在整个软件开发环节,需要对相关业务领域有一定的了解和掌握,以便做出符合需求的软件系统,如针对具体的业务需求,开展数据处理、业务流程、交互逻辑等方面的开发工作。同时为了支持业务开发,一些不直接涉及业务需求的工作也是整体开发过程的必要环节,可能也会涉及专业知识和技能。那么在你的工作中,到底是业务开发工作量占比大还是非业务开发工作量占比大呢?
本期话题:
在软件开发中,业务开发和非业务开发哪个工作量更大?
本期奖品:
截止2023年5月28日24时,参与本期话题互动讨论,将选取5位幸运互动用户发放社区积分 * 200。 获奖规则:中奖楼层百分比为5%,15%,35%,65%,85%的有效留言用户可获得互动幸运奖。 如:活动结束后,回复为100层,则获奖楼层为100 * 5%=5,依此类推,即第5、15、35、65、85位回答用户获奖。如遇非整数,则向后取整。如:回复楼层为90层,则90 * 5%=4.5,则第5楼获奖。
注:楼层需为有效回答(符合互动主题),灌水/复制回答将自动顺延至下一层。话题讨论要求原创,如有参考,一律注明出处,否则视为抄袭不予发奖。获奖名单将于3个工作日内公布,礼品7个工作日内发放,节假日顺延。
恭喜以下10位同学获得200积分!
Carl_奕然
游客2uscj4wvx5lhk
vohelon
xkwlkj2018
ReaganYoung
1332933104242772
离原
麻烦少女
安然AR
TiAmoZhang
这个问题的答案会因为不同的软件项目而有所不同。在某些项目中,业务开发工作量会占到整个开发工作的大部分,而在其他项目中,非业务开发工作量则会更大。
业务开发工作量大的项目通常是那些需要针对特定业务流程和需求进行开发的项目,例如电商网站、医疗健康管理系统、金融交易系统等。在这些项目中,我们需要通过深入了解业务需求和流程,设计和实现相应的业务逻辑和流程,以及开发各种交互式界面和应用功能,以满足用户的需求。因此,业务开发工作量通常会占到整个开发工作量的大部分。
而对于一些通用的软件开发工作或技术支持工作,例如基础设施的搭建和维护、代码版本管理、测试和质量保证等,非业务开发工作量就会占据更大的比重。这些工作虽然不直接涉及到业务需求,但同样是软件开发过程中必不可少的组成部分,需要专业知识和技能的支持。
综上所述,无论是业务开发工作还是非业务开发工作,都是软件开发过程中不可或缺的环节。在不同的软件项目中,它们的工作量占比可能会有所不同,但都是非常重要的。
在软件开发中,业务开发和非业务开发的工作量大小是相对而言的,取决于具体的项目需求和开发过程。一般来说,在大多数情况下,业务开发的工作量会比非业务开发更大。
首先,业务开发需要深入了解客户或用户的需求,根据需求进行数据处理、业务流程设计、交互逻辑等方面的开发工作。这些工作都需要开发人员有扎实的业务领域知识,并且需要耗费较多的时间和精力去理解和分析业务需求,以确保系统能够满足用户的期望。
其次,业务开发还需要考虑到系统的可用性、易用性、稳定性等因素,这也需要开发人员投入大量的时间和精力去优化系统架构、代码质量等方面的工作。此外,随着技术的不断更新换代,开发人员还需要不断学习新的技术和框架,以便更好地支持业务开发。
然而,非业务开发的工作同样重要。例如,安全性、性能、可靠性等方面的问题需要得到充分的关注和解决,否则可能会给整个系统带来巨大风险。此外,非业务开发还包括一些通用的技术问题,例如代码管理、测试、部署等方面的工作。这些工作虽然不直接涉及业务需求,但同样需要得到充分的关注和投入。
综上所述,在软件开发中,业务开发和非业务开发的工作量都是非常重要的,并且相互依存。只有在两者之间取得平衡,才能够保证整个系统的稳定性、可靠性和安全性。
