Logo
TGCATALOG
Catálogo Selecciones Blog
Laboratorio de control - Laboratorio de datos

Laboratorio de control - Laboratorio de datos

El canal se centra en la gestión, la ciencia de los datos y su sinergia.

Sin valoraciones
70
25.10.2026
70
25.10.2026
Sin valoraciones
70
25.10.2026
Redirección segura vía bot
О канале

El canal se centra en la gestión, la ciencia de los datos y su sinergia.

Подписчиков 733
Язык Español
Ссылка t.me/controlcharts

También te recomendamos

Otklivo — боты для клиентов и каналов
Otklivo — боты для клиентов и каналов
Bot

Конструктор ботов в Telegram: поддержка в темах группы, анкеты, заявки, запись клиентов и инструменты для каналов. Пять мест бесплатно с подписью сервиса.

Descripción
📊Control de controlQuantitativeLaboratory—Telegram-canal, donde comparten ideas e investigaciones en el campo de la gestión cuantitativa y la ciencia de datos. El autor publica investigaciones sobre análisis de datos, modelos de pronóstico e integración de estas disciplinas. 🔬El enfoque principal...Leer más ↓Descripción ↑

📊Control de controlQuantitativeLaboratory—Telegram-canal, donde comparten ideas e investigaciones en el campo de la gestión cuantitativa y la ciencia de datos. El autor publica investigaciones sobre análisis de datos, modelos de pronóstico e integración de estas disciplinas.

🔬El enfoque principal es la sinergia de la gestión y la ciencia de datos desde la optimización de procesos hasta el negocio AIin. Los mensajes incluyen estudios de casos, gráficos, códigos y análisis de tareas del mundo real, ayudando a entender cómo los datos están cambiando la gestión.

💡Ideal para profesionales interesados en análisis y estrategias. Actualizaciones regulares con ejemplos prácticos estimulan la inmersión profunda en el tema y la aplicación del conocimiento.

