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1、2023IT行業項目管理調查報告IT Project ManagementSurvey2023禪道項 目管理 軟 件出 品前言2023年，行業飛速發展，在這一年里，新技術、新趨勢帶來了一波又一波創新浪潮，人工智能、物聯網、云計算等技術正也在重塑我們的生活、工作方式。作為項目管理工具廠商，禪道深知項目管理過程的困難與不易，也緊跟管理方式的迭代與更新。為共同探索行業趨勢，推動項目管理的進步與創新，我們聯合多方合作伙伴，發起了2023年IT行業項目管理調查問卷，并整理出本報告。我們希望通過這次調查，了解不同公司和個人在項目管理中面臨的現狀與挑戰，為行業提供寶貴的數據、經驗，推動行業發展。2023年問

2、卷新增AI工具、項目風險管理、項目進度管理等維度的問題，幫助大家更全面、客觀地了解行業現狀。此外，感謝在線專業數據分析工具ZenDAS以及禪道BI大屏，生成本報告中所有專業圖表。希望能有助于讀者更好地理解當前IT行業現狀與趨勢，以期為相關參與者的決策提供參考。今年也同樣邀請業內項目管理資深老師就報告內容進行解讀，針對反映出的問題給出相應的建議，為大家提供切實可落地的項目管理解決方案。2目錄城市分布行業分布公司規模所屬行業與公司規模的相關性所在崗位每周工作時長城市與每周工作時長相關性行業與每周工作時長相關性線上辦公頻率線上辦公效率AI工具使用概況AI具體應用概況08091011121314151

3、6171819一、整體概況項目團隊規模項目平均時長項目按期交付概況項目平均時長與按期交付的相關性21222324二、項目團隊團隊使用的項目管理方法團隊應用的具體實踐團隊面臨的挑戰項目延期因素管理項目進度的工具軟件度量交付質量軟件度量交付速度項目管理工具的推行阻礙使用的禪道功能262728303132333435三、項目管理6目錄產品經理需求整理方法原型圖工具喜愛的網站前端開發常用的開發框架常用的開發環境喜愛的網站計劃學習的技術后端開發常用的語言使用的開發環境喜愛的網站計劃學習的語言3738394041424344454647四、崗位詳情測試工程師團隊有無專職測試人員測試人員與開發人員比例自動化

4、測試概況常用的語言使用的性能測試工具喜愛的網站計劃學習的知識4849505152535456五、報告小結58六、免責聲明60七、鳴謝整體概況2 0 23 IT行業 項 目管 理調 查報告IT Project ManagementSurvey Report2023w w w.z e n t a o.n e t城市分布2023年IT行業項目管理調查問卷共收集有效數據1105份，較去年增長了46%。此次受訪者分布于119個城市，范圍較去年增長了42%。北京市上海市?深圳市?廣州市成都市青島市武漢市保定市中山市呼和浩特市贛州市泰州市毫州市毫州市紹興市常州市徐州市南寧市廈門市寧波市咸陽市廊坊市沈陽市貴陽

5、市長春市秦皇島市盤錦市潮州市茂名市鷹潭市本溪市桂林市通化市鎮江市保山市十堰市安陽市吉林市遂寧市嘉興市韶關市莆田市宿州市連云港市白山市東營市渭南市西安市南京市天津市哈爾濱市蘇州市長沙市鄭州市慶陽市濟寧市 宜春市大同市安慶市蘭州市溫州市洛陽市遼源市錦州市香港特別行政區呼倫貝爾市金昌市鶴壁市撫順市撫州市三明市吉安市臺州市濰坊市汕頭市南昌市唐山市丹東市珠海市南通市福州市重慶市大連市惠州市無錫市岳陽市石家莊市郴州市太原市濮陽市金華市煙臺市聊城市泉州市商洛市邢臺市固原市滄州市省直轄縣級行政單位內江市隨州市烏魯木齊市肇慶市?？谑杏乐菔形嘀菔兴捱w市佛山市雞西市東莞市合肥市新余市濟南市杭州市九江市常德市安順市昆

6、明市臨沂市威海市本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成8行業分布從2023年的受訪者所在行業看，互聯網與軟件行業依舊占據較大比重，比例分別為29.41%、26.88%，其余依次是制造業、金融、通信和醫療等行業?！捌渌边x項中還有專業技術服務業、電力等行業。值得注意的是，今年在互聯網與軟件行業比例較去年有所減少的同時，我們看到了制造業、金融等行業的增長：制造業（13.21%）比去年（9.8%）增加了3.41%，金融行業則增長至9.6%。相信今年報告能反映更豐富、更準確的行業項目管理現狀?；ヂ摼W（29.41%）軟件（26.88%）制造業（13.21%）金融（9.6%）其他

7、（5.88%）通信（5.16%）醫療（3.89%）物聯網（3.26%）教育（2.26%）房地產建筑（0.45%）由此可見，制造業、金融業等傳統行業的數字化發展更加迅猛。思考一下：這個排名能代表不同行業的數字化程度嗎？本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成任甲林王明蘭9公司規模從受訪者公司規模來看，500人以上規模的占比最高，高達34.48%，其次是100500規模（29.14%）、50100人（22.99%），150人規模的占比最低，為13.39%。100人以上規模的公司成為今年報告的“主力軍”。500人以上（34.48%）100500人（29.14%）50100人（

8、22.99%）150人（13.39%）數字化的發展帶來IT團隊的規?；瘮U展，團隊規模因而迅速增大，這對項目管理提出了更高的要求。王明蘭本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成10問卷數據顯示，互聯網和軟件行業中，人員規模在50100人、100500人以及500人以上的公司都各有不小的占比。金融、制造業則以超500人的公司居多；通信行業以100500人的公司為主。150人50100人100500人500人以上互聯網制造業軟件物聯網金融醫療通信教育房地產建筑所屬行業與公司規模的相關性金融、制造業以大型公司為主，基本符合業態。朱少民行業規模本報告圖表均由ZenDAS在線專業統

