最近在写一个安全风险综合监测预警的方案。虽然这些年经常在写各种方案，但更多的时候还是复制粘贴居多，相对来说也比较简单，很快就能拼凑一个方案出来。但这一次，情况有所变化，一方面公司在过去并没有在这方面做过太深入的应用和方案的包装，其次这类跨部门的综合性预警在过去并不具备业务应用场景。因此，很多概念需要重新定义和思考，方案内容更多需要自己一字一句敲出来。到总体的还是基于归纳演绎结合结构化思维来构思和梳理整套方案。
做任何事情，我们需要弄清楚我们的目的。一个方案要达到的目的是让阅读方案的人能够清楚知道我们为什么要做这件事情，做这件事要解决什么核心问题，或者达到用户某种特殊的诉求。因此我们首先需要弄清楚我们所要解决的核心问题。在这里我们需要第一次用到演绎和归纳方法。我们通过需求调研，把我们客户不同角色所面临的问题和痛点进行罗列。可以用思维导图工具建立一个问题及痛点的发散图，把能够回顾的问题尽可能列出来。然后我们对问题进行归类，往往是按照用户角色和业务环节两个维度进行归纳。最后得到产品需要解决特定用户在特定需要解决的核心问题。在这里可以用一些抽象且具有否定意义的词汇来描述我们的问题。比如不精准、不高效、不经济等等。
明确需要解决的问题，下一步就是要对产品目标进行定义。产品目标的定义过程再一次应用的归纳演绎。实时上在对问题归类的过程就是一个归纳形成目标定义的过程。前面那些抽象且具有否定意义关键词倒过来就是我们目标所在。产品的应用能够让工作更精准、更高效、更经济，这正式产品的终极目标所在。但是这样抽象的目标并不能指导具体工作的开展。因此需要对目标进行演绎分解，把抽象的目标变得更具体，把大的目标逐级拆解成更多效的目标来完成，在这个环节基于金字塔原则，运用结构化思维对目标进行拆解。要做到更精准，需要更健壮的数据环境作为支撑，需要更准确的算法模型作为支撑；要做到更高效，那么需要对业务流程进行优化，需要更多的智能化自动化的能力支撑，需要更便捷的工具，需要有更多的协同。我们进一步独具达到健壮的数据环境的目标进行分解，我们可以想到，我们需要更丰富的渠道、需要有变准化数据治理，需要有质量安全的考量，需要有持续更新的机制和手段。通过这样的逐级分解，我们慢慢清楚了要达成目标需要完成的工作内容。
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