阿裡進階技術專家：如何結構化地思考、做事、成長？

建立結構化的思維，以結構化的模式驅動工作，以結構化的體系建構自身的能力，小到寫 PPT、大到為業務提供更大價值，都是非常值得我們使用的模式。阿裡巴巴數字供應鍊事業部進階前端技術專家承風，将會在本文中和大家分享他在建立和踐行結構化思維過程中的方法論。

作者 | 承風 阿裡巴巴進階前端技術專家

導讀：建立結構化的思維，以結構化的模式驅動工作，以結構化的體系建構自身的能力，小到寫 PPT、大到為業務提供更大價值，都是非常值得我們使用的模式。阿裡巴巴數字供應鍊事業部進階前端技術專家 - 承風，将會在本文中和大家分享他在建立和踐行結構化思維過程中的方法論。

引言

在每年自評、彙報、工作中總會感受到一些結構化帶來的問題：

• 老闆問我目前做的事情怎麼樣了，我講了合作中的難點、視覺風格問題、業務情況、代碼品質······工作的進展，說了半小時，老闆還是 get 不到我做的事情的情況和價值，是老闆不在意這件事、還是我語言表達能力不行？
• 我這一年做了很多事情，都有一定産出，但是跳出細節來看，發現對業務、對團隊價值都不大，是我做得不好、還是運氣不好做的事情不好？
• 最近流行 codeless，我打算研究下可視化搭建；團隊業務涉及到流程編排，我打算研究下 TMF······一年下來折騰了不少成果出來，似乎老闆也沒有很認可，是我不讨老闆喜歡還是做的事情沒價值？

這些問題，根據我自己工作經驗的總結，認為大都是對結構化認知不足和踐行不佳導緻的。

• 第一個問題：對事情的認知和表述結構化方面存在問題 - 結構化的思維相關問題；
• 第二個問題：做事兒多而雜不成體系 - 結構化的工作模式問題；
• 第三個問題：學習和成長缺乏重點 - 結構化的能力建設的問題。

關于結構化

Structured：建立中心（問題、目标）。以中心的核心要素對中心進行分解，形成分類子結構。以一定的範式、流程順序進行分類子結構的合理分類、減少非關鍵分類結構；對關鍵分類子結構進行分析，尋找對策，制訂行動計劃。

同理，逆向的順序，對多種雜亂的内容，進行分類、剪枝、歸納彙總成一個中心。我認為也是結構化。

有很多相關的書籍：

上司者之劍：成功人士的 5 大突破思維技巧、金字塔原理、極簡思考：來自世界頂尖咨詢公司的高效工作法······

也可以參看很多結構化的應用方式：結構化面試、結構化金融産品設計、結構化系統開發方法······從多行業多領域的使用可以反思和加深自己的認知。

在工作中認知和踐行結構化

結構化的理論是簡單清晰的（道的層面總是比較簡潔），但實際應用中如何進行結構化、最有效的使用結構化卻有很多經驗（術的層面總是多變的）。在此結合我個人的經驗給出一些建議：

1. 建立中心

當我們接手一個業務需求、面對一項挑戰的時候，應當先思考這個需求的核心目标是幹嘛的。

1）結構化的建立中心

思考的過程也是結構化的，我通常會分解為兩個子結構進行：

• 這個業務需求目前的目标是什麼（事的次元）：1. 目标是快速完成上線試一試業務效果：目标事的次元為高效穩定上線；2. 目标是建立後續業務鋪開的基礎方案：目标事的次元是強架構設計下的核心與功能拆分方案；
• 為什麼需要我來做（人的次元）：1. 是因為我工作量還有 buffer 所有承擔這部分：目标人的次元是完成職能範疇内的工作；2. 是因為我在這方面技術比較擅長：目标人的次元是利用事情強化自身能力和使用能力把事兒做好。

2）沿中心上行

對單個業務需求而言，從事、人兩個次元建立起的中心即其核心，是最主要部分，建立一顆結構樹的基礎。但我們不應當停止于此，還應當向上推導：這個需求在整個業務的範疇内，是在哪一層次，哪一分類的。即應當更高層面、或整體業務和行業發展，對這方面業務是怎樣的期許。（價值的次元）