9、計分析工具及禪道BI功能生成11所在崗位在崗位調研中，超五分之一的受訪者角色是項目經理，其次是測試工程師、其他、后端開發、產品經理、運維工程師，敏捷教練、架構師和DBA占比最少，均在50人以內。值得一提的是，在“其他”崗位從業人員中，PMO角色的占比最多，其次是QA以及質量管理等角色。產品經理DBA運維工程師架構師前端開發敏捷教練項目經理后端開發測試工程師選擇人數其他050100150200后端開發比前端開發更關注項目管理？挺有意思。朱少民本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成12從每周工作時長來看，50小時工作制占比依舊是最高的，占比38.92%，其余依次為40小時

10、、40小時以內和60小時工作制，80小時工作制與去年相比基本持平。在此次問卷數據基數增大的情況下，整體數據相較去年比例均有所下降，但70小時工作制的比例有所提高，從去年的1.99%增加為2.44%。樂觀的是，40小時工作制和40小時以內的工作制，總計占比為43.8%，有將近一半的企業在實行40小時工作制，加班現象有所減少，這意味著越來越多的企業正在轉變工作理念，不再一味奉行996/007。每周工作時長50小時（38.92%）40小時（29.05%）40小時以內（14.75%）60小時（12.67%）70小時（2.44%）80小時（1.9%）其他（0.27%）40小時和7080小時都屬于自由職業

11、者？后者也有可能是創業者。朱少民每周工作60小時，則應該每周至少工作6天，平均每天工作10小時，這是一個很高的勞動強度了。工作時長不代表產出一定多。要多思考工作的方法是否正確。任甲林本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成13城市與每周工作時長相關性從圖中可看出，北京市工作時長多集中在4050小時，說明遵循極限編程40小時工作制的團隊不在少數；深圳市則以50小時工作制為主，工作時間平均較長；新一線城市中，成都、杭州、南京、武漢、西安、鄭州等地的每周工作時長以50小時為主。此外，每周工作時長達80小時的受訪者及其團隊，多集中在北京、上海、深圳等城市。其他未體現在圖中的城市

12、，如惠州、徐州、重慶、南寧、丹東、唐山、烏魯木齊等，每周工作時長多為4060小時。80604040以內城市每周工作時長小時上海市深圳市北京市沈陽市成都市廣州市哈爾濱市杭州市武漢市西安市煙臺市鄭州市合肥市濟南市廈門市石家莊市蘇州市天津市南京市青島市進一步驗證了上面的猜測，北京、上海自由職業者偏多。朱少民每周80小時的工作模式真是難以想象，能堅持多久呢？是封閉開發嗎？任甲林北京、深圳一線城市仍舊是IT行業工作強度最大的城市。王明蘭本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成14整體來看，大多數行業每周工作時長主要集中在4050小時，以50小時為主。軟件、互聯網行業因城市、崗位的

13、差異呈現不同的工作時長，會出現每周工作少于40小時的情況，也會有較高強度的加班現象。每周工作60小時的公司在金融、制造業、通信行業中也相對較多，每周工作80小時的公司在各個行業中都有分布，數量較少。行業與每周工作時長相關性互聯網制造業軟件物聯網金融醫療行業通信教育房地產建筑807060504040以內每周工作時長小時自由職業者集中在軟件行業，可能性很大；制造業作息時間相對規范，大多數工作時間在4050小時。朱少民本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成15隨著外部因素的影響以及不同行業、公司的發展需要，近幾年內，線上辦公模式被部分公司引入。數據顯示，30.46%的受訪者

14、則表示線上辦公頻率無變化，占比40.8%的受訪者表示線上辦公模式有所增加。這說明，在消除了外部因素的影響下，仍有不少企業選擇繼續嘗試“線上+線下”的辦公模式。這種辦公模式對團隊協作、工作效率提出了不小的挑戰。此外，受特定的行業崗位影響，15.46%的受訪者所在公司選擇逐漸回歸線下辦公模式，也有13.28%的受訪者所在公司一直實踐線下辦公模式。線上辦公頻率線上辦公頻率增加（40.8%）無變化（30.46%）線上辦公頻率減少（15.46%）從未線上辦公（13.28%）如果相對2022年，線上辦公頻率增加有40%，也是出乎我的判斷。朱少民線上辦公能夠省去花在通勤路上的時間，員工可以有更多的時間休息，

15、白天精力會更加充沛。然而線上辦公對員工工作的自覺性和自律性，以及協作工具的高效性和透明性都提出了更高的要求，在一定程度上也增加了管理難度。同時，在家辦公的員工在身體鍛煉方面會明顯減少，并且因為無法與同事面對面溝通和交流，在歸屬感以及與同事的關系方面會有不同程度的減弱，這對于更密切、更高質量的協作來說，不見得是一件好事。所以線上和線下一定比例結合的辦公，或許是更好的方法。具體的比例可以視工種和公司實際情況的不同而有所不同。徐東偉本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成16線上辦公效率我們對有過線上辦公經歷的受訪者進行了深入調查，其中，近一半（49.27%）的受訪者認為線上

