IT项目管理中开发项目时都有哪些角色？

你是从业多年的程序员吗，想过35岁以后还会从事这个职业吗？

你是实施工程师吗，干了多年基础工作之后，思考过奋斗的目标吗？

你是需求分析师吗，多年来与客户的接触让你的经验丰富，却一直没有勇气承担起项目的责任，渴望过让需求真正在你手里落地吗？

你是测试工程师吗，是否厌倦了不断找别人的错误，现在只想让别人找自己的错误？

你是前端吗，是否在不断地寻找合适框架中迷失了你的初心，曾经那个让你激动无比的效果，为什么没有再去使用它？

你是设计吗？是不是觉得自己再用心的设计

最终做出来都会变成不想要的样子，心有不甘却又无可奈何？

这些IT职业的苦恼和忧愁，在IT行业有哪些职业能够解决上面的问题？答案可能有多个，但是最合适的选项就是IT项目经理。

作为第一选项，许多人会选择项目经理（以下特指IT项目经理）进行职业转型，原因自然是相对其它职业有着非常明显的优势，下面几条简单列举一下它的优势：

第一 入行门槛高，其实对于有经验的人来说，入行门槛高是一件好事，可以形成职业壁垒，只跟小部分人才进行竞争，职场压力相对会比较小。

项目经理岗位对工作经验和情商都有一定的要求，能胜任的大多数是在行业内从业多年，对行业通用的技能和规则有着一定了解的老油条。

如果没有太多的经验就贸然从事这个职业，很容易遇到困难就无法解决，只能向领导求助，依靠领导的不断救场，推进项目的进度。直到有一天领导受不了了，对项目经理说：“这还不如我自己干呢，我来管项目吧，你当领导去！”

但是还有另外一种可能，在一个项目的试炼之后小号完成了变成大号的终极考验，就像灰袍的甘道夫变成了白袍的甘道夫，一挥手，曾经遇到的强敌灰飞烟灭，小项目进不了他身，瞬间就能秒；又如同武林高手打通了任督二脉，练就一身深厚的内力，之后纵横项目的江湖，翻手为云，覆手为雨，从无败绩。

        当然，以上存属臆想，如果有人短时间就做到了这些，那只能说是天赋异禀，这只是少数人拥有的特质。我等战五渣，还是练好武功再下山吧，还得防备辛苦练武二十年，下山被人家一刀就秒了。项目的江湖，斗争激烈，只有身兼多项武功并且没有死穴的高手才能进入。

        第二 工资待遇高，由于入行门槛高，且需要有一定管理经验的人，相对来说人才稀缺，工资自然会定得高一些。

项目的规则是谁干最多的活，就得最多的功劳，出问题也得背最大的锅。项目经理因为岗位责任的原因，必须得尽最大的努力推进项目，结果自然是项目完成交付的最大的功劳是项目经理的。当然，没有交付好项目，责任也全在项目经理的，该背大锅就得背大锅，不可能功劳都给你了，背锅的时候就想跑。

        按照行业默认的规则，完成项目关键节点或者完成项目终验之后，会根据对项目的贡献发放奖金，以提高大家工作的积极性，项目经理自然会得到最多。实际上这也是一种工作的正向激励，能者多劳，多劳多得，在项目当中体现的最明显。

        第三 工作时间相对自由，项目经理最主要的责任是要发挥个人的主观能动性，按计划推进项目的进度，确保正常交付。

因为项目所在地一般和公司不在同一个位置，需要经常去项目现场外办或者出差，鉴于客户现场条件限制，一般公司很难或者无法在考勤上对项目经理进行固定的管理。

这样的好处就是项目经理在每天完成项目任务之外的时间，完全可以自由地支配，想干嘛就干嘛，不用像在公司必须按时打卡上下班，工作和生活的自由度都更大一些，可以满足d性上班的就业要求。

有的能力强的项目经理，都可以不用去项目现场，几句话指导，分分钟就能完成任务，真是人在床上躺，钱从天上来，这工资挣的是真轻松。

        看完上面的三个优势，是不是觉得这个职业很不错，非常心动，想赶紧尝试尝试。先别急，既然说到它有特别明显的优势，那肯定也会有地狱级别的工作内容，要不然简历肯定满天飞，都抢着去从事这个职业了，轮到咱们说不准黄花菜都凉了，不对，可能黄花菜冻得梆梆的了都轮不上。

