
大数据显示互联网行业加班最狠 怎么破?
“加班”这个词对于现代上班族来说一定不会陌生,尤其是在互联网行业奋斗的人们,而在互联网行业中的程序猿们更被誉为加班中的“战斗机”。近日,滴滴发布的《中国智能出行2015大数据报告》更是从侧面印证了这一点,数据中显示,北京是全国加班最严重的地方,白领19点前下班的人数比例不到四成。综合多个行业的“大排名”,下班时间最晚前10名分别是:可口可乐、奇虎360、宝洁、阿里巴巴、京东、森马服饰、联合利华、百度、华为、腾讯。Top10公司中,互联网公司占据半壁江山,BAT全部上榜,其次为快消行业。
数据虽只是佐证,但的确能说明一些问题。那么,为什么互联网行业加班最严重?
网友推举,做什么最容易加班?
网友在谈到这个问题时由衷感叹:“做IT的命苦啊,搞开发的、做维护的加班最多,制造业这种现象比较少。”网友同样附和,认为做IT维护类工作的人加班最多,因为机器时刻运转,他必然也要整天在维护。虽然目前的技术已经向支持运维自动化的方向发展,但毕竟不是一时能看到成果的。
目前,网友在一家互联网创业公司工作,他分享了自己真实的故事:“最初,平台上线的这段时间几乎每天都在加班。没什么特别的原因,就是因为要赶项目进度。毕竟3个月开发一套平台,还要确保按时上线,这么十几个人去弄还是有难度的。虽然我在其中只是负责内外部资源的协调,但做为一个小团队的“头羊”,临阵脱逃肯定是不可取的。一边看着兄弟们拼死拼活的开发,一边是女儿在电话里殷切的呼唤,心里五味杂陈,冰火两重天。”不过他还是表示,创业公司大多是这样,这种加班还是可以理解的:“一将功成万骨枯,IT从业人员辛勤付出的同时,也在实现着自己的价值,学以致用,我觉得是值得的。”
其实,在网友的观点中可以发现,“IT”、“创业”是加班较为集中的地方,近一年互联网创业潮几乎达到巅峰,而互联网行业更是与开发、运维等密不可分。所以,互联网成为加班比例最高的行业也就不难理解了。除此之外,互联网行业瞬息万变的特性也决定了这一点,想在这个圈子里发展,你必须对突发事件足够敏感,一个事物通过互联网爆火可能仅需要几天甚至是几个小时,你需要不断关注并且与自身结合,借势营销,而营销方案之下,更多的还是开发人员加班加点的开发维护。
加了那么多班,真的有用吗?
提到加班是否有用,网友首先跳出来喊道:“先别说有没有用,不加班绩效考核都不及格!”网友原从事对日工作,他表示:“原来我做对日的时候经常加班,但工作基本没什么技术含量,拼的就是中国廉价的劳动力。这属于整个一个行业原因,和中国人不适应日本客户的严格要求也有关系,中国程序员做事有时候确实有些粗糙。”
网友与他们的观点有出入,他说:“我不常加班,只加过一次一个月的班,原因是人太少,项目也紧。我认为,所有的加班都是不合理安排时间的结果。在别人安排任务时尽量多要时间,以防止可能有变的因素,早点做出来联调测试,发现问题也能及时修改。”
网友也认为加班与效率不高有关,他说:“我们应该多学习快捷的方法,提高工作效率,尽量减少加班。每遇到一个问题就生成一个解决方案,久而久之工作效率也能有很大提升。”
怎样提高效率,减少加班?
对于提升工作效率,网友表示,他以前在Microsoft的领导经常向他强调:“重要的不是你做得多快,而是你对自己工作能力和工作量有合理的估计!也就是,给你一个任务,你要知道如果你用正常工作时间大概会花多久,不是打保票下决心说要攻克难题要不吃不喝不眠不休!只有正确的时间估计,才能让团队的进度合理。”
以前一直做PM,T通过做大大小小的项目积攒了经验,在应对流程性或突发性事件上有足够的准备和承受能力的,他总结了自己对时间管理的心得与大家分享。
想提升工作效率也不难。关键有这样几点:
1、事务的优先级:不管多少事情,总有急、慢之分,先理清楚事情的紧急程度再去动手,磨刀不误砍柴功,别担心会延误,计划得好,事半功倍;
2、事务的本质:不要被纷乱复杂的表面需求所迷惑,要学会看穿表象去究其本质。往往听完业务部门的需求分让人头很大,感觉不知所云,那么,换个人或方式,先确认对方需求点,再根据自己的理解复述,确定后再去套入到某个领域之中;
3、象限法:其实就是一种分类方法,可以按你的理解把事情归纳到不同的象限,再跟据分布情况得出处理优先级。总之得到任务之后,就是不断地按规则拆解、细分。如果你是一个LEADER,当面对大任务量时,可以有条不紊地合理分配工作任务,也不失为一种“得民心”的好途径。
不得不说网友中确是藏龙卧虎,以上对于互联网行业加班的分析已经十分深入。不过,身处互联网行业,无论是大环境影响还是个人原因,加班已经是普遍现象,我们只能在能力范围内尽量调整,提升效率。临近春节,很多人的心可能早早就飞往假期了,不如在这一时刻回望近一年的工作学习,稍作休整。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-08-07SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-07CDA 数据分析师行业标准:构建数据人才的能力坐标系 在数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代,CDA(数据分析师)行业标准作为 ...
2025-08-07反向传播神经网络:突破传统算法瓶颈的革命性力量 在人工智能发展的历史长河中,传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域 ...
2025-08-07MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-07抖音数据分析师:驱动平台增长的幕后推手 在抖音这个日活用户数以亿计的超级平台上,每一次用户的滑动、点赞、评论,每一条 ...
2025-08-07基于 SPSS 的中介效应分析结果解读:揭示变量间的隐性关联 在社会科学与自然科学研究中,变量之间的关系往往并非简单的直接作用 ...
2025-08-07