• 一個團隊接手某項業務或需求，其背後都會有思考：我們是期望借着這個業務打造一個平台，提升整體行業的表現；還是突擊這個業務方向，占領局部的商業藍海······
• 接到一個需求時一定要思考更大層面這事的價值，才能更好的判斷優先級、做事模式。

例如：我們做采購系統，目前需求是，提供采購單清單，按總價範疇搜尋單據的能力。按結構化的中心建立，它是：高效穩定上線（事）、我職能範圍内的工作（人）。

• 如果止步于單個需求建立的中心，我們後續的分解應當是如何快速搞定、如何更穩定······
• 如果我們繼續向上建構樹，我們可以和産品、使用者深度溝通下為什麼要做價格搜尋：1. 管理者期望能看到高價訂單的情況。那麼這個需求的上一個中心節點應當是：管理提效；2. 繼續向上，是基于什麼原因需要做管理提效？因為防止貪腐、提高工作效率。那麼上一個中心節點應當是：降低成本；3. 依次向上，直到抵達整個業務的目标。比如總結覺得，我們的業務是建構一個內建高效的集團采購系統；
• 再以此反思：1. 降低成本是不是目前工作的重點？團隊是否有足夠的架構設計和人員組織來支撐？2. 下一步到到管理提效層面，訂單的搜尋是否真的是目前最佳的提效工具，因為使用者如何定義高價格？他執行這種搜尋式查閱工作是否真的是有效不遺漏的？查閱到了訂單有問題他能做什麼？······我們會發現這個需求背後更多的問題。我們也可以沿着更大的中心樹，去思考是否建構更好的方案可以更根本的解決這個問題；
• 再回過頭來看目前的任務，是否真的是高效穩定上線（事）、我職能範圍内的工作（人）。或者目前最緊急的部分（使用者直接需求嘛）是高效穩定上線（事）、我職能範圍内的工作（人），但後續更要做更多的其他的根本性解決方案。

沿目前的中心向上建立更大的結構化的認知體系：

• 會讓我們對目前事情的判斷（中心）更加清晰，也有更好的認知基礎，極有利于與合作方的溝通碰撞和内容創新；
• 建立更大結構化認知體系的過程，也是深入業務、擴充認知力的過程。一定要多和老闆、業務方交流，從各自認知的差異性上提升自身的認知能力。

此外，建構更大認知體系，對個人和團隊發展也是有價值的。

• 很多時候我們忙于業務實作，都沒有花時間去思考業務的價值。一部分是因為忙，一部分是因為懶，一部分是因為不懂，一部分是因為我們是來做事拿工資的，而不是帶着願景想把事做好的。這都不是真正能把事情做好的方式；
• 作為團隊的一員，我們不應當隻做“花時間、生雞蛋”的極低人效、技術外包的母雞模式，而應當積極的嘗試做“建機器、鋪廠房、出産品”的工廠模式。這對業務和個人的發展才是積極的作用。

2. 中心的分解

建立完成中心後，有多種對中心進行分解的方式。其目标在于将中心拆解為多個内聚的子部分。整體思想是 MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）原則，即互相獨立，完全窮盡不重疊、不遺漏的分類。夠借此有效把握問題的核心，并成為有效解決問題的方法。

下文是一些分解方案的簡介。

1）SWOT

SWOT 分析方法又稱态勢分析法：即 Strengths（優勢）、Weaknesses（劣勢）、Opportunities（機會）、Threats（威脅）四類。最早用于進行企業競争态勢分析，對個人而言用于分析自身的競争态勢也是極佳的。

（對團隊資料可視化能力建設的 SWOT 分析示例）

SWOT 分析法四個象限可以分别分類四大獨立的方面，而其中 SW 部分 - 優勢劣勢一般用于分析内部條件；OT 部分 - 機會威脅一般用于分析外部情況。又形成了兩個獨立而全覆寫的大類分隔。非常有助于看清楚目前的情況。