实际上很多人对这个职业并不陌生，因为经常能与从事这个职业的人打交道，在工作中有或多或少的交集，打交道次数多了可能会觉得从事这个职业比较容易。

但那是没有真正对这个职业了解前下的结论，没有实践就没有发言权，更何况这是个非常看重过往从业经验的工作，没真正从事过更不会了解这个职业的风险与压力，那真是在刀尖上行走，每一步都要小心翼翼，如果走得不稳，那就准备好承受刀尖的反噬痛苦吧。

          说了那么多好处和难处，没有真q实d的 *** 作，还是无法感受真实的一面，下面就具体讲一下项目经理的工作内容，大家可以把自己代入到这个工作里面，看看在这个地狱难度的关卡中可以进行到第几关。

        第一关，组建项目团队。开局一个人，制霸新手村，就靠抢资源。

        项目经理大多有过这样的经历，领导晚上突然发过来一条信息：“这几天有个项目启动会，你参加一下，了解一下客户相关的信息，提前做好准备”，好嘛，连啥项目内容都不知道，就只给了一个地址，这种情况就像只穿着一条裤衩，就把你丢进了新手村。还想出去打怪升个级，没有装备武器，新手村门口都出不来。

        项目启动会是项目经理在项目中进行的第一项里程碑，确定了项目的正式启动，规定了甲方乙方以及第三方监理的责任和义务，最重要的是公司给予了项目经理组建项目团队的权利，根据项目的建设内容，可以要求公司抽调相关的人力资源，要求要各部门优先配合项目的进度事宜。

        获取资源是项目启动会之后最重要的事情。资源包括两种，一种是人力上的资源，比如组建项目的实施团队，团队成员可以从其它项目组抽调人员，如果没有足够的人员可抽调，就要考虑招聘新的人员；一种是行政上的资源，公司和客户需要给予项目经理场地、设备以及人员协调的支持。

        项目的初期是最容易获取这些资源的，这时候公司和客户对项目的关注度最高，对项目相关的审批优先级也是最高，对项目经理的合理要求也是大开绿灯一路放行。

现在项目经理已经被扔进了新手村，他看了看四周，空无一人，就给自己起了绰号“就我一个人可干不了！”，公会（公司）领导看到了，质疑他的能力，口头批评一次，他又改成“我自己就行！”，可是又想到活太多了，这么吹牛也不是办法，又改成“人越多项目越早完事！”，领导又看见了，对他说：“你自己组建团队吧，要多少名额，自己看着办吧！”

          好的，那就看着来了，大张旗鼓的改成了“我来了，我征服，谁不服我，我就服谁，谁服我，我就欺负谁！”，改完以后，一想这不是把自己真实的想法写出来了，这谁还跟他干呢。最后决定来个激励点的，“跟着我，活少，有肉吃，钱随便花”，项目的激励就这么定了。

现在到了地狱级别闯关的第一关，项目经理已经有了公会（公司）的许可，需要在新手村组建自己的项目团队，磨炼相关的工作技能，初步建立分工协作，有了这些基础，就可以组团出去打项目的各种Boss了。

        组建团队至少需要有三种类型的人员，第一种是任劳任怨的核心成员，第二种是能解决问题的技术专家，第三种是能够掌控全局，预判风险，时刻关注项目每一个细节的成败的项目负责人，也就是项目经理自己了。

        用游戏的职业转换一下，一个是攻击不高，但是防御力强的肉盾，可以一直顶在前边，抵挡怪物的进攻；一个是攻击力高，关键时刻大概率会出现暴击输出的主攻选手；一个是可以给团队成员加各种状态的团队辅助，出现危险的时候，要顶住压力，保全团队，以完成任务为第一责任。

        很多人以为任劳任怨的核心成员，是项目组最容易协调到的人力资源。实际上不论哪个项目团队最缺少的都是这种类型的成员。这种类型的人员与职业和从业经验关系并不大，更多的是本人具有强烈的责任心，这恰恰是项目团队最需要的成员。

        从哪能得找到这样的成员呢？这个就需要很是琢磨一番了，一般来说会从三个方面去寻找。       

        第一 寻找曾经的队友，以前曾经在一个项目团队共同战斗过，对其各方面比较了解，有过深入的沟通合作，确定是你想要寻找的成员。

        如果这个人现在正处于项目的空闲期，那就别犹豫，分秒必争，赶紧向领导申请把这个人调过来。是金子在哪里都会发光的，是好用的员工哪个项目组都会抢着要的。

        你不早下手，别人就会下手，到时候看着别的项目经理可以当甩手掌柜，动不动几天见不着人，项目却一点事都没有，你却只能悲催的当救火队员，一天不出现，大火就烧过来了。回想起那次的错过，下次一定会忘了拖延症，饭都不吃了，就去把人抢过来。