Últimas publicaciones

Laboratorio de control - Laboratorio de datos
Laboratorio de control - Laboratorio de datos
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
RICE, ACE, WSJF Какой фреймворк принятия решений используешь ты? Принятие решения - одно из главных задач которыми занимается продукт, управленец При этом в лесу разных фреймворков часто можно увидеть, что какой-либо знакомый набор аббревиатура набор букв фактически работают не так как задумано по той причине, что используются не для той среды для которой придуманы. Примеры RICE Score = (Reach × Impact × Confidence) / Effort - Reach — Сколько пользователей затронет за период - Impact — Насколько сильно повлияет на целевую метрику - Confidence — Уверенность в оценке (отражает способ проверки информации и достоверность которую дает метод) - Effort — Относительная сложность реализации выраженная в положительном исчислении Применяется для Гипотез, и только! Он не подходит для выбора инициатив, которые готовы к тому, чтобы быть запущенными в реализацию. Если уж говорить про инициативы, то тут из известного лучше всего подходит WSJF (Weighted Shortest Job First) используется для приоритизации готовых инициатив (фич) в очереди Delivery. WSJF = Cost of Delay / Job Size - Cost of Delay — Сколько стоит задержка (бизнес-ценность, время на рынок, риск) - Job Size — Оценка объёма работы WSJF — Приоритет (чем выше, тем важнее) Когда исопльзуеться? - Для готовых инициатив (фич) в Delivery - Когда инициативы (фичи) прошли валидацию и готовы к реализации - Когда нужно выбрать, какую фичу делать следующей WSJF в классическом виде предполагает единую очередь для одного стрима. Когда у нас несколько стримов (Desktop, Mobile, Backend), работающих над одной инициативой: Но имеет свои проблемы: 1. Неделимость инициативы. Инициатива уровня E2E требует участия всех трёх стримов. Вы не можете запустить фичу на Mobile, если Backend не готов. 2. Разная скорость стримов Delivery. У каждого стрима свой Throughput, свой Cycle Time. Задача, которая для Backend — 3 дня, для Mobile может быть 2 недели. 3. Конкуренция за ресурсы между инициативами. Если у вас 5 инициатив в бэклоге, и каждая требует участия всех трёх стримов, то вы не можете просто отсортировать их по WSJF и брать сверху. В случае мульти-стримной системе поставки (в Delivery) при этом есть решения Рекомендация: Перед тем как взять инициативу в Delivery, проверить доступность всех необходимых стримов. Если хотя бы один стрим перегружен — инициатива не стартует, а ждёт освобождения. Бэклог Delivery сортируется по WSJF, но старт инициативы происходит только при готовности всех стримов. - Ввести WIP-лимиты на уровне «количество одновременных E2E-инициатив», а не на уровне отдельных стримов. Например: не более 3 инициатив одновременно в Delivery. - Использовать узкое горлышко как драйвер расписания. Если Backend — узкое горлышко, то приоритизировать бэклог Delivery по тому, что максимально загружает Backend ценной работой. - Для квартального планирования — метод критической цепи, если у вас фиксированный набор инициатив на квартал. Если же разложить на какую-то простую понятную форму, когда что использовать, то можно представить так: - Value vs Effort (ICE) — Базовая приоритизация - RICE — Гипотезы в Discovery - WSJF — Готовые фичи в Delivery - WSJF + WIP-лимиты — Мультистримная среда (Delivery) Конечно, если вы переходите к использованию более автоматизированных систем, где за приоритизацию может отвечать машина, то стоит рассмотреть подробнее о том, что такое Симплекс Метод, который является более универсальным походом, и наиболее качественно решает проблему упаковки и получения максимального Value. --- Из интересного, это то, что WSJF наиболее близок к теории игр В теории игр используется метод Неймана–Моргенштерна (Neumann–Morgenstern), который позволяет оценить ожидаемую полезность для каждого игрока в сложной игре. Как можно связать с теорией игр? Шаг 1. Определите «полезность» для вашего продукта Полезность — это не просто деньги. Это может быть: - Бизнес-ценность (рост конверсии, удержание, выручка), - Стратегическая важность (выход на новый рынок), - Снижение рисков (техдолг, безопасность), - Удовлетворённость ключевых клиентов. Шаг 2. Оцените неопределённость по каждой задаче Для каждой user story или фичи оцените несколько сценариев по времени и результату: - Оптимистичный (всё гладко) — вероятность, время, полученная ценность, - Наиболее вероятный, - Пессимистичный (всплыли подводные камни). Шаг 3. Примените функцию полезности с учётом отношения к риску Команды часто избегают задач с большим разбросом (рискованных), даже если их ожидаемая ценность высока. Фон Нейман–Моргенштерн позволяют ввести выпуклую/вогнутую функцию (например, логарифмическую), чтобы отразить вашу толерантность к риску. Пример: - Если вы стартап, готовы рисковать — функция линейная. - Если продукт в стабильной фазе, штрафуете пессимистичные сценарии (вогнутая функция). Вместо сложных формул на практике часто используют «взвешенный по риску» приоритет: вычитаете из ценности, скажем, 10% за каждый день отклонения сверх ожидаемого. Шаг 4. Решите задачу оптимизации на итераци...
Laboratorio de control - Laboratorio de datos
Evolución de suscriptores
+0.7% últimos 30 días
Actuales
733
Hace un mes
728
Crecimiento medio
+0 / día
Actualizado
hace 22 horas

Reseñas de canal Laboratorio de control - Laboratorio de datos

Inicia sesión para dejar una reseña

Solo los usuarios registrados pueden compartir su opinión.

Aún no hay reseñas

¡Sé el primero en compartir tu experiencia con este recurso!

Recursos similares

Loading
Cambiar a tema claro
Inicio Catálogo Selecciones Blog Entrar