Beyond Post-It Notes and Scotch Tape – How 3M Becomes a Digital Product Company with AWS

Adotta subito una piattaforma di prodotto cloud-first e implementa servizi basati su AWS per accelerare le offerte basate su software. Definisci una acronimo per il programma–PPD (Product Platform Drive)–quindi teams allinearsi attorno a un obiettivo condiviso e a responsabilità chiare. Questa mossa può riportare l'attenzione sui risultati del prodotto e aprire nuove opportunità di collaborazione interfunzionale. Ciò è stato definito sulla base di progetti pilota e dati.

Forma interfunzionale teams tra engineering, product, design e operations, e mappare l'offerta di funzionalità digitali come blocks di funzionalità. Utilizzare modelli cloud-native per distribuire scalable servizi su AWS, con lavoratori gestire diversi domini. Definisci un backlog che possa essere classificato in base al valore aziendale e all'impatto sull'utente, in modo da idea a distribuito soluzioni fluisci velocemente.

Consolida vendors e ridurre i rischi standardizzando i servizi nativi di AWS, consentendo teams concentrati sui miglioramenti sostanziali del prodotto. Con una SLA chiara per ciascuno blocco, you can scale una piattaforma senza frammentare l'architettura. Il acronimo diventa una guida vivente per la governance e la sicurezza mentre sbloccando opportunità per i talenti interni di crescere professionalmente nei ruoli di prodotto. Questo approccio riduce il lock-in senza sacrificare la velocità.

Fasi di implementazione nei prossimi 12-18 months includere: 1) Creare una fondazione dati basata su AWS e un catalogo prodotti condiviso; 2) Implementare pipeline CI/CD e feature flag; 3) Formare lavoratori sui modelli cloud-native e su come riutilizzare i componenti; 4) Creare dashboard per metriche di prodotto e risultati dei clienti; 5) Misurare il successo tramite successful implementazioni e valore fornito, quindi ripetere il processo per improvement.

In pratica, 3M passa dai Post-it a un ecosistema di prodotti basato sul cloud, fornendo strong, scale- pronto e affidabile soluzioni per la prima linea lavoratori e i clienti. Questo approccio consente scale fra diverse unità aziendali, riduce la dipendenza da vendors, e crea un portafoglio prodotti coerente che sfrutta le opportunità in tutta l'organizzazione.

Playbook di cloud shift per la trasformazione del prodotto digitale di 3M

Raccomandazione: nominare Mike vicepresidente della strategia cloud per guidare un progetto pilota di tre esempi e implementare un modello di governance incentrato sui dati che lega i risultati del prodotto ai budget. Iniziare con un obiettivo molto concreto: digitalizzare tre linee di prodotti entro 12 mesi, con KPI per il time-to-market, MTTR e la qualità dei dati. Mike coordinerà i vari centri e riporterà al comitato direttivo esecutivo.

Crea un livello dati unificato su AWS: data lake, data catalog e schemi allineati al prodotto; abilita la tracciabilità tramite RFID per i componenti; progetta flussi di dati campione dalle reti dei fornitori ai sistemi.

Pianificazione e budget: allocare il 6-8% del budget IT a piattaforme di prodotti cloud-native; finanziare centri di eccellenza; definire obiettivi trimestrali per promuovere i progressi; fornire report dettagliati alla leadership; questo framework è scalabile tra le unità e le aree geografiche dell'azienda.

Rete e centri: progettare una topologia di rete condivisa con VPC dedicati per ciascun dominio di prodotto, collegamenti AWS Direct Connect ai centri regionali e accesso sicuro per gli outsourcer al fine di proteggere la località e la latenza dei dati.

Digitalizza le supply chain: tagga le parti critiche con RFID, acquisisci la telemetria dei dispositivi all'edge e invia gli eventi normalizzati al data lake tramite un piccolo microservizio basato su funzioni.

Outsourcer: coinvolgere i principali outsourcer per la migrazione, la sicurezza e il supporto continuo; stabilire SLA rigorosi in materia di sicurezza, disponibilità e costi; condurre revisioni trimestrali delle prestazioni rispetto a una linea di base misurabile.

