The "Story" Of Delivering Value

Delivering Value

بعد ما كريم خلّص تحديد الرؤية، والاستراتيجية، وبنى الـART Backlog ورتّب الأولويات… جاء الجزء اللي كل الفريق مستنيه: تسليم قيمة حقيقية للطلاب والمعلمين والإدارة.

🎬 تكملة القصة: Delivering Value في رحلة كريم مع الـLMS

بعد أسابيع من التخطيط، الترتيب، وتجهيز الـPI Objectives… بدأ الـART عند كريم يدخل مرحلة التنفيذ الفعلية.

هنا دوره ما كانش بس إنه “يسلم Features”، لكن إنه يسلم قيمة حقيقية.

🌟 1) التأكد من أن كل Feature تُطلق بأعلى قيمة

كريم كان دايمًا يسأل سؤال واحد قبل أي إطلاق (Release):

"الميزة دي… هتعمل فرق؟ ولا مجرد ميزة شكل؟"

مثلاً:
لما الفريق جه يطلق ميزة رفع宿 الملفات Assignment Upload، كريم ركّز على:

  • تقليل خطوات الرفع

  • ضمان دعم كل أنواع الملفات

  • سرعة الرفع على أجهزة الإنترنت الضعيف

  • توفير متابعات للطلاب لو رفعهم فشل

لأن القيمة مش “الزر موجود”
القيمة = الطالب يرفع واجبه بلا مشاكل والمعلم يستلمه بسهولة.

🧪 2) الـContinuous Integration & Testing

كريم كان حريص إن العملية تبقى جارية بدون توقف:

  • Builds تلقائية

  • اختبارات Unit + Integration

  • مراجعة جودة الأداء

  • إطلاق بيئة Staging شبه Production

لما وقع Bug في “منطقة تصحيح الامتحانات”، تم اكتشافه خلال يوم واحد…
وده وفر عليهم مشاكل ضخمة لو كان ظهر بعد الإطلاق.

🚢 3) Releases صغيرة ومتكررة

بدل ما كريم يطلق Features ضخمة مرة واحدة، اتبع نهج:

“Release Small, Release Often.”

يعني مثلاً:

  • تحديث صغير للواجهة

  • تحسين في تقرير الحضور

  • إضافة فلاتر جديدة للبحث

  • تبسيط Dashboard المعلم

  • دعم إشعارات الـPush

ده ساعد الإدارة الطلابية تشوف تقدم سريع ومستمر.

📡 4) Collect, Learn, Improve

كريم عمل لوحات ملاحظات Feedback Boards للطلاب والمعلمين:

  • إيه اللي اشتغل؟

  • إيه اللي مزعج؟

  • إيه اللي ناقص؟

ومن هنا اكتشف إن شاشة الدرجات بطيئة جدًا عند بعض المعلمين…
فاتخذ قرار بعمل Performance Optimization Feature في PI الجاي.

📈 5) قياس القيمة فعلاً (Not just Delivering features)

كريم مكنش بيعتبر "تسليم Feature" هو النجاح…
كان النجاح بالنسبة له بالأرقام.

راقب Metrics مثل:

  • نسبة استخدام ميزة معينة

  • تحسين وقت إكمال مهمة

  • تقليل Tickets من الدعم الفني

  • زيادة رضا المستخدمين

مثلاً:
بعد إطلاق ميزة “الحضور الإلكتروني”، انخفضت الأخطاء بنسبة 62%.

هنا كريم وقف قدام الـART وقال:

“دي مش Feature… ده Value.”

🏁 خلاصة Delivering Value في قصة كريم

كريم حقّق تسليم قيمة حقيقية لأنه:

  1. ركّز على القيمة قبل الميزة

  2. أعتمد إطلاقات صغيرة مستمرة

  3. اعتمد على Feedback حقيقي

  4. قاس النجاح بأرقام، مش بالكلام

  5. عمل تحسّينات مستمرة بناء على تجربة المستخدم

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Maxpooling vs minpooling vs average pooling

Image
Pooling is performed in neural networks to reduce variance and computation complexity. Many times, beginners blindly use a pooling method without knowing the reason for using it. Here is a comparison of three basic pooling methods that are widely used. The three types of pooling operations are: Max pooling: The maximum pixel value of the batch is selected. Min pooling: The minimum pixel value of the batch is selected. Average pooling: The average value of all the pixels in the batch is selected. The batch here means a group of pixels of size equal to the filter size which is decided based on the size of the image. In the following example, a filter of 9x9 is chosen. The output of the pooling method varies with the varying value of the filter size. The operations are illustrated through the following figures. Average, Max and Min pooling of size 9x9 applied on an image We cannot say that a particular pooling method is better over others generally. The choice of pooling operation is made...
Read more

Best Practices for Storing and Loading JSON Objects from a Large SQL Server Table Using .NET Core

 Best Practices for Storing and Loading JSON Objects from a Large SQL Server Table Using .NET Core Introduction JSON (JavaScript Object Notation) is widely used for storing structured data in SQL Server. However, when dealing with large tables, inefficient handling of JSON data can lead to performance bottlenecks, high storage costs, and slow queries. In this article, we will cover best practices for saving and loading JSON objects from large SQL Server tables using .NET Core. We will focus on storage strategies, indexing, efficient querying, and optimized data retrieval using Entity Framework Core (EF Core) and Dapper. --- 1. Choosing the Right Storage Strategy SQL Server supports JSON natively, but choosing the correct storage method depends on your use case. Option 1: Store JSON as NVARCHAR(MAX) (Best for Flexibility & Simplicity) ✔ Ideal for semi-structured or frequently changing data. ✔ Suitable when you need to store the entire JSON object but rarely query individual fiel...
Read more

Generative AI - Prompting with purpose: The RACE framework for data analysis

Image
  Prompting with purpose: The RACE framework for data analysis We've already established that the quality of your prompts directly influences the quality of your AI-generated outputs. A well-crafted prompt acts as a guiding light, leading the AI toward insightful and actionable results. But how can we consistently achieve this level of clarity and precision in our prompts? Let’s look into the RACE framework—an invaluable tool to elevate your prompts, ensuring they are clear, insightful, and evidence-based. This framework offers a structured approach to prompt engineering, helping you break down complex tasks into manageable steps and communicate your intentions effectively to the AI. This reading will assist you with developing a powerful methodology with generative AI for your data analysis tasks, leading to more accurate, relevant, and impactful results. What is the RACE framework? RACE is an acronym that stands for Research, Answer, Cite, and Expand. It serves as a valuable fram...
Read more