16、辦公不如在公司辦公效率高，近三分之一（32.99%）的受訪者表示線上辦公與在公司辦公效率相同，也有17.74%的受訪者表示線上辦公效率高于線下辦公。因此，部分公司仍維持線下辦公的高效工作，同時也在尋找提高線上辦公效率的有效途徑。本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成線上辦公不如在公司辦公效率高（49.27%）線上辦公和在公司辦公效率相同（32.99%）線上辦公比在公司辦公效率更高（17.74%）有條件的公司可以積累線上辦公與線下辦公的效率數據，通過數據進行對比分析。人的主觀感受未必準確。任甲林17“您現在工作中有沒有使用各類AI工具”是本年度新增的問題。2022202

17、3年，隨著ChatGPT的橫空出世，人工智能領域變得炙手可熱，AIGC實現井噴式發展。在一千多名的受訪者中，將近一半（49.96%）的人表示了解并有使用AI工具；也有超三分之一（40.36%）的受訪者雖然了解，但還沒開始使用AI工具；沒有了解AI工具的人數占比較少，僅占9.68%。AI工具的出現，也在推動著行業從業人員思考如何充分利用AI工具，實現價值增長。本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成AI工具使用概況了解但沒有使用（40.36%）沒有了解（9.68%）了解并有使用（49.96%）了解并使用了AI工具占了近50%，說明ChatGPT這類工具來勢兇猛、影響大，也

18、是大勢所趨，我們正在進入一個智能的時代。朱少民人人AI、事事AI、時時AI是未來的趨勢。任甲林人們沒有單純為AIGC所焦慮，而是主動讓AI工具為自己所用。王明蘭18AI具體應用概況從圖中可以看出，文案潤色、文檔潤色等日常內容創作已成為AI應用的主陣地；對開發者們來說，用AI輔助生成代碼也已進入日常工作中。此外，AI在報錯查詢、需求潤色、生成注釋、Bug潤色等方面的輔助功能也在被逐漸挖掘。一種新的辦公方式正在悄然出現。AI工具幫助人們提升了辦公效率，解放雙手。與此同時，AI工具也對行業從業人員提出了新的、更高、更靈活的專業能力要求。300250200150100500文案潤色生成代碼文檔潤色報錯

19、查詢需求潤色生成注釋Bug潤色AI具體應用其他AIGC時代，潤色應用廣泛，甚至有Bug潤色，但AI內容生成沒成為最為廣泛的應用，希望明年或更遠的將來，文檔生成、用戶故事生成、測試生成等會得到更多的應用。朱少民未來就是兩種工作模式：與AI結對，不與AI結對。前者效率與質量會大幅提升。任甲林2992742661681531388881本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成19w w w.z e n t a o.n e t項目團隊2 0 23 IT行業 項 目管 理調 查報告IT Project ManagementSurvey Report2023項目團隊規模數據顯示，受

20、訪者所在項目的團隊規模集中在330人。其中，團隊人數為310人的比例（41.27%）較去年降低了6.63%，仍位居首位；團隊人數為1030人的占比較去年增長了4.07%。此外，低于3人的超小團隊和50人以上的大規模團隊分別占比3.89%和9.23%。310人（41.27%）3人（3.89%）50人以上（9.23%）3050人（10.04%）1030人（35.57%）本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成21項目平均時長問卷收集的您參加的項目平均時長數據顯示，受訪者所參加的項目平均時長多集中在13個月（27.42%）、長期：大于一年（26.7%）以及半年（24.98%）

21、。受訪者所參加的項目多為長周期項目，時長為半個月以內的項目（7.15%）占比最少。13個月（27.42%）長期：大于一年（26.7%）半年（24.98%）一年（13.75%）半個月以內（7.15%）項目周期越長，需求變更引起的返工工作量越多！如果需求變更的成本都是乙方承擔，那乙方就難保證利潤率了！任甲林本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成22項目按期交付概況半數以上（54.12%）的受訪者所在的項目團隊在項目截止日期前，能交付六成及以上的項目成果。更為普遍的現狀是，大部分團隊在項目截止日期前，無法完成100%的承諾。按期交付80%100%（28.24%）按期交付60

22、%80%（25.88%）按期交付40%60%（25.61%）按期交付20%40%（15.75%）按期交付20%（4.52%）需求要劃分優先級！要加快工期就要做最有價值的需求，在多快好省的平衡中，把多變少！任甲林本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成23項目平均時長與按期交付的相關性從相關性圖表中可以看出，長期項目按期交付六成及以上的比例最高。平均時長為13個月和半年的項目在截止日期前，大多數只能交付一半以上的項目成果。同時，在13個月的項目時長中，由于團隊面臨的情況不一，項目完成情況也較為分散。此外，平均時長在半個月以內的項目交付情況較差，項目交付一般不足20%。半個

23、月以內半年一年長期80%100%60%80%40%60%20%40%20%項目按期交付比例項目平均時長13個月從調查結果看，和我們預判一致，項目周期越短，按時交付失敗的可能性比較大。朱少民這個現象也值得探討，長期的項目按期交付的比例反而高！半個月內的項目按期交付比例低，很大程度上是因為很多企業忽視對這類微型項目或任務型項目的管理機制！小項目也要有套路！任甲林本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成24w w w.z e n t a o.n e t項目管理2 0 23 IT行業 項 目管 理調 查報 告IT Project ManagementSurvey Report2

24、023混合型項目管理（20.11%）瀑布（19.25%）Scrum（18.43%）看板（14.96%）DevOps（11.12%）極限編程（6.1%）IPD（4.71%）SAFe（3.72%）其他（1.6%）團隊使用的項目管理方法團隊日常使用的項目管理方法的調查數據顯示，使用敏捷方法的團隊占比約43.21%，使用瀑布的團隊比例約占19.25%，使用DevOps的團隊占比11.12%。在團隊使用的敏捷方法中，Scrum與看板實踐成為大多數敏捷團隊的首選。與去年數據對比可知，一部分團隊正通過CMMI、IPD實踐推進項目，也有一部分團隊開始挖掘混合型項目管理方法的價值，通過更貼合自身實踐的方法優化項