Indagini e ricerca: condurre sondaggi interni tra le varie divisioni e centri per raccogliere i requisiti e ottenere informazioni sui flussi di lavoro degli utenti; compilare una panoramica dei sistemi attuali, delle lacune di interoperabilità e delle aree di rischio; definire le priorità del backlog di conseguenza.

Approccio alla digitalizzazione delle filiere: adottare un approccio graduale per connettere dati di prodotto, reti di fornitori e punti di contatto con i clienti; iniziare con le API di base, quindi espandere agli ecosistemi dei partner.

Crea governance e accountability: assegna i data owner per linea di prodotto, stabilisci le responsabilità per la retention dei dati, la sicurezza e la conformità; definisci un target di impatto sulle entrate per release per giustificare i budget.

Definire un modello di sviluppo di prodotti cloud-native in AWS

Adotta un modello di sviluppo prodotto cloud-native in AWS formando piccoli team autonomi e vincolando le release con espliciti controlli di fase che richiedono il superamento di determinati criteri prima di poter avanzare. Questo approccio fa molto più che accelerare la consegna; crea risultati prevedibili e una significativa disciplina dei costi, mantenendo al contempo l'utente al centro di ogni decisione.

Architetto per la sperimentazione rapida con uno stack API-first, event-driven e servizi gestiti. Prediligere il serverless ove possibile, supportato da container per i carichi di lavoro che richiedono persistenza, in modo che i team possano concentrarsi sull'applicazione piuttosto che sull'infrastruttura indifferenziata. Ragionare in termini di modelli riutilizzabili, non di correzioni isolate, in modo che molti programmi possano condividere lo sforzo ingegneristico in ambiti quali l'assistenza sanitaria e la tecnologia industriale.

Implementare un ciclo a quattro fasi–individuazione, progettazione, sviluppo, gestione–con risultati chiari ad ogni gate: esigenze degli utenti, artefatti di progettazione, codice testato e manuali operativi. Nella fase di individuazione, la ricerca documentale raccoglie i problemi noti e i segnali della concorrenza, mentre nella fase di progettazione si definiscono architetture e flussi di dati scalabili e sicuri, in grado di evolvere nel corso degli anni in base ai requisiti.

Avere un modello di costo disciplinato è essenziale. Tieni traccia dei costi fin dall'inizio e applica budget ai materiali di sviluppo, agli ambienti di test e ai carichi di lavoro di staging. Questa disciplina aiuta a bilanciare l'innovazione con la responsabilità fiscale man mano che il tuo portafoglio di applicazioni cresce e nuove acquisizioni o partnership entrano nell'ecosistema.

Utilizzare la governance e l'intelligence per monitorare lo stato e l'utilizzo. La strumentazione non è un ripensamento: raccogliere informazioni operative, abilitare la tracciabilità e automatizzare i controlli di sicurezza. Con questo approccio, molti team possono muoversi più velocemente soddisfacendo al contempo le esigenze di conformità nel settore sanitario e in altri settori regolamentati, senza sacrificare l'affidabilità.

Per supportare la scalabilità, codificare l'infrastruttura e i modelli di deployment come codice, quindi abbinarli a test automatizzati, rilasci canary e feature flag. Questa combinazione consente iterazioni di successo, riduce le rilavorazioni e facilita l'inserimento di nuovi sviluppatori, immediatamente pronti e produttivi fin dal primo giorno. Il modello supporta anche discussioni in corso sulle scelte tecnologiche, la protezione dei dati e i miglioramenti delle prestazioni in diversi settori industriali.

Architettare una piattaforma modulare: API, microservizi, flussi di eventi

Un design API "contract-first" aiuterà i vari team a convergere su interfacce condivise e schemi di eventi, consentendo un'integrazione di prim'ordine tra le piattaforme. Pubblica un catalogo centralizzato di risorse ed eventi che provenga da un modello di dati unico e ben governato. Questo approccio in realtà riduce il lavoro di rifinitura, chiarisce le responsabilità e guida la consegna nel cloud anno dopo anno. I diagrammi sulle lavagne, tenuti insieme con nastro adesivo, mantengono il modello mentale visibile per l'onboarding e l'allineamento. Ecco perché il catalogo centrale è importante.