        第二 领导的推荐，领导对员工的个人脾气秉性比较了解，会根据项目的难易合理安排人员。

        但是有一点要知道，领导考虑的是全局，很难周到考虑到这个员工是否是符合项目需要的人，而且有些员工在领导面前表现出来的工作态度和实际的并不一样。

        所以切记，领导可以帮你做出选择，但是做出决定需要多考虑一下，领导认可的不一定是真正需要的，有条件的话可以先多做接触，考察实际的工作能力和沟通能力，再最终决定是否接纳入团队。

        第三 招聘新人，在项目团队人手不齐，时间又宽裕一些的时候，可以考虑这样做。但是风险始终存在，对于项目团队来说最重要的是有稳定可靠的成员，新入职的员工，各方面的能力都是未知的，短时间内很难确定是项目需要的人，也很难确定其是否有长期入职的打算。

        如果想等一等，观察观察再做打算是否让其参与到项目中，但是项目的计划不会等，客户的耐心不会等，投入的资源也不会等。新招聘的人员只能在交付项目的过程中，通过实践去检验工作能力了。

        等到项目启动的时候再去招聘，要承担很多未知的风险，这也是为什么公司会有储备人才的原因了。为了避开这种风险，可以考虑一种办法，推荐熟悉的人来公司应聘，这样可以绕开对新员工不熟悉的风险，属于一种抄捷径的做法。

        既然是抄捷径，好处是省去了观察的时间，选择了一个相对靠谱的人员；坏处就是相信了别人，就要承受相信的代价，如果推荐过来的人是个水货，或者没有达到相应的标准，项目经理想换个人，但是碍于情面，毕竟是熟悉的人推荐过来的，对他也只能睁一眼闭一只眼了，只能走一步看一步，徐徐图之了。

        按照上面的三个办法去寻找，技术专家也不是难题，只是个人要求上面会多一些其它方面的考虑，比如擅长的技能是否是项目需要的，考虑技术问题是否实际，理论型的人才尽量要避开，眼高手低的不要过来，无法沟通的一定远离，诸如此类种种，如果都能考虑到了，挑选出来的技术专家从理论上已经符合项目的需要了。

        项目团队初具雏形，之后以这个团队架构为基础，根据项目任务的需要，会从其它职能部门协调人员配合完成任务，比如从质量部门协调人员对项目的质量进行检查和监督，从设计部门协调人员进行系统的设计和美化等等。

        随着项目团队成员已经就位，接下来的任务是建立项目制度，明确职责分工，通过完成项目任务培养相互之间的配合度，一步一步变成一个战斗力强劲的团队，但那是后面的事情了，现在项目经理面临更大的一个挑战。

        公会（公司）为了发展的需要，在服务器新开的区（新的项目），项目经理安排入驻开辟新的战场，经过多方面的努力，第一关终于通过了，项目经理在新手村招揽一群精英级别的打怪小分队成员，内心已经跃跃欲试，向小怪们磨刀霍霍了。

可是却面临一个尴尬的情况，没有装备（客户的信任）和武器（需要交付的系统或者设备），没有基础属性点可加（业务了解程度），村口碰到个5级的小怪都打不动。

        虽然小怪的攻击低（项目初期的任务都是零散的小任务，没有形成统一的体系），但是防御力高（项目的建设内容需要细致的了解之后，才能有针对性的实施），非常努力地打了一天，一滴血都没打掉。

        是可忍，孰不可忍，辛辛苦苦组建的精英团队竟然对付不了最弱的小怪，说出去都让NPC笑话，怎么好意思制霸新手村，趁早散伙，大家分行李去吧。

大门口都出不去，是不是有点丢人，怎么办？记住项目经理职业的第一原则，无论对内部还是对外部，遇到事情需要做决定的时候，无论内心有多慌有多没底，一定要表现出事情在掌控中的样子。

为什么要有这样的表现，对内关系到团队执行力，对外关系到客户的信任，毕竟谁也不想把重要的事情交给一个没有信心能办好的人，谁都不想跟着一个看起来不靠谱的人。

解决问题的四个步骤，遇到问题，分析问题，提出解决方案，解决问题。项目的解决方案最好是可以在团队内部解决的，这样资源比较容易获取，而且不用等协调的时间，还有一个重要的因素，不能事事都找领导，经常这样容易造成能力不足的表现，如果碰到团队真的解决不了的，再找领导解决问题也不迟。

