关于业务自动化的一个例子

壹。 绪论

近年因网上很多广告、网络文章一直鼓吹用 Python、优化工具、创新工作模式等，使工作流程优化以达到减少人力成本、快速输出成果，一时让很多人对这方面的需求趋之若鹜。
但大部分所谓这种 “优化” 只是一个很虚无的东西，只是让大部分培训班、项目（如业务优化机器人）得以赚钱，却对甲方并无实质好处。

现在就让我们来举一个例子。

贰。例子

M公司 最近需得到某些行业公司近几年的财务报表用以分析，300多家公司的数据逐个搜索、筛选、点击很麻烦，希望做一个自动化捉取数据的工具。于是 同事A 就进行相关工具的开发。

---

以下是这位 同事A 的工作流程：

• （1天）花了 1整天 的时间去了解财报公布网站的请求及返回包结构；
• （1天）在了解之后，需要编写相关程序完成检索、本地存储功能；
• （1.5天）调试，并经历第一次需求变更（一开始需求并不明确）；
• （0.5天）最终爬取数据。

这只是初始捉取原始数据，但并未整理及输出成果。

---

但若这一切由人手逐个去做，假设每家公司需要花 3分钟 检索并下载数据，300家公司需要花费15个工作小时，但这可以分摊给15个同事甚至30个同事去完成的，所以如果折衷下来，可以叫 8个人 同时做 2个小时 便完成所有汇总工作。

叁。那我们又为什么需求工具呢？

虽然以上是某个比较极端的例子，不过确实说明了，所谓的 “流程优化、工作工具” 并不一定能提高效率。
但，同样在上述工作上，如果我们要捉取的并不止300家公司的数据，而是3000家呢？这个时候，那位 同事A 的工作才显得有价值。
所以并不能任何业务均只以 有无自动化、工作方式变更 来代表有无优化。

肆。如何针对业务优化 '选型'

在开展每项业务或想变更某项业务时，如同公司筹资时是选择 发行股票、负债筹资 等方式，各有利弊。
本文主要集中在开展自动化及手动化工作进行讨论，而讨论的逻辑基于下图：

两种工作所耗工时对比

简要说明下上图：

1. 自动化

   • 在第0天的时候参与业务开展讨论及工作制定
   • 在第4天前完成需求理解及开发工作
   • 第4天-第6天完成工作、新工作方式交付、培训
   • 在第8天及以后是当工作模式完全不变时的日常工作

2. 手工化

   • 刚开始只是听取老板意见
   • 在第10天前均是任务理解与尝试工作
   • 10天后完成日常工作

---

针对两种工作方式有以下量化对比指标：

• 需求变更频繁度
• 每次任务时长
• 工作频度

假设工作内容匹配上述图表，并对工作业务参考以天为单位，以下为量化后建议：

需求变更频繁

需求变更指在工作中，工作内容或工作输入输出格式有所变化。
若工作变更频率小于16天的，应以手动化为主。

每次任务时长

每次工作时长指每次需求变更后的工作时长。
若一项工作毫无变更做到第100天的，就是100天；
若在第5天出现过一次需求变更的，则断开重算。
时长越长应以手动化为主。

工作频度

若一项工作在完成后一年才重新开始的，考虑中间输入输出可能会有所变化，故也建议手工化。

伍。结语

并无结语。我只是怎样都不想工作而已。