此外，SWOT 形成的象限又可以結合跨大類進行組合分析：

• SO 的關聯部分，是我們做事的重點，重要緊急的。比如 Node + 可視化能力 =》我們可以建構基礎平台；
• WO 相關的部分，是我們必須解決的，很多情況下是我們需要進行專享突破式學習的内容。比如圖形學 + 基礎架構 =》如果我們要做基礎架構這個機會，那麼必須補全圖形學相關知識；
• WT 部分是威脅到這件事或者成長的部分，必須重視、避免、糾正。比如圖形學 + 多公司發力基礎架構 =》如果我們沒有基礎架構基礎沉澱，又缺乏圖形學相關學習目标或者相關引導，那麼我們就應當放棄做基礎架構；
• ST 部分是我們直面競争的部分，如何發揮自身優勢去面對威脅，需要有相關的抓手。比如 Node + 成體系的 ISV =》ISV 肯定會在系統化建設上發力，我們必須使用 node 的基礎能力提供更加靈活高效的解決方案。

2）AHP

AHP 分析方法又稱層次分析法：Analytic Hierarchy Process，将與決策總是有關的元素分解成目标、準則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。它是一種定性 & 定量結合，系統化 & 階層化的分析方法。

第一層是目标，第二層是分解的準則，第三層是實施方案。建構 A1...A5 與目标相關權重，形成構造判斷(成對比較)矩陣。對矩陣進行層次單排序及其一緻性檢驗，再計算 B1....B3 層總排序權值和一緻性檢驗，按照權重結果進行方案優先級的判斷。更多詳細計算内容可參考 MBALib。

我們在實際使用中有兩種方式：

• 以層次模組化的模式，對核心目标進行有效分解，即如果某一類分解，無法被賦予權重，則不是一個有效的分解；
• 根據層次分析模組化，對目前事情優先級進行決策，在實際應用中我們即便不去精确計算權重，至少按此結構看各個工作目标與分解的相關性，亦是一種指導。

3）進行分解的順序邏輯

中心的分解應當使用流程化思維。指的是找出事情發生的内在邏輯，思考的時候可以邏輯順序作為參考。

• 時間順序：中心執行的步驟、流程等；
• 結構順序：中心的空間、地理位置、内部外部條件等；
• 程度順序：中心的輕重緩急、重要性等；
• ······

以 XMind 為例：

（規劃的時間順序分解）

（按相關性進行結構順序分解）

（按照重要性即與魚頭的距離進行程度結構分解）

按照哪種順序進行分解因個人愛好和事情的不同而不一緻，沒有優劣之分隻有合适不合适。多加應用多做嘗試不同模式，會不斷提升自身思維和行為的邏輯性以更加結構化。

3. 清理

事業是無限的，人力總是有窮、認知高度總是不夠的。我們不能把分析出的所有點都做好，也不是分解出的所有層次都真正有價值的。那麼針對分解的産出物，應當以資料挖掘的物料準備類似的邏輯進行前期處理，來提高效率、去除噪聲。常用的分别為：

• 泛化：過度細碎的層次應當抽象總結到更高層次，以進行更有效分類；
• 補漏：針對中心，某些關鍵決策子層級缺失，應當補充完全；
• 剪枝：針對中心，與中心緊密度關聯較低或無可操作性的部分應當去除，以降低整體分析複雜度。

1）泛化

例如我們要提高部門的研發效率，日常工作收集了一些回報：開發環境不穩定天天搶日常部署，jar 包沖突屢禁不止，經常有人 push origin -f，前後端聯調确定字段巨麻煩，對目前業務 webx 用起來不夠順手迅速······

這些問題都可以歸納到“研發效率提升要解決的點”這個分支下，但細碎的陳列讓對問題的解決顯得沒有重點，後續遇到其他問題也沒辦法進行有效的區分。

泛化一般是這樣的模式：我們有一些使用者年齡，分布為 10、14、35、42、55、72 歲。可以抽象成年齡分層 - 青少年（10、14）、中年（35、42）、老年（55、72），降低資料量提高内聚性。

針對上面的研發效率問題，我們可以按照研發工作的主要方面，泛化相關的問題：對目前業務 webx 用起來不夠順手迅速（研發架構）；搶日常部署、前後端聯調（研發環境）、jar 包沖突、強制送出（研發态度）。

