京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14在Python数据分析中,Pandas作为核心工具库,凭借简洁高效的数据处理能力,成为数据分析从业者的必备技能。其中,基于两列(或多 ...
2026-05-14 很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会 ...
2026-05-14在零售行业存量竞争日趋激烈的当下,客户流失已成为侵蚀企业利润的“隐形杀手”——据行业数据显示,零售企业平均客户流失率高达 ...
2026-05-13当流量红利消退、用户需求日趋多元,“凭经验决策、广撒网投放”的传统营销模式早已难以为继。大数据的崛起,为企业营销提供了全 ...
2026-05-13 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-05-13在手游行业存量竞争日趋激烈、流量成本持续高企的当下,“拉新”早已不是行业核心痛点,“留存”尤其是“付费留存”,成为决定手 ...
2026-05-12 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-05-12用户调研是企业洞察客户需求、优化产品服务、制定运营策略的核心前提,而调研数据的可靠性,直接决定了决策的科学性与有效性。在 ...
2026-05-11在市场竞争日趋激烈、流量成本持续攀升的今天,企业的核心竞争力已从“获取流量”转向“挖掘客户价值”。客户作为企业最宝贵的资 ...
2026-05-11 很多数据分析师精通Excel单元格操作,熟练应用多种公式,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质 ...
2026-05-11在互联网运营、产品优化、用户增长等领域,次日留存率是衡量产品价值、用户粘性与运营效果的核心指标,更是判断新用户是否认可产 ...
2026-05-09相关性分析是数据分析领域中用于探究两个或多个变量之间关联强度与方向的核心方法,广泛应用于科研探索、商业决策、医疗研究、社 ...
2026-05-09