25、目管理流程。Barry Boehm有一本很好的著作：平衡敏捷與規范！這是真諦吧！任甲林本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成26團隊應用的具體實踐日常工作中，團隊經常使用的Scrum實踐是需求梳理、計劃會議和評審會議，而經常使用的極限編程實踐則是結對編程、編碼規范、重構、持續集成與代碼集體所有權。與2022年相比，今年各團隊更加注重需求的梳理與澄清，力求降低需求變更風險。同時，在工程實踐方面，團隊對代碼規范、架構與項目質量的把控投入了更大的精力。其他（0%）結對編程（14.64%）編碼規范（13.29%）重構（11.94%）持續集成（10.59%）代碼集體所有權（10

26、.58%）測試驅動開發（9.23%）小型發布（8.56%）簡單設計（6.31%）系統隱喻（5.4%）40小時工作制（2.03%）現場客戶（2.93%）計劃游戲（4.5%）需求梳理（22.69%）計劃會議（20.88%）評審會議（20.15%）每日站會（17.94%）回顧會議（14.39%）估算撲克（3.48%）其他（0.47%）團隊經常使用的Scrum實踐團隊經常使用的極限編程實踐現在CI/CD實踐比較普遍，但調查數據偏低；結對編程、測試驅動開發的比例很高，超出我的預判。但很高興的是，大家更關注代碼的質量，因為排在前三位的實踐，都是致力于代碼質量的提升。結對編程的比例超過了編碼規范、持續集成的

27、使用頻度嗎？在咨詢中沒有看到那么多的結對編程。朱少民任甲林團隊應該更加重視每日站會和回顧會議。每日站會能夠更加及時進行糾偏，對遇到的問題能夠及時解決，最大限度地提升項目按時交付的幾率。定期的回顧會議可以有意識對一段時間以來大家的工作進行優化，對工作質量和效率的提升極其重要。徐東偉本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成27團隊面臨的挑戰今年問卷中新增了團隊/項目遇到的挑戰類問題，希望通過調研項目挑戰及項目延期問題現狀，為尋找并解決行業普遍遇到的阻礙提供數據支撐。報告顯示，目前團隊經常遇到的前兩個問題是項目頻繁出現需求變更和項目成本、工時估算不準確，因此，各團隊更應關注項

28、目管理中的需求梳理與計劃會議階段。此外，有部分受訪者認為管理層支持不足、團隊成員溝通與沖突問題、管理層較為強勢、難以獲得項目干系人的認可與支持等因素在項目中也是需要重點攻克的關卡。53033335736240163124141165256267274105項目頻繁出現需求變更項目成本、工時估算不準確團隊人力、時間資源不足缺乏必要的度量指標缺乏項目質量保障缺乏風險識別及監管能力缺乏對團隊人員的技能培訓缺乏必要的項目管理、自動化工具管理層支持不足團隊成員溝通與沖突問題管理層較為強勢難以獲得項目干系人的認可與支持其他0100200300400500600“需求變更”“項目估算”一直是軟件項目管理中的

29、兩大難題，我們希望通過敏捷開發范式可以緩解這類問題。朱少民”需求變更“”估算不準“是每個項目經理首先要面對的兩個風險！任甲林選擇次數本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成28項目延期因素在導致項目延期的因素中，呈現的結果與上文較為一致。令團隊頭疼的兩大問題依舊是臨時增加或變更需求（29.51%）、工時評估不準確（18.19%）。而團隊協作溝通效率低、團隊成員技能不足、團隊缺乏項目管理經驗等團隊配合度與個人成長問題，也對項目按期交付有著較大的影響。由上述現狀可知，培養靈活的變更響應能力、做好需求管理與工時估算，以及提高團隊成員項目管理水平等，需要各個團隊重點關注。本報告

30、圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成臨時增加或變更需求（29.51%）工時評估不準確（18.19%）風險預報周期太短（12.84%）團隊成員協作、溝通效率低（12.69%）團隊成員技能不足（11.51%）團隊缺乏項目管理經驗（10.03%）其他（0.9%）我們的項目從不延期（4.33%）29項目延期因素和上面項目管理是一致的，要能按時交付項目，能夠應對挑戰，管理好需求變更和干系人/溝通、減少估算誤差、及時揭示風險等都是項目管理的關鍵任務，如果得到項目經理的足夠重視，可以顯著提升項目的按時交付成功率。朱少民在需求工程方面要多投入時間！需求人員的基本技能也是迫切需要指導與訓練

31、的！估算的結果除了有一個數值之外，更重要的是促進團隊內的溝通，對需求、對解決方案充分討論、達成一致！任甲林“臨時增加或變更需求”對項目造成挑戰甚至導致延期，這個問題的解決方案并不簡單，需要系統性去看?？梢試L試考慮以下幾個問題：1.需求能不能有更多提前考量，而不是隨意臨時拍腦袋？2.這個所謂的“需求”，是真正的需求嗎？還是偽裝成“需求”的“解決方案”？當我們把“解決方案”當做“需求”來做的時候，就會面臨著經常變化的風險。3.需求來了就一定要做嗎？即使它會打亂項目的節奏？有沒有一個嚴格的機制來判定需求要不要放到項目中來？4.如果一定要做新插入的需求，那么有沒有可能減少等量的低優先級需求，從而提高團

