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產品路線圖｜從革新到蛻變
產品路線圖｜從革新到蛻變
設定方向，擁抱未知
「產品路線圖早該轉型為策略溝通工具，終於有人帶它衝破瀑布式(waterfall)開發時代以來的黑暗！感謝McCarthy及其團隊打破長久以來的僵局。」
──Steve Blank，《創新創業教戰手冊》(The Startup Owner’s Manual)作者
「今日我們唯一能採取的途徑就是主題導向的路線圖。本書把焦點放在產品價值而非功能或時程，使產品路線圖得以再次發揮它應有的效益。」
──David Cancel，客戶關係管理軟體Drift執行長
「產品路線圖非常重要。有一流的策略，才有一流的公司，產品路線圖正好能幫助你清楚表達策略。本書闡明如何發展路線圖的核心組成、問題、價值主張以及客戶關注的焦點。」
──Jeffrey Bussgang，創投公司Flybridge Capital普通合夥人
「建議各位盡早與業務和行銷團隊溝通路線圖，這點非常重要。本書介紹的方法正能幫助各位有效做到這一點，聚焦於客戶與他們的問題上，而非緊追著功能與特定時程不放。」
──Carol Meyers，資安分析公司Rapid7行銷長
好的產品路線圖能幫助組織有效開發與發布產品，並且持續更新，是組織裡最重要且最具影響力的文件；不只如此，產品路線圖還能引導整個組織實現公司策略。
這本實用手冊會教你如何建立有效益的產品路線圖，實證如何利用路線圖讓利害關係人站在同一陣線，以及排定各個想法與需求的優先順序。本書還會教你表達的學問，讓其他人知道為什麼你的產品能使顧客與組織獲得成功。
不論你是產品經理、產品負責人、分析師、項目經理、專案經理、Scrum大師、首席開發人員、設計師、開發經理、企業家還是公司負責人，本書都希望各位能從中體會：
‧產品願景與目標要能激勵人心，並且傳達予他人了解
‧以理智和科學的態度排定優先順序
‧避免在沒有經過評估與排定優先順序的情況下直接採用看似不錯的想法
‧確保與利害關係人立場一致
‧激發團隊忠誠度，讓團隊願意「多付出一點」
‧讓業務團隊成為你的戰友，而非處處與你作對
‧以使用者和客戶為中心進行規劃與決策
‧預測機會，保持領先
‧發表全方位的路線圖，但不要過度承諾
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創造爆紅商品的企劃地圖｜按圖索驥，排除盲點，精準擊中消費需求
切實可行，沒有空虛的理論
本書的目的是為了幫助您了解產品企劃該如何進行，並提供切實可行的流程、工具與框架，讓您可以付諸實現，應用在工作當中。
業界高手的行銷心法無私大公開
本書不只要告訴您企劃的方法，更想要讓讀者學會在任何時代都能運用的企劃觀念。本書作者曾在日本達美樂、可口可樂等國際企業擔任行銷長的職務，策畫過許多知名的行銷活動。
言簡意賅，簡單易懂
「暢銷商品」的定義是什麼？「定價該怎麼訂？以豐富的圖解說明，帶領您走出迷茫，第一次做企劃就上手。
從更廣闊的角度看待產品企劃
針對銷售趨勢的變化與消費者行為的演變，本書亦有所著墨，幫助您更全面地理解商品企劃的醍醐味。
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為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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