软件开发公司的部门都是什么？份多少个部门？具体每个部门都做些什么？负责什么？

1、大数据开发工程师：开发，建设，测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

2、数据分析师：收集，处理和执行统计数据分析;运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。

3、数据挖掘工程师：数据建模、机器学习和算法实现;商业智能，用户体验分析，预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。

4、数据架构师：需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。

5、数据库开发：设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。

6、数据库管理：数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。

7、数据科学家：数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。

8、数据产品经理：把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。

IT人员在每个不同人企业中都有不同的部门，各种企业中的称呼也不一样，在日本制造公司：企画管理部系统课软件开发，称呼：工程师，

在欧美软件公司：软件开发部，称呼根据级别来定，程序员，软件开发工程师，项目经理，软件测试工程师，等……

这个没有固定的答案。看软件公司的类型和规模了``

一般情况下中大型企业存在最多有

执行部，营销部

，财务部，市场调研部，后勤内务部，质检部

，公关部，人事部，监管部，产品开发部，策划部

，广告部……

至于职能也有不同的分工和组织形式。

中小型软件公司部门结构很灵活。期待楼下朋友补充

在IT公司里，大数据部门的成员，一般可分为4种：（以房子为例）

先用一张图，帮助大家理解一下～～

出道题目，我们公司的大数据部门，目前有这些岗位，你能一一推测出他们的所在位置吗？

数据应用工程师、数据可视化工程师、数据可视化设计师、数据平台工程师、算法工程师、数据分析师

建房子地基（埋在地下）的那群人

他们就是 平台组/架构组 的那群人，他们负责搭建一套大数据的平台架构体系。一般你肉眼看不到他们的产出，但是当某一堵墙壁歪了的时候，或者你进屋打水但水龙头却流不出来水的时候，你就会意识到他们工作的重要性。

平台组的常见发展路径 ：

平台初期，很多公司会用自己的服务器搭一个 私有集群 ，将数据维护起来，开始构建数据平台的第一步。这个，也是原始的大数据平台。（当然，现在有很多公司也是直接上云服务器）

当平台进入高速发展期，考虑到不断扩充的数据量和服务器的维护成本上升，很多公司会迁移平台到 云服务 上，比如阿里云，华为云。云服务的选择要解决的是选择平台所提供的服务，成本，数据通道的维护。我们公司目前正处于这一阶段，选择了云服务。当前，经过考量也正在由阿里云迁移到华为云

还有一个阶段，你发现云服务的费用太高，虽然省了你很多事，或者是考虑到敏感数据的安全问题（当然，私有集群也不是百分百安全），然后又开始往 私有集群 迁移。这时候，鉴于数据规模，你大概需要一个靠谱的团队，设计网络布局、设计运维规范、架设监控、建立机房，值班团队走起724小时随时准备出台。

至此，产生了平台组，真的大数据平台来了 。

建屋子（砌墙盖瓦）的那群人 ：

应用组 的那群人，他们负责建设各类系统/应用。他们搬砖砌墙，建好房子，还要铺设各类管道线路，把地基里面的数据抽出来，放在房子里，让用户们推开门就可以享用。

应用组，有哪些应用？ ：

这块不太好讲。不过，为了尽量让大家看懂，用 从大到小的思路 尝试下：

在整个社会层面，大数据已应用于各行各业，比如：金融行业/地产行业/零售行业/医疗行业/农业/物流行业/城市管理等等……有哪一个行业，可以脱离数据而生存？有哪一个行业可以不依赖数据而发展？

那么，在一个企业中，数据必然是无法避免的会应用到，不管是1个员工的皮包公司，还是10万员工的跨国集团。so，我们来讲讲具体有哪些应用呢？

一般而言，数据应用分为3类：分别是面向企业内部， 面向企业外部以及面向用户这三种。

这里，鉴于今天的主题，我们只讲 面向企业内部 的大数据应用。

进入正题了：

企业内部产品中，可以从2个角度来看待具体有哪些应用：

策略类 的方向较多，常见的有：

这些有时候会有部分或全部不划在大数据部门下面，但都需要比较规范的数据基础，以及着重与利用数据分析调整产品策略。

做企业内部的大数据应用产品，常常有些心酸的地方：

屋子里面的人 ：

产品组 的那群人，主要是一群产品经理（我们公司，目前就半个，由一个分析师兼职着，所以，我们公司没有产品组哦），负责数据类的应用产品设计。他们和上面建房子的工程师们，是紧密的团队关系。鉴于上面对数据应用产品已做了很多阐述，关于他们工作产出的应用具体有哪些，这里就不再赘述。

讲一讲， 数据产品经理 的从业人员得有几个素质：

屋子外面的人 ：

分析组 的那群人，一般会有3类：数据分析师、算法工程师 （类似数据挖掘） 、数据科学家 （我们公司没有） 。他们工作的日常：为你提取一份EXCEL数据、制作一张报表数据、用算法模型分析一个问题、训练出一套算法模型等等工作，但不局限于此。

他们常常需要与各个部门打交道，接待很多业务的数据需求，与业务关系紧密。在一些公司，分析组不一定都设置在大数据部门下，他们可能分散在不同的业务部门，为各自部门服务。但是，他们终究也是需要从大数据平台来获取所需的业务数据，做分析处理，得到相关结论～

据我所知，我们公司的业务部门，（好像）也是有自己的分析人员。

简单概括一下这些职位的特点：

数据分析师

业务线，负责通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。

算法工程师/数据挖掘工程师

偏技术线，负责通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。

数据科学家

数据科学家是使用专业知识构建机器学习模型，再以此做出预测并对关键业务问题进行解答的专家。数据科学家仍然需要对数据进行清洗、分析以及可视化处理，这一点和数据分析师是一致的。不过数据科学家在专业技能方面有者更深的研究，涉猎范围也更广，同时他们也能够对机器学习模型进行训练与优化。

至此，整篇文章，已经讲差不多了。

最后总结下，本质上，围绕房子的这4拨人，做的是同一件事情： 提供数据服务 。

完结～

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