32、隊按期交付項目的幾率？5.團隊的開發方式和軟件架構是否支持需求的細粒度拆分和對變化的快速、低成本響應？“工時評估不準確”也是一個系統性問題，可以嘗試考慮以下幾個問題：1.項目團隊是為項目臨時組建的，還是長期存在，并且成員是固定的？如果是臨時組建的，那么這個團隊的產出能力肯定是未知的，只能拍腦袋，工時評估不可能準確。2.如果項目團隊是長期存在的，那么這個團隊在單位時間內的產出是否清晰穩定？如果沒有這個數據，每次也只是拍腦袋，工時評估也不可能準確。3.團隊使用的是什么開發方式？如果這個團隊使用迭代開發方式，每個迭代的產出都是這個迭代開始時所計劃，并且是經過測試的滿足完成標準的產出物，那么經過多個迭

33、代之后，這個團隊每個迭代能完成多少一目了然，再來新項目，也更容易、更準確進行估算。4.工時評估是由誰來做的？是團隊成員還是經理來做評估？如果干活的是團隊成員，估算卻由經理來做，那么工時評估也不會準。很多時候經理做的評估代表著一種期望和要求，并不能反映實際情況。5.軟件開發是創新、創造、探索性活動，無法確切預知實際進展和可能遇到的困難，所以一定要留出緩沖時間，特別建議在預估交付時間的時候，提供一個時間區間，以反映樂觀情況和悲觀情況，而不是承諾一個固定時間點。這樣既可以讓大家看到真實情況，又可以盡可能減少浪費。6.要有能力和決心應對“臨時增加或變更需求”，招架不住“臨時增加或變更需求”，原來的工時

34、評估就要重新調整，而不是堅守原來的評估。徐東偉本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成30電子表格（21.13%）本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成看板（19.26%）甘特圖（18.99%）待辦（16.27%）燃盡圖（14.99%）其他（9.36%）管理項目進度的工具在項目進度管理中，選擇用電子表格、看板、甘特圖跟進項目進度的團隊各占五分之一左右。此外，部分團隊也會通過自研工具以及每周進度匯報等形式，管理項目進度。31軟件度量交付質量為持續提高交付質量，問卷分別對受訪者所在團隊的軟件交付質量與軟件交付速度進行了調研。從結果可知，團隊多通過上

35、線故障數（19.21%）、客戶滿意度（17.51%）、缺陷逃逸率（17.27%）、缺陷密度（14.79%）以及平均故障修復時長（13.63%）度量交付質量。此外，也有部分團隊通過生產率、復用率、一次交付成功率、測試覆蓋率、故障自發率等度量交付質量。從中可以發現，各個團隊對項目交付質量的重視程度逐漸上升。上線故障數：系統上線后發生故障的數量（19.21%）客戶滿意度（17.51%）缺陷逃逸率：交付后的缺陷個數/（開發測試中發現的缺陷個數+交付后發現的缺陷個數）*100%（17.27%）缺陷密度：發現的缺陷個數/軟件規模（14.79%）平均故障修復時長：修復系統故障，并恢復到完整功能所需的平均時長

36、（13.63%）平均故障間隔時長：正常運行中，系統兩次相鄰故障之間的平均時長（8.5%）其他度量元（1.16%）無交付質量的度量環節（7.93%）很高興看到“各個團隊對項目交付質量的重視程度逐漸上升”，而且質量度量逐漸形成體系、度量指標比較完整，能夠更好地管理質量。朱少民先度量軟件質量，再基于歷史數據建立模型預測上線后的質量！任甲林本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成32交付周期：需求從確認，到完成開發、測試、業務驗收，達到可上線狀態的總時長（33.79%）按時交付率：按時完工的系統或需求個數/計劃交付的系統需求個數（27.66%）流動效率：流動項處于活躍工作狀態的

37、時間占總消耗時間的比例（13.81%）無交付速度的度量環節（13.01%）生產率：交付規模/工作量（10.45%）其他度量元（1.28%）軟件度量交付速度數據顯示，多數團隊選擇通過交付周期（33.79%）與按時交付率（27.66%）度量團隊交付速度。此外，流動效率（13.81%）也為團隊交付速度提供了量化依據。值得一提的是，有13.01%的團隊目前還沒有交付速度的度量環節。接下來，團隊可以考慮如何在保證交付質量的基礎上持續提高交付速度，提高團隊的靈活應變能力。本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成33項目管理工具的推行阻礙數據顯示，39%的受訪者認為推行外部項目管理工

38、具的最大阻礙是沒有決策權和建議權，也有35.75%的受訪者認為在已養成的使用習慣下，更換項目管理系統是比較困難的。此外，數據的存儲、遷移與安全性以及外部工具與內部業務的適配性等等，都是推行外部項目管理工具的考慮因素。沒有決策權和建議權（39%）使用習慣，不考慮更換項目管理系統（35.75%）資金問題（21%）其他（4.25%）很多企業自主研發管理工具主要原因是商用軟件無法適應企業的需求變化！任甲林本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成34使用的禪道功能此次問卷中，我們對您的團隊主要使用了禪道哪些功能進行了統計。從圖表中可以看出，禪道的Bug管理（17.04%）功能依舊

39、深受團隊歡迎，項目管理（16.7%）、產品管理（13.69%）功能也在幫助團隊持續提高項目交付質量。此外，禪道新推出的AI功能與IPD、SAFe功能也已成為一部分團隊的提效選擇。本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成Bug管理（17.04%）SAFe（0.22%）IPD（0.31%）其他（0.46%）項目管理（16.7%）產品管理（13.69%）項目集管理（9.17%）可視化看板（6.55%）統計報表（5.97%）文檔管理（5.32%）日志管理（4.21%）DevOps（3.54%）運維管理（3.42%）源代碼管理（2.46%）工作流管理（2.18%）反饋管理（1.9

