it行业需求管理 -it需求管理工作流程 2025-05-16 4 rdvgfokm

1. 互联网时代，如何成为企业需求的IT人才？
2. 我们单位IT开发人员少，各部门需求多，开发总赶不上需求和变化，怎么办？
3. it需求类型？
4. 现在的IT行业对数据挖掘和机器学习的职位需求究竟有多大？

互联网时代，如何成为企业需求的IT人才？

二十一世纪，互联网也在飞速的发展，很多人和企业都将目光移到了互联网这个产业，所以it行业继续大量人才。首先我觉得理论知识要过硬，然后通过自身的学习去了解这个行业，了解这个产业链，慢慢适应，企业需要什么样的人才。

我们单位IT开发人员少，各部门需求多，开发总赶不上需求和变化，怎么办？

谢邀。

第一，申请部分业务外包。

既然新增编制有限，那么就申请部分业务做外包处，外包可以跟进你们的工作量及时间来增加人手，提高你们开发进度及需求。

研发IT部门制定业务规则。

本来你们公司都已经制定好，加急工作需要领导签字审批优先开发，你们部门内部倒好，自己内部先破坏了。看见漂亮的妹子来提需求，撒娇卖萌就优先安排了，这不是自己找事吗？其他部门有意见这不是正常的吗？本来公司已经制定好规则了，是你们部门先破坏不遵守。

第一，建议你们规则来办事，如果部门内谁不准守规则，就处罚谁，没有规矩不成方圆。

第二，对于项目的开发，最好按照流程来完成工作，不要随便让其他的项目随便插队进来，专注才是提升效率的最好方式。

针对产品线上的Bug、用户反馈和用人部门反馈的Bug可按照优先级来处理，优先级不高的话可以综合提到Tad统一处理而不是反馈解决一个。

工作方式对了，工作当中的很多问题就迎刃而解了，希望可以帮助到你~

相信这个问题是大多数公司所共有的问题。

为什么会这样呢？

软件工程虽然看起来是一个高科技行业，但使用的还是最原始的手工作业方式，

程序员每天做着大量重复性工作，这也就是大家口中的“重复造轮子”。

导致整个软件研发过程中，在开发和测试阶段投入大量成本，而对核心阶段——顶层设计的投入明显不足。

如此本末倒置，造成项目无法管控、研发时程和品质无法管控、BUG率高、研发运维无法一体化的恶性循环。

进一步导致项目质量难保证、成本难管控、人员难管理，正如艾瑞咨询发布的《中国软件开发行业研究报告(2020)》所指出的，由于作业方式的落后，软件行业存在明显的四大痛点：项目成本高、开发周期长、代码质量低、团队管理难。

解决以上问题的根本，在于改革软件开发方式，

就如制造业使用工具代替人力，软件的开发、测试，也应该由工具来完成。

传统开发模式下，技术人员不但要思考编程逻辑，在具体实施层面还需通过逐行敲写代码来完成，大量的时间浪费在技术含量低的工作上。

但实际上，软件程序的底层代码，就如制造业的零件，完全可以交由统一的流水线生产，由此解放的人力、脑力，便可用于更具创造性的设计工作。技术人员可以充分发挥自身的才华，而不是在代码中苦苦挣扎。

当下，市面上出现了许多低代码平台，它们看似可以通过可视化的方法实现无代码编程，由此解放人力，但实际上只能解决简单的工作流，无法实现复杂功能和逻辑。

我们目前正在用的被称为新一代JAVA开发工具的，飞算SoFlu全自动软件工程平台，建议你们可以了解尝试，不但可以实现无代码的可视化编程，而且实现一次开发、按需部署，产生的服务和应用后续不与平台强绑定。并且，平台提供的每个组件都是一个技术点，类似于代码块，能够积累开发经验，沉淀企业技术资产。 此外，配合全自动测试平台可自动生成测试用例并完成精准回归测试。一人就能完成开发、测试一整套流程，使软件工程全流程摆脱对人力的依赖，真正实现“十人可抵百人用”。

首先说明：IT开发是一个循序渐进的过程，我相信IT开发也不可能是一直忙，如果一直忙那就说明真的需要加人手了，或者是优化掉工作效率低的，招聘能力技术强的。

解决问题要首先找到问题，问题一就是沟通分配不合理。没有形成一定的规则和体系。所以感觉都是在瞎忙，对接的不合理造成***的浪费。

还有问题是，急活多就说明工作还需要优化不合理。不然不会有那么多的急活的，所以在日常中要不断优化发现问题，事有轻重缓急，IT部门内部也要合理分工。

我曾经在一家生产机械设备的公司，就遇到过有类似情况，居然还有人去领导那里去投诉。投诉IT部门缺乏有效的公平性和开发计划，搞得IT差点和我们各部门成了对立面。这状况持续了足有半年[_a***_]，后来IT不知道怎么突然效率变得特别高，经常是上午开完会，下午就给一个系统让我们测试，或者把新功能给我们用。时间长了才知道公司增加了一套叫魔方网表的开发系统，IT说因为这软件不用开发程序，实现各部门的要求的时间就缩短了，现在IT全指望它给我们各部门开发系统和新功能。关键是公司整体效率明显提高，也不用为了开发搞得大家关系紧张了。