在某些项目中,业务开发可能需要更多的工作量,因为开发人员需要深入了解业务需求,设计和实现符合业务逻辑的功能。在这种情况下,业务开发需要更多的时间和精力来完成。
然而,在其他项目中,非业务开发(如基础设施开发、测试、运维等)可能需要更多的工作量。例如,在大型分布式系统中,开发和维护基础设施所需的工作量可能比业务开发更多,因为这些系统需要处理大量的数据和流量,需要高度可靠和高性能的基础设施来支持。
因此,无法一概而论哪个工作量更大,具体情况需要具体分析。
业务开发的工作量会更大一些。业务开发是指根据客户需求,开发出符合客户要求的软件功能。这需要对客户的业务需求有深入的了解,并且需要不断地与客户沟通和协调。而非业务开发则是指一些通用的、与业务无关的功能开发,如安全性、性能优化等。相对来说,非业务开发的工作量会相对较小。
业务开发通常需要对客户的需求进行深入的调研和分析,以确保软件能够满足客户的需求。这需要业务开发人员具备较强的业务理解能力和沟通能力,能够与客户进行高效的沟通和协调。此外,业务开发还需要对软件的各个功能模块进行设计和实现,需要编写大量的代码,并进行测试和维护。
相比之下,非业务开发的工作量相对较小。这是因为非业务开发通常是一些通用的、与业务无关的功能开发,如安全性、性能优化等。这些功能虽然也需要编写代码和进行测试,但是相对来说,它们的实现难度较低,工作量也相对较小。
总体来说,业务开发和非业务开发都是软件开发中不可或缺的部分。它们各自有着不同的特点和工作量,需要根据具体情况进行合理的分配。
在软件开发中,业务开发和非业务开发的工作量大小取决于项目的具体需求和实现方式。
一般来说,业务开发需要深入理解业务需求并设计、开发、测试、部署相关功能,这通常需要大量的时间和精力投入。另一方面,非业务开发的工作可能涉及到基础架构的搭建、技术选型、性能优化等方面,这些任务通常需要更多的技术知识和经验。
总的来说,业务开发和非业务开发的工作量很难直接比较,因为它们有各自独特的挑战和复杂度。而且,在不同的项目中,它们所占比例也会不同。通常情况下,业务开发所占工作量会更大,因为软件开发的目的是满足业务需求和用户
传统零售行业的核心业务是商品销售,因此对于算法工程师来说,业务开发是最重要的工作之一。在这个领域,算法工程师需要掌握数据分析、预测算法、推荐算法等技能,以便为销售提供支持。同时,他们还需要熟悉业务流程,理解客户需求,结合业务特点开展开发工作。这些工作都需要较高的技能和专业知识。
另一方面,非业务开发的工作相对较少。例如,算法工程师可能需要处理一些技术问题,如性能优化、代码重构等,但这些工作并不像业务开发一样直接涉及到客户需求和业务流程。因此,业务开发工作量占比远大于非业务开发的工作量。
综上所述,作为一个传统零售行业的算法工程师,业务开发是最重要的工作之一,需要掌握相关技能和专业知识。而非业务开发的工作量相对较少,这反映了业务需求的重要性和紧迫性。因此,算法工程师需要把业务开发作为重中之重,以保证软件系统能够满足客户需求和业务流程。
毋庸置疑,肯定是业务开发方面的工作多一些,甲方会给到你一个需求,然后你根据需求去完成相应的内容,实现流程图,完成日期这些都是明确的,然后在流水线完成阶段,会随着需求的变更不断去调整自己的开发过程,当这些都完成之后还进行调试,需要按照甲方要求与其公司进行对接,然后进行联调,主要就是为了验证你所做的东西的可用性.这是在业务方面的.当涉及到非业务方面的东西时,比如:售前经理这个岗位,你还需要一些除了技术之外的能力,比如会与客户进行有效沟通的能力,但是主要部分还是开发比较重要一些.