40、7%）資產庫管理（1.63%）辦公管理（1.57%）BI模塊（1.38%）禪道學堂（1.32%）AI功能（0.89%）數據大屏、AI助手也許是未來的方向吧！任甲林35w w w.z e n t a o.n e t崗位詳情2 0 23 IT行業 項 目管 理調 查報告IT Project ManagementSurvey Report2023用戶訪談（14.84%）問卷調查（14.06%）編寫文檔（14.06%）用戶故事（8.4%）業務流程圖（8.79%）影響地圖（3.52%）四象限模型（3.52%）故事地圖（3.12%）KANO模型（1.95%）其他（0.2%）畫原型圖（14.26%）產品經理

41、需求整理方法在此次參與問卷的受訪者中，產品經理占比11.58%。此次問卷對產品經理使用的需求整理方法進行了調研，結果顯示：用戶訪談（14.84%）、畫原型圖（14.26%）、問卷調查（14.06%）、編寫文檔（14.06%）、競品分析（13.28%）在需求整理過程中，扮演了相當重要的角色。本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成競品分析（13.28%）37產品經理原型圖工具在產品經理常用的原型圖工具中，Axure由去年的22.4%增長為25.38%，位居第一。墨刀（16.29%）的占比較去年略有下降。此外，其他原型圖工具的數據顯示，Figma、OrCAD等也成為產品經理

42、們的選擇之一。Axure（25.38%）墨刀（16.29%）Photoshop（10.6%）POP(Prototyping on Paper)（4.17%）Sketch（7.2%）Proto.io（6.44%）Invision（4.17%）Marvel（4.17%）WireframeSketcher（1.51%）其他（2.27%）手工畫（12.5%）Mockplus（5.3%）本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成38產品經理喜愛的網站對產品經理們來說，知乎、人人都是產品經理等網站提供了一個行業知識學習、技能習得與行業前沿趨勢獲取的平臺。其中，人人都是產品經理的占比較

43、去年有所上升，大家對專業能力的關注也逐漸增多、更為深入。以開源中國、PMCAFF、融管理社區為首的知識、實踐、經驗分享類社區也頗受產品經理們喜愛。對產品經理們來說，融管理社區中的用戶訪談、需求管理等實踐，正是實際工作中強有力的幫手。本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成知乎()人人都是產品經理()開源中國()36Kr()PMCAFF()艾瑞網()融管理社區()IT桔子()其他 76 69 44 39 25 23 23 155020406080選擇次數39前端開發常用的開發框架在此次參與問卷的受訪者中，前端開發人員占比7.51%。Vue框架使用人數最多，已連續三年排名第

44、一。與2022年相比，2023年使用React框架的人數占比大幅上升，從2022年的3.28%上升至17.53%，位列第二名。而Preact及禪道自研的ZUI/MZUI則憑借輕量化的特點，收獲了一部分前端開發人員的青睞，使用人數較2022年均有所增長。VueReactjQueryBootstrapAngularJSPreactZUI/MZUI其他6050403020100選擇次數框架5827221712864本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成40前端開發常用的開發環境VS Code已經連續三年成為前端人員最常用的開發環境。2023年，較去年的54.1%有所下降，但

45、仍有36.81%的前端的開發人員選擇使用VS Code作為首選開發環境。Visual Studio和Vim分別以21.53%和11.8%的使用率，位列二三名。此外，Sublime Text的使用率大幅下降，從前一年的21.3%下降至如今的7.64%。而Vim則從2022年1.64%的使用率上漲到2023年的11.8%，成為前端開發人員常用的第三大開發環境?？紤]前端開發人員在整個問卷中的基數，約20人的變化就能引起較大的比例變動，這里的上升下降比例可以僅作參考。VS Code（36.81%）Visual Studio（21.53%）Vim（11.8%）Eclipse（9.72%）Emacs（9.

46、03%）本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成Sublime Text（7.64%）其他（3.47%）41前端開發喜愛的網站前端開發人員最喜歡訪問的網站前三位分別是GitHub、知乎和掘金。其中，GitHub由2022年的第四位躍居2023年的首位，而CSDN的受歡迎程度則有明顯下降，由2022年的第一（38.1%）下降至2023年的第五（11.5%）。GitHub()知乎()掘金()博客園()CSDN()LeetCode()開源中國()Stack Overflow()InfoQ()敏捷開發()融管理社區()其他 55 37 35 33 33 29 27 21 10

47、4 300203050601040選擇次數本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成42前端開發計劃學習的技術2023年前端開發計劃學習的技術前四名是TypeScript、ES6、Electron、WebAssembly。與2022年相比，Electron的學習人數從2022年的3.28%上升到2023年的13.19%，人數占比上升了9.91%，位列第三名。同時，Flutter的學習人數從2022年的14.8%下降到6.04%，人數占比下降了8.76%，跌出前四名。不難看出，Typescript、ES6等技術依舊是熱門學習方向。TypeScript（25.82%）ES6（

48、24.18%）Electron（13.19%）PWA（8.79%）Rust（6.04%）本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成Flutter（6.04%）其他（3.3%）WebAssembly（12.64%）43后端開發常用的語言在此次參與問卷的受訪者中，后端開發人員占比13.94%。從圖表中可以看出，后端開發使用的主流語言依然是Java（41.63%），相較于2022年增加了6.83%。Python、JavaScript則分別以12.45%、12.06%的占比位居2023年后端開發人員常用語言的二、三位。與2022年相比，Go語言下降了6.14%，跌出前四名。此外，

49、SQL、Cache語言也是后端開發人員的常用語言。JavaScript（12.06%）C+（7.39%）PHP（7%）C（5.45%）C#（5.45%）Go（5.06%）其他（1.95%）Rust（1.17%）Swift（0.39%）Python（12.45%）Java（41.63%）本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成44后端開發使用的開發環境后端開發所使用的開發環境中，VS Code 以24.72%占據相對優勢。與2022年相比，Eclipse、Visual Studio、PyCharm和Vim的使用人數占比均有小幅下降，而Sublime Text上漲了3.89