Progettalo a livelli: gateway API edge, microservizi interni e un bus di eventi durevole. Questa rete di servizi supporta decisioni basate sui dati mantenendo i costi sotto controllo. Dota i team di elementi costitutivi scalabili, primitive resilienti e strumentazione che rivela lo stato, consente l'analisi e guida il ciclo basato sui dati.

• API e contratti: definire risorse, azioni e tipi di eventi; utilizzare una progettazione contract-first; pubblicarli in un repository condiviso con note di modifica esplicite; assicurarsi che provengano da un singolo modello in modo che siano facili da riutilizzare tra i team.
• Microservizi: legati alla capacità aziendale, proprietari dei propri archivi di dati e con implementazione indipendente; applicano confini e governance chiari che prevengono l'accoppiamento tra servizi.
• Flussi di eventi: adottare i modelli pub/sub o event-sourcing; versionare gli schema degli eventi, catalogare gli eventi e garantire consumer idempotenti per un'elaborazione durevole attraverso catene di servizi.
• Data pipeline e mentalità digitale: trasmetti dati in streaming a un data lake o data warehouse, abilita dashboard in tempo reale e promuovi approfondimenti basati sui dati che migliorano il valore per il cliente.
• Governance, sicurezza e costi: implementare il principio del minimo privilegio, ruotare le credenziali, segmentare le reti e monitorare i costi del cloud per finanziare la piattaforma in modo sostenibile.
• Persone, ruoli e collaborazione: nominate uno specialista per la sicurezza delle API e uno specialista per l'integrazione dei dati per le pipeline; se necessario, coinvolgete il supporto di consulenza, ma mantenete internamente la responsabilità dell'evoluzione della piattaforma.

Dovrebbero inoltre incorporare note, pratiche sociali e materiali pratici derivanti dalle sessioni tra team. Questo approccio aiuta una rete diversificata di stakeholder ad allinearsi sulle decisioni, accelerare l'onboarding e ridurre i rischi, in modo che la piattaforma cresca in modo controllato ed economicamente vantaggioso, piuttosto che come un insieme disorganizzato di soluzioni puntuali.

Data governance, controlli di sicurezza e conformità in AWS per aziende

Stabilisci un formale statuto di governance dei dati che nomini il proprietario dei dati, i responsabili dei dati e le loro responsabilità; fornisci una panoramica di come le informazioni si muovono attraverso il cloud, le apparecchiature on-premise e i fornitori. Registra il nome del proprietario dei dati nella policy. Classifica i dati, imposta la conservazione e applica i controlli di accesso che non si basino su correzioni raffazzonate, ma che forniscano invece una protezione duratura. Allinea la governance alla strategia, gestisci le acquisizioni e specifica chi fa cosa tra i team, bilanciando sicurezza e privacy. L'acronimo IAM aiuta a standardizzare i controlli di identità e chiarisce il suo ruolo in questa iniziativa.

Implementare un approccio di controlli di sicurezza a più livelli in AWS: accesso con privilegi minimi con IAM, policy di controllo dei servizi (SCP) e crittografia con KMS, oltre a una solida segmentazione della rete in VPC. AWS offre strumenti integrati che i team cloud possono implementare; IAM rimane l'acronimo principale per la gestione delle identità. Abilitare il monitoraggio continuo con CloudTrail, CloudWatch, Config, GuardDuty e Macie per rilevare anomalie ed esposizione dei dati nel tempo. Tagga i dati in base alla sensibilità per favorire un'applicazione più intelligente e consapevole dei costi e per bilanciare la sicurezza con le prestazioni. Questo approccio aiuta a ridurre i rischi mantenendo i costi prevedibili per la maggior parte dei carichi di lavoro e dei clienti.

Implementare un programma di conformità: mappare i controlli a standard quali ISO 27001, SOC 2 e PCI-DSS; utilizzare AWS Audit Manager e Config per la raccolta automatizzata di evidenze e una chiara panoramica della postura. Coinvolgere fornitori e clienti con report trasparenti; allineare la loro gestione delle informazioni alla policy e prepararsi per le acquisizioni armonizzando i controlli tra gli ambienti. Impostare un'implementazione a fasi, con milestone, un'iniziativa definita e un profilo di costo realistico che dimostri il ROI. Monitorare nel tempo, dando priorità a controlli più intelligenti in modo che sicurezza e governance rimangano ben mantenute tra dati, applicazioni e operazioni.