比如说现在遇到的问题，分析一下，就是没有客户的支持寸步难行，不了解项目的需求埋头干就是白干，方案就是同客户快速建立信任关系，尽快了解项目的重点需求和真正需求（注意两个需求的区别，后续会提到）。

项目经理想起了在新手村最大的好处，通过做任务快速的升级别，不用辛辛苦苦的打怪，简单地围着村子转个圈，找几个人说说话能就完成任务得到奖励，升级换装备换武器，战力蹭蹭的往上涨，门口小怪一刀秒一群。

梦想是美好的，现实是残酷的，时刻要谨记世上没有白吃的午餐，世上也没有好做的项目。

现在就要进入地狱级别闯关的第二关，项目经理要与客户、监理建立良好的信任关系，对项目的需求进行了解和分析，有针对的进行重点突破，不要以为这是个简单的事情，三下五除二就能搞定。世上最难的事情，就是让陌生人把钱从兜里掏出来，并且亲手交到别人的手上，第二难的事情就是大把的花着陌生人的钱，还得让他相信这钱花的是值得的。

1可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统

计

学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如

果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3 预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术

数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构： 云存储、分布式文件存储等。

数

据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language

Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机地理解地自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理

解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。

统计分析：

假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、

卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、

因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数

据挖掘： 分类

（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity

grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and

Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理

1 大数据处理之一：采集

大

数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的

数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除

此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时

有可能会有成千上万的用户

来进行访问和 *** 作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间

进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2 大数据处理之二：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些

海量数据进行有效的分析，还是应该将这

些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使

用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3 大数据处理之三：统计/分析

统

计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通

的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于

MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4 大数据处理之四：挖掘

与

前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数

据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于

统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并

且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

IT项目管理中开发项目时都分四大类的角色：管理、前端UI、后台开发、测试这几类角色。

部门经理

协调部门内和企业内的资源分配，协调各部门的沟通，并承上启下地为部门的整体业绩负责

项目经理

协调项目内的资源分配，如日常沟通，进度管理等，为项目负责

产品经理

调研客户需求，进行需求分析，形成MRD文档，对产品规划，根据市场需求和分享规划产品发展路线，设计产品商业和服务模式，并定义相关功能模块

技术经理

协调项目内的技术活动，推动主要技术决策，技术的可行性研究，评价、确认并文档化软件架构等

UI设计师

旨在设计项目开发中的具体界面，与人进行交互的UI界面

绘画制作

根据需要来绘制设计各种不同的静态资源

后台开发

项目组长

协调小组成员分工，指导、分配、落实小组成员工作，发挥团队职能优势，不断提高小组成员工作效率，优化工作流程，推进项目研发进度

系统架构师

主要负责大系统项目的架构设计

软件工程师  

编写代码，同时编写项目文档，如需求，详细设计，架构设计，用户手册，开发计划等；

程序员

编写代码，实现功能；

测试

软件测试工程师 

主要工作是测试，质量保证人员日常工作重要内容是检查与评审，测试工作也是测试保证人员的工作对象

扩展资料

软件质量保证

创建或者制定标准和方法，提高促进软件开发能力和减少软件缺陷。

IT项目管理

IT项目管理是项目管理在IT领域的应用，结合IT行业特点运用项目管理技术、理念和方法，包括9大知识领域（项目综合、范围、时间、成本、质量、人力资源、沟通、风险和采购管理）以及启动、计划、实施、控制和收尾等过程组成。

特点

1、任务的明确性

2、管理工具的先进性

3、信息沟通的及时性

4、资源提供的必要性

5、测试完善的严谨性

6、度量的准确性

7、项目管理的贯穿性

参考资料：百度百科—IT项目管理

需求分析项目针对的人群主要是项目的利益相关者，包括但不限于以下人员：

1 企业内部的决策者和执行人员，需要对项目的需求进行分析，以确定项目的范围、目标和可行性。

2 项目组成员和技术人员，需要对项目的需求进行分析，以确定技术实现方案和可行性。

3 最终用户和客户，需要对项目的需求进行分析，以确定他们的需求和期望是否被满足。

4 项目参与者的其他外部利益相关者，如政府、投资人等，需要对项目的需求进行分析，以确保项目能满足相关法规、政策和投资回报等要求。

综上所述，需求分析项目针对的人群包括所有与项目相关、对项目有贡献或影响的人员。

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