50、%。此外，IDEA、Qt Creator、Phpstorm、Goland等分散于“其他”選項中，均有一定程度的占比，其中IDEA占據了最大比例。VS Code（24.72%）Visual Studio（11.24%）其他（17.6%）Eclipse（19.1%）Vim（8.24%）PyCharm（8.61%）Sublime Text（8.24%）Emacs（2.25%）本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成45GitHub()知乎()CSDN()博客園()開源中國()Stack Overflow()掘金()LeetCode()InfoQ()敏捷開發()融管理社區()其

51、他 117 98 82 80 70 54 48 40 27 10 93040601001202080后端開發喜愛的網站2023年后端開發喜歡訪問的網站前三名是GitHub、知乎和CSDN。GitHub以較高優勢位居第一，而CSDN的受歡迎程度則由去年的第一（51.5%）下降到今年的第三（12.85%），呈現顯著下降趨勢。Stack Overflow、InfoQ、敏捷開發、融管理社區等網站均較2022年有小幅度上升，博客園略有上升。選擇次數本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成46后端開發計劃學習的技術2023年后端開發計劃學習的語言前四名是Go、Python、Rust

52、和Java，占據了71.3%。其中，Go、Python、Rust等語言發展迅猛，承包后端開發人員計劃學習的語言前三名，占比約60%。Java作為老牌編程語言占比11.47%，位居第四。本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成Go（24.18%）Python（23.36%）Rust（12.29%）C+（6.97%）JavaScript（5.74%）C#（4.92%）C（4.1%）PHP（3.69%）其他（2.05%）Swift（1.23%）Java（11.47%）47測試工程師團隊有無專職測試人員在此次參與問卷的受訪者中，測試工程師占比15.11%。如圖所示，絕大多數團隊

53、都配有專職的測試人員，以期通過專業、系統的測試方法與流程，把控項目質量。有（98.2%）無（1.8%）本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成48測試工程師測試人員與開發人員比例與2022年相比，2023年的測試人員與開發人員比例在1:5到1:1之間的占比增長了1.42%，1:10到1:5之間的占比稍有增長（0.71%）。由圖可知，半數以上的受訪者所在的團隊中，測試人員與開發人員的配置在1:10到1:1之間，也就是1位測試工程師需承擔110位開發工程師的測試任務。隨著開發工程師數量的增加，測試工程師所承擔的測試任務會更重。因此，團隊需要不斷調整，找到優化現有測試工作流程

54、與工作效率的方法與途徑。本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成1:5到1:1之間（28.78%）1:15到1:10之間（14.63%）在1:20到1:15之間（13.66%）低于1:20（8.29%）大于1:1（6.83%）1:10到1:5之間（27.81%）配備了專職測試人員的公司可以考慮通過TMMi等模型改進測試過程！任甲林49測試工程師自動化測試概況在所有受訪的測試工程師中，半數以上（61.08%）的測試團隊在做自動化測試。Selenium、Appium和Postman位列團隊最常用的自動化測試框架工具前三名。與2022年相比，Appium 和 Robot Fr

55、amework 均有小幅上升。而公司自主研發工具位列第五名，雖較2022年下降了6.95%，但仍是不少測試工程師的選擇，如禪道使用的自動化測試框架就是團隊自主研發的ZTF。在做自動化測試（61.08%）Selenium（21.43%）Appium（14.66%）未做自動化測試（38.92%）Postman（14.66%）Robot Framework（12.41%）公司自主開發工具（11.65%）QTP（7.9%）Cypress（6.39%）SoapUI（6.02%）還沒有了解（1.88%）ZTF（1.5%）Tellurium（0.75%）其他（0.75%）團隊是否在做自動化測試使用的自動化測

56、試工具分布本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成50測試工程師常用的語言最受測試工程師歡迎的語言是Python和Java，分別以27.91%和21.41%的比例占據了約二分一的語言“市場”。Shell的比例相對去年的14.7%有所下滑，C+、JavaScript和C語言的占比有所上升。其他的語言在測試工作中稍顯小眾，占比不足6%。本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成Python（27.91%）C+（9.76%）Java（21.41%）C（7.05%）PHP（5.69%）Shell（9.76%）JavaScript（8.67%）其他（0.81

57、%）Lua（0.81%）Go（3.25%）Ruby（0.27%）C#（4.07%）Rust（0.54%）51測試工程師使用的性能測試工具與往年相比，深受測試工程師歡迎的前兩性能測試工具依舊是JMeter和LoadRunner/Performance Center。另外，有31位測試工程師的所在團隊使用公司自主開發工具。JMeterLoadRunner/Performance CenterSoapUI公司自主開發工具Apache BenchRPT還沒有了解其他 123 66 34 31 18 15 106040601001201402080開源工具目前越來越受歡迎，工具廠商也普遍采用開源商業模式

58、。朱少民選擇次數本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成52測試工程師喜愛的網站測試工程師喜歡訪問的網站中，CSDN仍居首位。知乎作為在諸多領域具有影響力的知識分享社區，也有著較高占比。此外，51Testing、博客園這類針對測試崗位或開發者的專業技能分享社區，也是測試工程師們的優先選擇。53本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成CSDN()知乎()51Testing()博客園()開源中國()TesterHome()掘金()敏捷開發()InfoQ()融管理社區()其他 99 95 72 72 50 45 18 18 15 62020408010