Pipeline CI/CD e pratiche DevOps per accelerare le release su AWS

Inizia con un flusso basato sul trunk e una progressive delivery automatizzata su AWS per accelerare i rilasci di molti prodotti, specialmente nei settori manifatturiero ed elettronico. Collega codice, infrastruttura e configurazione in un unico percorso con controllo delle versioni per ridurre i cicli di sviluppo-deploy e fornire risultati coerenti agli utenti.

• Stabilisci un'unica fonte di verità per codice e infrastruttura. Utilizza Terraform o CloudFormation per definire gli ambienti e collega CodePipeline per attivare CodeBuild per CI e CodeDeploy o ECS/EKS per CD. Questo approccio mantiene un focus su build ripetibili e distribuzioni stabili, consentendo ai team di specialisti di allinearsi su un modello condiviso che si adatta alle apparecchiature e ai carichi di lavoro di produzione.
• Abilita un feedback rapido in CI. Esegui unit test, controlli statici e scansioni di sicurezza ad ogni commit, con job in parallelo e caching delle dipendenze per aumentare la velocità. Punta ad un feedback inferiore al minuto per le piccole modifiche e a cicli più brevi per le piattaforme principali. Acquisisci informazioni dai risultati dei test per guidare le priorità e ridurre gli sprechi per i numerosi sviluppatori e fornitori coinvolti.
• Adotta delivery progressiva con pattern canary e blue/green. Effettua il deployment inizialmente su una piccola porzione di utenti (es. 1–5%), monitora latenza, error rate e lo stato dei feature flag, quindi espandi il rollout se i segnali rimangono positivi. Mantieni un percorso di rollback rapido che inverta il traffico in minuti, non in ore, per minimizzare i rischi e massimizzare l'apprendimento tramite test e utilizzo nel mondo reale.
• Implementare feature flag e configurazione dinamica. Separare il rilascio di nuove funzionalità dal rilascio del codice, in modo che i team possano convalidare le idee in produzione senza una nuova ridistribuzione completa. Questo crea flessibilità quando si passa dalla convalida a livello di scrivania alle modifiche rivolte all'utente, e rende più facile soddisfare i revisori e i controlli di conformità tra fornitori e servizi cloud.
• Gestisci gli ambienti con una chiara strategia IAM e di account. Utilizza account separati per sviluppo, staging e produzione; esegui il provisioning di ambienti di test effimeri su richiesta; e archivia le configurazioni specifiche dell'ambiente come codice. Questa pratica riduce la deriva ambientale e supporta anni di prassi consolidate, consentendo al contempo a tecnici e specialisti della produzione di testare in sicurezza nuove modifiche.
• Automatizza i test oltre il livello unitario. Includi test di integrazione, end-to-end, performance e sicurezza nel flusso CI/CD. Per le offerte incentrate sull'elettronica, simula scenari reali con dataset rappresentativi e test hardware-in-the-loop quando applicabile. Organizza un piano di prove che convalidi la preparazione al rilascio prima della produzione, quindi acquisisci metriche per guidare un'ulteriore ottimizzazione.
• Migliora osservabilità e governance. Instrumenta le applicazioni con log strutturati, tracce e metriche; visualizza le dashboard in CloudWatch; imposta SLO e soglie di avviso e abilita il rollback rapido in caso di superamento del budget di errore. Questa visibilità fornisce le informazioni necessarie per proteggere l'esperienza utente accelerando al contempo la velocità di rilascio e mantenendo la qualità.
• Coinvolgi persone e ruoli con una mentalità specialistica. Assegna specialisti DevOps per la gestione dello stato della pipeline, dei gate di sicurezza e della qualità dell'IaC. Promuovi la collaborazione tra i team di prodotto, QA e operazioni in modo che molti stakeholder contribuiscano a un processo affidabile e scalabile invece di sforzi sparsi e ad hoc. Incoraggia l'apprendimento continuo da fornitori e colleghi per mantenere forte la cultura pratica.
• Riduci i passaggi manuali e evita approvazioni raffazzonate. Integra le approvazioni nelle pipeline tramite controlli automatizzati e condizioni di gate intelligenti. Questo mantiene il flusso snello, minimizza i tempi morti e assicura che le decisioni vengano prese dove si lavora – all'interno dello stack di automazione.

