都沒有美女！基於以上事實我們做乙個假設 如果同學...
工程師軟技能3 如何學習
事實上，如果你 直依賴他 來教你，從來沒有掌握 我教育技能，這會嚴重限制你提公升 的知識和技能的機會。這也同樣適 於我們做的事情。如果我告訴你 該怎麼做，你可能會忘掉，但如果你 動 做 次，你可能就記住了。如果你能將 所學的東西 教給別 你不僅能記住，還能理解得更深刻。盡 管每個 的學習風格千差萬別...