这个在同一个单位，现象比较普遍。

问题原因

1.提需求无压力

单位内提需求没有任何花费，提的多少都没有付出，还可以在关键时候，找IT背个锅什么的。

2.需求无限制

每个部门都来提，有的粗，有的细，开发周期也相应出现长短。

3.开发无***

从你描述上，内部都可以调优先级。如果这样的话，每个人都公关你们，那就没的干了。

建议

针对问题，从需求管理，开发***，培养外援入手

1. 需求管理上以提升门槛为主

需求要达到什么颗粒度，才能进入待开发列表中。可以设定些模板，确定需求后，就关闭此需求受理，保证需求固定。

如果需求必须要调，也用替换方式，原因是内容换，也不能增加开发量，或者牺牲其他需求，以适应开发紧迫性。

2.开发上设定开发吞吐量，严格***

按照现有人手，制订开发的吞吐量，就是一个月可以开发多少功能，每个月对需求进行排期。

后召集各需求部门评审排期，可以根据实际紧急度和重要性进行调整。一旦确认，严格按照***执行。

遇到紧急情况，也要召集各需求部门，认可调期。

3.培养外援，设置业务接口人

既然人手招聘不行，就把业务部门调动起来，谁的需求质量高，可以优先开发。

当然也要做好内部管理，增加公信力。希望对你有些帮助。

it需求类型？

需求分为业务需求、用户需求、系统级需求。

业务需求是位于顶层的，用户需求在中间的层次，系统级需要在下层。

需求是由上到下产生的，下层服务上层。

需求的层级

业务需求是顶级目标，一般是战略级别的，比如电商平台在双 11 活动期间要达到百亿销售额。

用户需求是电商系统需要让平台管理员实时看到销售数据。

系统级需求分为功能需求和非功能需求。

功能需求就是系统要有的功能，比如系统要有一个购物车的按钮，点击购物车按钮会现实购物车中的物品。

现在的IT行业对数据挖掘和机器学习的职位需求究竟有多大？

数据分析和机器学习自2012年商业智能（BI）、人工智能（AI）快速发展，就已经逐步应用于商业经营活动中，随着互联网、IT技术的快速迭代发展，当下的市场经济环境已经进入了一个全行业、跨领域的数据化运营，创造智慧生活阶段；

数据，无论是通讯封闭，信息严重不对撑的年代，还是通讯即时，信息高度透明化时期，都一直包裹于我们身边，无声无息渗透在我们的工作生活中，只是我们并未认知，或有意识地洞悉到而已。

经济大环境使然，数据分析和机器学习等职业技能越来越受到大家的关注。但数据分析及机器学习人才市场需求，到底对择业就业有多大的诱惑，下面用几个方面的数据告诉大家，如何定位自己的数据分析职业方向；

1、市场需求规模；

2016年中国大数据市场规模为168.0亿元，增速达到45%；预计2017-2020年增速保持在30%以上。

2、企业大数据应用需求；

大部分企业均已意识到数据分析对企业发展的重要性；

在1465个受访样本中：

— 59.2%的受访企业已经成立了数据分析相关部门；

— 27.3%的企业正在***成立数据部门；

— 35.1%的受访企业已经应用了大数据；

— 22.9%的企业***将在未来1年内应用大数据；

— 企业应用大数据的主要效果：

1）实现智能决策；占比55.8%；

2）提升运营效率；占比48.2%；

3）改善风险管理；占比257%；

（图中大数据产业每个分之，都涵盖着诸多的数据分析及机器学习职业岗位）

3、企业大数据***量处理需求；

1）企业数据***仍以内部数据为主；

— 内部生产数据占比49.0%；

— 客户/用户数据占比47.8%；

— 内部经营管理数据占比42.4%；

2）数据***量中数据结构类型：

— 66.1%的企业表示非结构化数据的比例在70%以上；

— 22.0%的企业非结构化数据比例为50%－70%；

企业数据***量中占比最重的为非结构化数据，这就需要大量的数据清洗，处理工作对非结构化数据进行标准化；

4、大数据平台建设模式需求；

1）企业更倾向本地部署大数据平台；

— 64.9%受访企业选择本地部署大数据平台；

— 其中48.6%的企业倾向选择自建大数据平台；

5、政策需求和***需求；

1）***需求：

— 为加强个人信息保护占比41.2%；

— 开放更多******息***占比35.1%；

2）数据***需求（企业对数据***的需求最为强烈）：

— 企业工商信息占比49.0%；

— 社会保障数据占比33.9%；

— 劳动就业数据占比32.7%；

— 市政管理数据占比29.4%；

以上数据来源中国信息通信研究院《中国大数据发展报告》。其中更为详细的解析了大数据市场需求分析，需要的朋友可在评论区留言免费获取报告；（附：点赞，转发，留言：“大数据报告”即可获取）

【墨蔸集】作者：

连续创业者，专注商业数据分析及团队管理。定期输出大数据商业运营管理实战经验。欢迎探讨交流，谢谢关注。