作者 | 承風 阿里巴巴高階前端技術專家
在每年自評、匯報、工作中總會感受到一些結構化帶來的問題：
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致的。
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。
structured：建立中心（問題、目標）。以中心的核心要素對中心進行分解，形成分類子結構。以一定的正規化、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，制訂行動計畫。
同理，逆向的順序，對多種雜亂的內容，進行分類、剪枝、歸納彙總成乙個中心。我認為也是結構化。
領導者之劍：成功人士的 5 大突破思維技巧、金字塔原理、極簡思考：來自世界頂尖諮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、結構化金融產品設計、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。
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：
當我們接手乙個業務需求、面對一項挑戰的時候，應當先思考這個需求的核心目標是幹嘛的。
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：
對單個業務需求而言，從事、人兩個維度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。但我們不應當停止於此，還應當向上推導：這個需求在整個業務的範疇內，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。（價值的維度）
例如：我們做採購系統，當前需求是，提供採購單列表，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）、我職能範圍內的工作（人）。
沿當前的中心向上建立更大的結構化的認知體系：
此外，構建更大認知體系，對個人和團隊發展也是有價值的。
建立完成中心後，有多種對中心進行分解的方式。其目標在於將中心拆解為多個內聚的子部分。整體思想是 mece（mutually exclusive collectively exhaustive）原則，即相互獨立，完全窮盡不重疊、不遺漏的分類。夠藉此有效把握問題的核心，並成為有效解決問題的方法。
下文是一些分解方案的簡介。swot 分析方法又稱態勢分析法：即 strengths（優勢）、weaknesses（劣勢）、opportunities（機會）、threats（威脅）四類。最早用於進行企業競爭態勢分析，對個人而言用於分析自身的競爭態勢也是極佳的。
（對團隊資料視覺化能力建設的 swot 分析示例）
swot 分析法四個象限可以分別分類四大獨立的方面，而其中 sw 部分 - 優勢劣勢一般用於分析內部條件；ot 部分 - 機會威脅一般用於分析外部情況。又形成了兩個獨立而全覆蓋的大類分隔。非常有助於看清楚當前的情況。
此外，swot 形成的象限又可以結合跨大類進行組合分析：
ahp 分析方法又稱層次分析法：analytic hierarchy process，將與決策總是有關的元素分解成目標、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 & 層次化的分析方法。
第一層是目標，第二層是分解的準則，第三層是實施方案。構建 a1...a5 與目標相關權重，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致性檢驗，再計算 b1....b3 層總排序權值和一致性檢驗，按照權重結果進行方案優先順序的判斷。更多詳細計算內容可參考 mbalib。
我們在實際使用中有兩種方式：
中心的分解應當使用流程化思維。指的是找出事情發生的內在邏輯，思考的時候可以邏輯順序作為參考。
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致，沒有優劣之分只有合適不合適。多加應用多做嘗試不同模式，會不斷提公升自身思維和行為的邏輯性以更加結構化。
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。那麼針對分解的產出物，應當以資料探勘的物料準備類似的邏輯進行前期處理，來提高效率、去除雜訊。常用的分別為：
例如我們要提高部門的研發效率，日常工作收集了一些反饋：開發環境不穩定天天搶日常部署，jar 包衝突屢禁不止，經常有人 push origin -f，前後端聯調確定欄位巨麻煩，對當前業務 webx 用起來不夠順手迅速······
這些問題都可以歸納到「研發效率提公升要解決的點」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），降低資料量提高內聚性。
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：對當前業務 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 包衝突、強制提交（研發態度）。
在結構化中，不是越深、越細的結構是越好的，很多時候越內聚抽象的結構反而更有利於進行後續實操改進工作的開展。
例如我們要提公升前端研發效能。通過調研、學習和思考，認為需要進行幾方面的結構化建設：
進行結構化的梳理可以更清晰的看出針對目標，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，整理針對當前行業發展下當前技術環境下個人能力的要求點，進行結構化分層和缺失標註，也是指明自身學習方向的好手段。
在我們進行中心的層層分解時，我們即便做到了歸類，也總會生產一些特別發散的點。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：
例如我們要通關只狼，乙個牛逼的手柄花費的代價，和其對核心目標的提公升是不對等的。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。
結構化中，要果斷剪枝，保持專注、保持可行性。
結構化是乙個非常簡潔的理論：
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；
以一定的正規化、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，制訂行動計畫。
最後回答下最開始的問題：
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