首先,从项目规模和复杂度的角度来看,一般来说,规模较大、复杂度较高的项目,其业务开发和非业务开发的工作量都会比较大。这是因为在这种情况下,需要考虑的因素会更多(如系统性能、可扩展性、安全性等),各个模块之间的依赖关系也会更加复杂,所以需要的研发工作量自然也会更大。
其次,从技术选型和开发环境的角度来看,如果采用了一些成熟的开发框架和工具,那么业务开发和非业务开发的工作量都可能会相对减小。例如,使用 Spring 框架可以快速搭建出基础设施和业务场景,大大降低业务开发的难度和工作量;使用 Jenkins 等 CI/CD 工具可以自动化地完成编译、打包、测试和部署等非业务开发的工作,也可以大幅减少非业务开发的工作量。
此外,还需要考虑项目的特点和所处的行业环境。有些行业或领域对系统的要求非常高,需要实现一些复杂的算法、逻辑或协议,这时候业务开发的工作量可能会更大;而在一些行业或领域中,非业务开发的工作量可能会更多,例如金融、电商等领域,安全性、可用性、可扩展性等方面都有非常高的要求,需要进行大量的非业务开发工作。
综上所述,无法一概而论哪个工作量更大。在实际的软件开发过程中,需要根据具体的情况来进行评估和规划,平衡好业务开发和非业务开发之间的工作量,并采用相应的技术和方法来提高开发效率。
在软件开发中,业务开发和非业务开发的工作量大小具体取决于项目的性质和需求。
通常情况下,业务开发是指开发与核心业务相关的功能模块,比如订单管理系统、支付系统、客户服务系统等等。在这种情况下,业务开发的工作量可能会比较大,因为这些功能模块需要涉及业务流程和业务逻辑。
非业务开发则包括系统框架搭建、基础设施开发、性能测试、部署、维护等方面,这些工作通常与业务需求关系不是很密切,但对于整个项目的可靠性和稳健性却有着至关重要的作用。在这种情况下,非业务开发的工作量可能会比较大,因为这些工作需要考虑到系统的安全性、可扩展性、可维护性等方面。
总之,无论是业务开发还是非业务开发,都是软件项目中至关重要的部分,需要根据具体情况来决定哪个工作量更大。
具体哪个工作量大,没有标准的答案,这个取决于项目实际的情况。
业务开发与非业务开发的工作量比较 业务开发和非业务开发的工作量大小可能会因项目类型、团队规模、技术选型等因素而有所不同,但是一般来说,业务开发的工作量可能会更大一些。
业务开发需要深入了解业务需求,并且需要与业务人员进行沟通和协作,从而设计并实现相应的功能。业务开发的工作量大小取决于业务需求的复杂程度和数量。如果一个项目需要实现大量的业务功能,那么业务开发的工作量就会很大。
非业务开发虽然不需要深入了解业务需求,但是也需要关注系统的稳定性、可靠性、安全性等方面。非业务开发的工作量大小取决于项目的规模和系统的复杂程度。如果一个项目需要处理大量的数据和请求,那么非业务开发的工作量就会很大。
如何平衡业务开发和非业务开发的工作量 为了平衡业务开发和非业务开发的工作量,可以采取以下几个措施:
(1)合理分配工作:在团队内部,可以根据开发人员的专业领域和技能水平,合理分配业务开发和非业务开发的工作,从而减轻工作量。
(2)自动化工作流程:可以使用自动化工具来减轻非业务开发的工作量,例如自动化测试、自动化部署等。
(3)优化系统架构:通过优化系统架构,可以减少重复的工作,从而减轻业务开发和非业务开发的工作量。
(4)关注团队的技能培养:通过培养团队的技能,可以提高团队的整体能力,从而减轻工作量。
总之,在软件开发中,业务开发和非业务开发都是非常重要的工作,需要根据项目类型、团队规模、技术选型等因素来确定工作量大小。通过合理分配工作、自动化工作流程、优化系统架构和关注团队的技能培养等措施,可以平衡业务开发和非业务开发的工作量,提高团队的工作效率和质量。
在软件开发中,业务开发和非业务开发的工作量大小会因项目的不同而有所不同。一般而言,业务开发的工作量会更大一些。这是因为业务开发的任务是根据客户需求,开发符合客户需求的具有业务逻辑的系统,需要对业务流程、数据结构、业务规则等方面进行深入理解和设计。业务开发需要了解客户的需求,进行需求分析,制定开发计划,进行开发和测试,最终交付符合客户要求的项目。