59、060選擇次數測試工程師計劃學習的知識測試工程師最想學習的知識是測試管理，比例由往年的3.15%升至今年的14.14%，位列第一。自動化測試、測試設計、性能測試的學習占比次之，而性能測試去年以47.2%位居第一，今年下滑到10.61%。與往年相比，今年新增了8.84%的編程語言。不難看出，測試工程師計劃學習的知識覆蓋面廣、種類豐富。測試管理（14.14%）性能測試（10.61%）接口測試（10.48%）云計算測試（6.31%）計算機網絡（6.06%）數據庫技術（5.3%）操作系統（5.18%）其他（0.25%）自動化測試（12.63%）測試設計（10.73%）安全測試（9.47%）編程語言（8

60、.84%）本報告圖表均由ZenDAS在線專業統計分析工具及禪道BI功能生成54w w w.z e n t a o.n e t報告小結2 0 23 IT行業 項 目管 理調 查報告IT Project ManagementSurvey Report2023報告小結通過本次調查報告，可得出如下結論：IT行業的地域分布具有顯著特征，一線城市、長三角、珠三角集中程度較高。2023年，IT行業每周工作時長在50小時以下的比例最高，同時不乏7080小時等超長工作時長。整體來看，越來越多的企業在嘗試轉變工作理念，從提高工作效率入手，減少加班現象。線上辦公以及“線上+線下”混合型辦公模式正在逐漸融入IT行業，

61、各大公司、團隊則需要考慮如何平衡線上辦公與工作效率。善用AI與自動化工具，是提高工作效率的不二選擇。長期項目按期交付的比例最高，半個月以內的項目交付可控性較差。為推動項目按期成功交付，團隊開始挖掘混合型項目管理方法的價值，通過更貼合自身實踐的方法優化項目管理流程。面對項目延期，在流程方面，團隊應善用項目管理工具，對需求變更和工時估算階段進行整體把控；在人的方面，團隊也可以通過培訓、組織工作坊、項目管理知識分享活動等，培養靈活的變更響應能力，提高團隊成員項目管理水平，爭取管理層及項目干系人的支持，最終推動項目的按期成功交付。56 55w w w.z e n t a o.n e t免責聲明2 0

62、23 IT行業 項 目管 理調 查報告IT Project ManagementSurvey Report2023免責聲明本報告為禪道軟件（青島）有限公司制作，報告中所有的文字、圖片、表格均受有關商標和著作權的法律保護，數據采集于公開信息，所有權為原著者所有。同時，歡迎任何形式的規范轉載及引用。本報告中行業數據通過問卷調研獲得，數據結果受到樣本的影響。由于調研方法及樣本的限制，調查資料收集范圍的限制，該數據僅代表調研時間和人群的基本狀況，僅服務于當前的調研目的，為市場和客戶提供基本參考。受研究方法和數據獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任

63、。58w w w.z e n t a o.n e t鳴謝2 0 23 IT行業 項 目管 理調 查報告IT Project ManagementSurvey Report2023鳴謝2024年1月，禪道團隊發布2023 IT行業項目管理調查問卷，旨在對行業現狀進行調查，發現業內普遍存在的管理問題，以實際數據支撐決策制定、促進經驗共享，推動行業整體發展。2024年3月，基于問卷數據生成的2023 IT行業項目管理調查報告發布。在2023 IT 行業項目管理調查報告的編寫過程中，我們得到了各方的幫助與支持：首先，感謝所有參與調查問卷的受訪者們。他們的積極參與、真實回答為報告提供了豐富、詳實的數據，

64、更準確地反映了IT行業項目管理現狀。其次，感謝參與前期問卷題目設計、后期報告點評的專家團隊中的各位老師：翰德恩咨詢創始人王明蘭、同濟大學特聘教授/“軟件質量報道”公眾號主理人朱少民、麥哲思科技與艾縱企業管理咨詢公司創始人任甲林、禪道社區首席教練官/融管理社區主理人徐東偉。老師們從行業經驗出發，幫助我們優化問卷結構、提升題目質量；在報告后期編寫和點評階段，也提供了寶貴的建議，確保本次報告的準確性、專業性。此外，在數據分析以及報告的可視化與呈現形式方面，我們運用專業的統計方法和分析工具（ZenDAS在線專業統計分析工具、禪道BI功能），對數據進行深入地分析和解讀，為報告結論提供強有力的支持：60

65、ZenDAS在線專業統計分析工具是一款致力于推動企業高效管理的在線專業統計分析工具，旨在助力企業從經驗管理轉型統計管理：在統計分析方面，它提供統計描述、相關性分析、回歸分析、趨勢分析、假設檢驗、統計過程控制、蒙特卡羅模擬等多種統計分析功能；在圖表生成方面，它能生成散點圖、箱線圖、柱形圖、線形圖、雷達圖、餅圖、單值圖、氣泡圖等專業分析圖表，展示不同管理指標，讓團隊更輕松地分析數據、解決問題；在使用安裝方面，它可以通過瀏覽器登錄使用。沒有統計分析經驗的用戶也可快速上手。鳴謝62禪道BI功能禪道BI能夠從數據源中提取、整合信息，生成各類圖表。通過禪道BI，我們能輕松創建不同維度的管理大屏、透視表、圖表等等，實現信息可視化，幫助團隊更深入地探索數據、明確當前現狀，同時根據需要進行更深入地數據挖掘和分析。鳴謝63最后，更要感謝參與調查問卷及報告宣發的合作伙伴們。通過多方伙伴的聯合推動，我們收集到了更多、更專業、更具代表性的數據信息，真實反映行業中不同領域的項目管理現狀：希望2023 IT 行業項目管理調查報告能夠對大家有所啟發、有所助益！持續關注禪道項目管理軟件，期待接下來的更多項目管理活動！鳴謝