这几天继续在家办公，难得可以专注的做一些设计工作，特别对产品中关于风险早期识别模块的流程、功能和表现形式做了一次系统的重构。这个模块定位是灾害发生之前的防御支撑，在过去监测预警的基础进一步前置，具有一定的创新性。这部分的难点正式没有明确的需求，我们要做的是传高需求。
任何产品或者服务的打造，都需要从回答一个朴素的问题：产品或服务为谁创造什么价值？2G行业的市场特点决定了并没有太多的谁供我们选择，一开始我们就瞄准了那些关注灾害且围绕灾害的防治、减轻和救援开展工作的业务部门或管理部门。以往的对与灾害的防治，更多是依赖业务单位针对特定灾种相关的致灾条件的监测和预警来指导防灾减灾工作。这样的方式带来两个层面的问题：一是时效性不够，依靠实况监测的预警往往只能在灾害发生前的很短时间甚至是灾害发生的同时才能发送预警，不能给灾害防御部署工作留出足够的时间。二是精准度不够，过去的灾害监测预警或者说是致灾因子的监测，单纯基于气象观测站点数据和指标数据进行计算，实际得到的只是致灾条件层看的预警，缺乏对于孕灾环境、承灾体以及承灾体抗在能力的考虑，其指导价可想而知。
风险早期识别解决模块需要从解决这两个问题入手回答价值的问题。基于中期、短期、短临预报，我们可以提供不同粒度的危险性天气过程预报。以危险性天气预报作为切入点，层层分析天气形势、相似过程、影响分析，并最终形成风险预警资料以及风险应对资料，这也正是风险早期识别模块的重要输出。整个流程有三个关键工作：一是对危险天气识别模型的整合，这里的重点和难点是对于不同危险性天气过程识别模型的输入和输出的标准化，需要与上游的业务产品负责人进行充分衔接，再充分应用现有成果的前提下，对输入数据出数据进行规范化读取和存储，这是产品化的一个关键动作。二是基于模型运行结果进行一系列的不同层次，不同维度的分析。这个过程重点是理清数据的逻辑层次并做好关联，同时要充分发挥WebGIS表达的优势，带给用户即高大上又实用的体验。这里主要从天气过程的宏观层面和其影响区域的微观层面进行逐级细化地分析。让用户能够通过数据的组合分析明白天气过程的成因，发展形势，可能产生的影响，帮助用户得到关于风险定性的认知。三是风险预警和应对的产品模型，这是本模块的最大价值输出，也是一大难点。我们首先讲流程打通，至于模型的质量，可以在具体的应用中逐步打磨和细化。
对于产品的思考，需要更深的洞察力，就像《精进2》里面提到的，要从不同的角度更有深度地去思考我们在做的事情，只有这样我们才能创造出真正有价值的产品。