Con anni di pratica, il guadagno è misurabile. Le aziende che adottano CI/CD cloud-native con progressive delivery in genere riscontrano cadenze di rilascio più rapide e meno incidenti post-deploy. Nei programmi multi-dominio, una pipeline ben progettata consente alle aziende di distribuire aggiornamenti con sicurezza, allineando le esigenze di produzione con i miglioramenti del software e supportando l'attuale base di utenti. Creando un approccio ripetibile e basato sui dati, è possibile passare da rilasci manuali e soggetti a rischi a un ritmo disciplinato e scalabile che molti team riconoscerebbero come una vera svolta nei cicli di vita del software e del prodotto.

Misurare il successo del prodotto: metriche, cicli di feedback e analisi dei clienti nel cloud

Implementare un framework di misurazione cloud-native su AWS che colleghi l'utilizzo del prodotto, il feedback dei clienti e i dati di produzione ai risultati aziendali. Ciò crea opportunità per rilevare le tendenze tra segmenti di mercato e piattaforme e per definire la strategia. Utilizzare una disciplina "scotch-tape": piccoli esperimenti ripetibili, raccolta dati centralizzata e cicli di feedback rapidi, inclusi esperimenti gratuiti che è possibile scalare tra centri, stabilimenti e linee di produzione, tenendo sempre presente l'impatto ambientale e alimentando trasformazioni nel modo in cui vengono prese le decisioni.

Inizia con un insieme disciplinato di metriche: tasso di adozione, tempo di attivazione, rischio di abbandono, CSAT, NPS, MTTR, tasso di difetti, rendimento e costo per unità. Tieni traccia del numero di utenti attivi per piattaforma e monitora il time-to-value dall'onboarding al primo risultato misurabile. Definisci KPI, un acronimo, e allinearsi con un obiettivo di miglioramento a doppia cifra dei punteggi chiave entro sei trimestri. Crea dashboard che estrapolano dati da data lake, warehouse e feed di streaming per fornire un'unica fonte di verità per i team di prodotto e i centri di eccellenza.

Implementare cicli di feedback che colmino il divario tra clienti e team di prodotto. Acquisire feedback in-app, ticket di supporto, dati di garanzia e osservazioni sul campo, quindi tradurre le informazioni in elementi del backlog. Dare priorità alle modifiche che promettono un impatto significativo sui flussi di produzione, hardware e fabbricazione. Utilizzare la valutazione automatizzata per classificare le idee in base al potenziale impatto e alla facilità di implementazione e collegare ogni elemento a un risultato misurabile nelle metriche.

Applica l'analisi dei dati sui clienti nel cloud per segmentare per mercato, settore e utilizzo della piattaforma. Crea coorti per piattaforma, stabilimento o centro per osservare l'adozione differenziale e prevedere la domanda negli ambienti di produzione. Utilizza modelli predittivi per identificare opportunità di acquisizioni o partnership e per guidare l'allocazione delle risorse tra stabilimenti e centri. Mantieni una prospettiva ambientale correlando l'utilizzo del prodotto con le metriche di sostenibilità, ove rilevante.

Governare la data governance: garantire qualità, provenienza, privacy e consenso dei dati. Istituire comitati di governance che esaminino le modifiche al sistema e la conformità. Creare percorsi dati ridondanti tra le piattaforme per ridurre i rischi e accelerare lo spostamento dei dati. Monitorare gli indicatori di qualità dei dati e impostare le soglie per attivare la correzione quando l'integrità diminuisce.

Piano di implementazione: lancio in tre fasi: base della piattaforma (data lake, streaming, dashboard); metriche e feedback (modelli di sondaggi, integrazione backlog); analisi e governance (coorti, privacy, pianificazione acquisizioni). Obiettivo di tre successi entro 90 giorni: piattaforma dati centralizzata, un ciclo di feedback scalabile e un miglioramento misurabile della produzione in termini di resa o tasso di difettosità.