在結構化中，不是越深、越細的結構是越好的，很多時候越内聚抽象的結構反而更有利于進行後續實操改進工作的開展。

2）補漏

例如我們要提升前端研發效能。通過調研、學習和思考，認為需要進行幾方面的結構化建設：

• 高效的研發環境：極佳的研發工具、穩定的研發環境、可測試和追述的代碼表現、可測試和追述的代碼表現······
• 平台技術驅動研發：核心能力不斷沉澱、非核心能力能無侵入的快速定制······
• 合理的團隊人員結構······

進行結構化的梳理可以更清晰的看出針對目标，哪些部分是我們缺失的。因而針對缺失部分的重要性和緊迫程度，可以更合理的安排工作，而非一味的在較強的部分進行優化、或者各種事情東打一槍西放一炮。

同理，對個人技術成長而言，整理針對目前行業發展下目前技術環境下個人能力的要求點，進行結構化分層和缺失标注，也是指明自身學習方向的好手段。

3）剪枝

在我們進行中心的層層分解時，我們即便做到了歸類，也總會生産一些特别發散的點。針對這些點，我們應當進行非關鍵分類結構的減少，即剪枝過程。

通常需要進行剪枝的部分：

• 是和其餘結構關聯不大的部分
• 針對目前核心問題是非主要相關的部分
• 兼顧該部分的成本比産出的效果更大

例如我們要通關隻狼，一個牛逼的搖桿花費的代價，和其對核心目标的提升是不對等的。如果要兼顧該子結構，可能對自己身體和心理造成更大的負影響，放棄是明智的選擇。

我們在安排自身的學習成長也是類似的，是否需要報個昂貴的視訊課程，是否需要深入研究 TMF 源代碼，都應當看對目前自身的學習目标的結合度、成本效益來做決策，是去是留。

結構化中，要果斷剪枝，保持專注、保持可行性。

小結

結構化是一個非常簡潔的理論：

建立中心；
以中心的核心要素對中心進行分解，形成分類子結構；
以一定的範式、流程順序進行分類子結構的合理分類、減少非關鍵分類結構；
對關鍵分類子結構進行分析，尋找對策，制訂行動計劃。
           

我們在思考、做事、成長時應當随時使用，對于梳理複雜問題、進行決策支撐都有很大好處。

最後回答下最開始的問題：

• 老闆問我目前做的事情怎麼樣了，我講了合作中的難點、視覺風格問題、業務情況、代碼品質······工作的進展，說了半小時，老闆還是 get 不到我做的事情的情況和價值：按照事情核心目标的達成情況，各子部分重點問題和解進行結構化的講述，兩分鐘說清楚；
• 我這一年做了很多事情，都有一定産出，但是跳出細節來看，發現對業務、對團隊價值都不大：先建立團隊目前業務的核心目标，分解目标達成所需的各個部分，自身努力在某個部分上做深，或者補全目前缺少的部分，或者強力推進将團隊目标向上拔高一層更大的目标。
• 最近流行 codeless，我打算研究下可視化搭建；團隊業務涉及到流程編排，我打算研究下 TMF······一年下來折騰了不少成果出來，老闆卻不提名我晉升：先确定自身技術能力提升的目标，分解到需要提升的各個部分，針對不同部分向老闆強求從事相關工作、在目前工作内嘗試和深耕，從深入一個部分到橫切一個面的能力提升，晉升自然水到渠成。

課程推薦

為了更多開發者能夠享受到 Serverless 帶來的紅利，這一次，我們集結了 10+ 位阿裡巴巴 Serverless 領域技術專家，打造出最适合開發者入門的 Serverless 公開課，讓你即學即用，輕松擁抱雲計算的新範式——Serverless。

點選即可免費觀看課程：https://developer.aliyun.com/learning/roadmap/serverless

“阿裡巴巴雲原生關注微服務、Serverless、容器、Service Mesh 等技術領域、聚焦雲原生流行技術趨勢、雲原生大規模的落地實踐，做最懂雲原生開發者的公衆号。”