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企業對項目管理人才需求的最新三大趨勢

時間：2020-08-21　　 來源：企業級精益敏捷實踐 侯平然 Perry
（本文是我一次演講的部分內容的節選，主要探討在這個多變的時代，企業對項目管理人才需求的最新趨勢，供大家作為參考。）
基于PMI的職業脈搏調查（Pulse of the Profession）以及目前人才市場對項目管理人才的職位描述，對于項目管理人才的需求，作者提出以下三個最新趨勢：
1. “全棧”項目經理
2. 以交付客戶價值為中心
3. 賦能組織變革
趨勢一：“全棧”項目經理
目前，對研發工程師的能力要求，通常用“全棧”一詞來描述。“全棧”可能不僅僅是“一專多能”，而可能是要求更高，是“全能”。大家從招聘的職位描述（JD）中就可以管中窺豹，一葉知秋。類似的，企業也會期望，理想的項目管理人才也是一個“全能”型選手。所以，我在這里借用了“全棧”一詞來描述對項目經理的全面的能力要求。
“全棧”項目經理包含以下三方面涵義：
1. 跨多個職能/部門的項目管理：
當前，產品和服務的形態、結構和體系都更為復雜，通常都需要多個職能或者部門的人員共同參與進行研發，而研發部門只是其中之一，所以，這就要求項目經理必須具有跨多個職能或者部門的協同、合作、整合和領導的能力。比如，作者原來所在的企業，如果是純軟件產品開發，那么會最多涉及到16個職能或者部門；如果是軟件+硬件產品開發，那么最多會涉及到22個職能或者部門。
鑒于此，如果你目前只是一個協調管理研發團隊的項目經理，那么你就需要拓展自己的視野和能力了。
2. 產品開發的端到端（EndToEnd）全生命周期過程管理
所謂"端到端（EndToEnd）"，是指產品開發的全過程。一般從一個想法開始（稱為ideation階段），到概念階段（concept），范圍定義階段（definition），開發階段（development），驗證階段（validation），發布階段（launch/release）以及到發布以后的業務效果跟蹤階段（business result）的整個過程。盡管每個公司對上述產品開發的階段的叫法和執行各不相同，但或多或少都需要經歷這個過程。所以，項目經理需要管理類似這樣一個產品開發的全生命周期過程。
需要強調的是，項目經理不僅僅只是負責產品研發項目的完成，而且也需要（和產品經理一起）密切關注產品發布以后的業務效果是否達到了預期。其目的是，或者為產品的下一個迭代版本做認知上的準備，或者進行轉向（pivot），為一個可能的新方向的探索做經驗上的儲備。
3. 擴展的技能組合（技術項目管理/領導力/商業敏銳度/數字洞察）
對PMI的項目管理技能三角，我不做過多的闡述，大家可以從網上找到很多資料。我這里需要對商業敏銳度和數字洞察做一下強調，因為一般項目經理都比較注重技術項目管理和領導力這兩個方面的能力培養，而比較忽視甚至不理解商業敏銳度和數字洞察。
商業敏銳度或者說業務敏銳度（business acumen）是指，作為項目經理，你需要對公司所處的行業以及產品所處的領域有比較深入的了解，即要具備行業知識和領域知識；另外，你還需要對產品設計和開發的一些理論、實踐和工具有全面的了解，比如商業畫布、產品畫布、人物畫像、電梯演講、價值定位、競爭對手分析等等；其次，你還需要對所開發的產品能解決客戶的什么問題，或者說能滿足客戶的什么需要，即所謂的產品的客戶價值，有一個全面充分的認識和了解。
數字洞察（data insight）是指，作為項目經理，你需要對項目管理本身的運行數據進行監控和分析以外（比如我們時常監控的與范圍、成本、時間、質量等相關的數據），你也需要（和產品經理一起）監控和分析已發布產品的業務運行數據（比如AARRR數據等）。
數字洞察一般分為三個層次：第一個層次是數據感知（data awareness），就是收集和可視化數據；第二個層次是數據控制（data control），就是基于收集到的數據與基線（baseline）或者預期（expectation）進行比較，如果發現偏離，那么就采取行動就行糾正；第三個層次是數據預防（data prevention），就是當數據偏離還沒有發生的時候，系統基于智能數據分析，能夠預測到一些事情，自動的提前采取行動，以防止偏離發生。顯而易見，一般來說，我們都能做到第一和第二個層次，且第二個層次是一種事后行為；第三個層級比較難達到，需要借助人工智能（AI）和大數據分析（big
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