#业务需求

1个月前

数据的价值，往往不在于数字本身，而在于它能帮助我们看清方向、理解本质。它的目的，其实可以用三个简单的“更懂”来概括：首先，更懂业务需求。不管是服务企业客户（2B）还是政府客户（2G），数据能帮我们穿透表面的合作意向，找到对方真正的痛点和期待。比如，一个企业客户说“需要一套管理软件”，数据能告诉我们，他可能真正需要的是降低30%的库存成本，或者提升20%的供应链效率。这不是简单地满足“要软件”的需求，而是帮他实现业务目标。对2B业务来说，懂业务需求，才能让产品和服务真正落地生根，成为客户的“刚需”。其次，更懂用户需求和人性。当服务的是普通消费者（2C）时，数据能帮我们拨开“我觉得”的迷雾，看到用户“实际做了什么”。比如，一个APP用户说“我喜欢简洁界面”，数据可能显示他每天停留的时间里，有60%都花在了复杂的设置流程上——这说明他的“喜欢”和实际行为有偏差。数据还能帮我们理解更深层的人性：为什么用户会在某个节点放弃购买？是什么样的评价让他最终选择了我们？懂用户，不是猜他想要什么，而是通过数据还原他的真实想法和行为逻辑，让产品真正“懂人心”。最后，更懂趋势。无论是哪个领域，数据都是照向未来的镜子。通过分析历史数据和当下的变化，我们能看到行业的发展方向：哪些需求在增长？哪些技术在崛起？哪些风险在显现？比如，2B业务的数据可能显示某个细分市场的年增长率达到40%，这就是一个重要的机会信号；2C业务的数据可能捕捉到“银发经济”或“Z世代”的消费习惯变化，这就是产品迭代的方向。趋势不是凭空预测的，而是数据沉淀后的必然。说到底，数据分析的目的，是让我们从“凭感觉决策”变成“靠数据说话”，从“被动应对市场”变成“主动把握机遇”。对企业来说，数据是工具，更是战略思维——它让我们更清晰地认识业务、理解用户、预判未来，最终在竞争中找到自己的航道。这或许就是数据的魅力：它用冰冷的数字，描绘出商业世界最真实的温度和方向。

#数据价值 #业务需求 #用户需求 #趋势分析 #商业洞察

2个月前

独立开发者如何将复杂业务需求转化为产品需求？

#独立开发者 #产品需求 #业务需求 #转化 #方法

10个月前

问：在DevOps过程中，我们是否可以使用AI去把整个流程串起来？从理解业务需求，画原型图，根据原型出表结构，再根据表结构定义对象，代码实现需求，生成测试用例，进行自动化测试，出测试报告等？可以根据编排的任务去自动化实现上述过程。现在业界有这样的实现吗？答：能，但是靠不住！按照现在AI的能力，AI Agent可以做一些指定计划、拆分任务、调用工具的事情，但是所有这些任务，目前还没有好的办法去评定结果的正确与否和质量好坏。如果你本地环境还好，如果生产环境不小心把数据库删除了会是什么样的后果？那么只是极低的概率，更何况还有黑客会恶意利用这样的漏洞去诱导 AI 做一些坏的事情。所以现阶段，靠谱的做法不是完全让 AI 去做这样的事情，而是让 AI 做一些辅助的事情，比如 AI 可以去帮你画原型图、设计表结构，写自动化测试代码等等，但是所有的结果，都需要人去验证，验证无误再进行下一步。

#DevOps #AI #自动化 #业务需求 #测试用例