而非业务开发的任务则是对系统进行维护、优化、测试等,相对来说工作量较小。非业务开发的任务一般包括系统架构设计、性能优化、安全加固、代码重构、自动化测试等等。这些任务一般不直接跟客户的业务需求相关,而是对系统的基础设施进行改进,提高系统的性能和可靠性。
当然,在具体项目中,业务开发和非业务开发的工作量也会有所不同,有些项目可能非业务开发的任务更为繁琐,例如对系统进行大量的性能调优、安全加固等。
作为软件开发者,我们在日常工作中既要进行业务开发,也要进行非业务开发。这两种工作在本质上是不可分割的,它们相互依存、相互促进,共同构成了一个完整的软件生态系统。
在业务开发方面,我们需要深入了解公司的业务需求,通过各种技术手段来实现这些需求。业务开发的过程中,我们需要进行调研、分析、设计,与用户沟通、收集反馈以及进行改进等工作。这些工作量相对而言较大,需要充分投入时间和精力。
而在非业务开发方面,我们主要面向技术需求进行开发,如性能优化、架构搭建、组件开发等。这类开发虽然不直接与公司业务相关,但是它们对于软件的整体质量和稳定性有着非常重要的作用。非业务开发所涉及的工作量相对较小,需要我们掌握一定的技术知识和经验,能够快速定位和解决技术问题,并进行性能优化等方面的工作,从而保证软件的质量和性能。
需要强调的一点是,业务开发和非业务开发都是非常重要的工作,它们对于软件系统的稳定性、可靠性以及用户体验有着至关重要的作用。而作为一名开发者,我们需要根据具体情况,平衡开发资源,保证两者之间的平衡和协调,从而让软件系统更加完善和健全。
业务的开发量更多的取决于需求的难易程度以及业务的发展情况。在业务良性发展的情况下,你会获得用户的反馈,而这些反馈可能会成为后续的业务需求,在这个过程中,用户其实会推着你的业务前进,从而不断产生业务开发。同时,业务代码的质量会体现在用户的使用上,所以在不断的版本迭代过程中,我们往往需要去不断优化代码。
业务开发量的大小又在一定程度上取决于你的基础架构设计。类似于基础架构设计的代码,这些用于业务开发的基础服务代码就是非业务设计代码。这些代码也许在项目刚开始时会工作量比较大,同时要求也会较高,比如需要有更好的扩展性、更好的可维护性等。当系统稳定的时候,这部分的开发量就会变小,直到业务出现了一些较大的变化。
根据一般的软件开发流程和项目需求的不同,业务开发工作量和非业务开发工作量的占比会有所不同。一些非业务开发工作可能包括需求分析、架构设计、技术选型、测试、维护等。在不同的项目中,这些工作的重要性和占比也会有所不同。 当涉及到软件开发时,业务开发工作量和非业务开发工作量的占比会根据项目需求和开发流程的不同而有所不同。以下是一些可能会涉及到的业务开发工作和非业务开发工作: 业务开发工作: 需求分析:了解客户需求,确定业务流程和功能需求。 数据处理:设计和开发数据库,实现数据的存储和处理。 业务流程:设计和实现业务流程,包括交互逻辑和业务规则。 前端开发:实现用户界面和交互功能。 后端开发:实现业务逻辑和后端服务。
非业务开发工作: 架构设计:设计软件系统的整体框架和架构。 技术选型:选择合适的技术栈和工具,根据项目需求进行集成。 测试:设计和执行测试计划,确保软件质量和稳定性。 部署和维护:将软件系统部署到生产环境中,并进行后续维护和支持。 在实际的软件开发项目中,业务开发工作量和非业务开发工作量的占比会根据项目规模、需求复杂度、开发周期和团队规模等因素而有所不同。一些小型项目可能更注重业务开发工作,而一些大型项目可能更注重架构设计、技术选型和测试等非业务开发工作。
业务需求越复杂,业务开发工作量就越大。而非业务开发工作则与开发过程中所需工具、框架、基础设施等相关。因此具有很大的管理和组织上的风险和挑战。但是这个比例是在具体的项目中会有所不同的,需要根据具体情况来评估和分析。
在软件开发中,无法确定业务开发和非业务开发哪个工作量更大,因为工作量的大小取决于具体项目的需求和实施细节。只能说一些可能影响工作量的因素:
业务复杂性:如果项目的业务逻辑非常复杂,可能需要大量的业务开发工作来满足需求。这包括实现特定的业务规则、处理复杂的业务流程和逻辑。
技术挑战:非业务开发可能涉及到处理技术上的挑战,如性能优化、安全性、数据存储和处理等方面。这些技术性任务可能需要更多的工作量来实现。
需求变更频率:如果业务需求经常变化,可能需要更多的业务开发工作来适应这些变化。对于非业务开发,如果需求稳定,可能需要较少的工作量。
项目规模和复杂性:项目的规模和复杂性也是决定工作量的因素。较大规模的项目通常需要更多的业务开发和非业务开发工作。
因此,在不同的项目中,业务开发和非业务开发的工作量可能会有所不同。在实际项目中,进行详细的需求分析和工作估算可以更好地确定各个方面的工作量。
作为从事物流行业来说,我认为一个开发者在业务开发方面的工作量相对交大一些。原因:物流运输作为维系一个地区以及区域间经济互通的支柱产业,主要包括生产,销售,库存,车源以及运输等环节。随着市场形势影响以及客户的不同需求,并考虑到国家环保管控力度的加大,随时调整物流运输管理需求。在生产环节,应实时更换产品品种,规格等情况变化,在运输方面,根据客户需求,卸货点需求,沿途环保管控等影响,合理帅选符合拉运要求的车源,并选择最优运输路线,保质保量完成拉运任务。同时,还应该考虑到在流程开发过程中的数据准确性,数据共享以及互联互通性。
业务开发和非业务开发之间不存在一个绝对的优劣之分,因为每一种软件的开发都是有其具体的需求和目标的,所以在不同的项目中,业务开发和非业务开发的工作量也会不同。
但是一般是业务开发的工作量要比非业务开发的工作量大。这主要是因为业务开发需要更多的专业知识和技能,需要对业务领域有更深入的了解,以便能够更好地满足客户需求和解决实际问题。同时,业务开发还需要与各种利益相关者进行沟通和协调,以确保项目的成功实施。而非业务开发则更侧重于技术实现和软件开发流程管理等方面。
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
生活中与AI客服的“沟通”场景 在日常生活中,我与AI客服的“沟通”主要发生在以下几个场景: 电商平台:在购物网站上,当我对商品有疑问或需要售后服务时,经常会首先尝试与AI客服进行交互。它们通常能够迅速提供常见问题的答案,如退换货政策、商品规格等。 银行服务:在办理银行业务时,如查询账户余额、转账等,我也会选择使用AI客服进行自助服务。这些服务通常通过银行的手机应用或网站提供,方便快捷。 电...
我想到现场 Apache Flink是一个开源的流处理框架。作为开源的业界顶级的流处理框架,Flink被众多的开发者和企业所青睐。也给企业在商业上的应用创造了很大的价值。 阿里云实时计算Flink版是依托阿里云提供的云服务的扩展版本,不仅让Flink的使用变得方便和快捷,还对Apache Flink框架保留了兼容性,可谓是业界良心产品。 阿里云提供的全托管Serverless Flink云服...
在选择是否养一只AI宠物时,我认为这是一个值得深入思考的问题。AI宠物具有高度的互动性和智能,可以根据主人的情感需求进行适应,提供一定程度的陪伴。相比传统宠物,AI宠物不需要实际的饲养和照顾,能够有效降低生活负担。然而,AI宠物的陪伴感是否能完全替代真实的情感连接仍需探讨。 真实宠物能够提供温暖和生理上的接触,而AI宠物则更多依赖于程序和算法,缺乏情感的真实体验。因此,我认为AI宠物可以在一...
1、云计算将朝着哪个方向进化? 云计算作为IT产业的底座,正深刻地影响着人类社会的发展。随着数字化趋势的不断深入,云计算将朝着以下几个方向进化: 成为数字化、智能化转型不可或缺的基础设施:云计算将为AI大模型的训练和应用提供强大的算力支持,成为孕育新技术、新应用的重要平台。随着AI的蓬勃发展,云计算市场将迎来新一轮增长。预计2027年全球云计算市场将突破万亿美元,而我国云计算市场也将突破2....
期待Ai改变生活