职业定义与背景信息

数据开发（数据）是指通过多种工具和技术对数据进行采集、处理、分析和可视化的过程，主要目的是为企业决策提供数据支持和洞察。数据开发人员通常负责数据的整合、清洗、转换和存储等工作，涉及数据库管理、ETL（抽取、转换、加载）流程、数据仓库建设等技术。随着大数据、云计算和人工智能的迅速发展，数据开发在中国职场中的需求持续增长，已成为信息技术行业中不可或缺的一部分。

一、常规工作场所类型

数据开发人员的工作场所主要集中在企业的写字楼办公室和科技园区。一般而言，工作环境较为整洁，配备现代化的办公设施。大多数企业提供开放式办公空间，鼓励团队协作与沟通。噪音水平相对较低，适合集中精神进行编程和数据处理。部分企业会设有专门的实验室环境，用于数据测试和模型验证。

二、具体就业地域特征

数据开发岗位在中国的地域分布主要集中在北上广深等一线城市，以及新兴的一线城市如杭州、南京、成都和武汉等。这些地区的科技公司和互联网企业聚集，提供了大量的数据开发岗位。例如，深圳的科技园区汇聚了众多互联网公司，数据开发人才的需求大幅增加。

三、实际工作设施与设备条件

数据开发人员日常使用的工作工具包括高级计算机、数据分析软件（如Python、R、SQL等）、数据可视化工具（如Tableau、Power BI）以及云计算平台（如AWS、Azure）。此外，企业通常会配置高性能的服务器用于数据存储和处理。信息与通讯技术设施完备，确保数据传输的高效和安全。部分企业还会实施数据加密和访问控制等安全措施。

四、典型团队规模、组织结构与人员构成

数据开发团队通常由5-15人组成，通常隶属于IT或数据分析部门。团队结构一般包括数据开发工程师、数据分析师和数据科学家等角色。数据开发人员在团队中负责数据处理和开发任务，与数据分析师协作，提供支持以实现数据驱动的业务决策。典型的组织结构是扁平化管理，强调团队成员之间的协作与信息共享。

五、整体工作氛围与沟通协作特点

数据开发的工作节奏通常较快，整体工作强度和压力水平中等。团队成员之间的沟通方式多样，常见的有会议沟通、即时消息工具（如Slack、钉钉）和书面报告。上下级之间的沟通氛围相对开放，鼓励反馈和建议。外部协作通常涉及与数据供应商、业务部门的沟通，以确保数据的准确性和有效性。

六、典型工作时间与加班情况

数据开发人员的标准工作时间为每周40小时，通常为朝九晚五的作息模式。部分企业支持弹性工作制，以适应项目需求。加班现象在行业中较为普遍，尤其是在项目紧急或业务需求高峰期，通常每周加班时长为5-10小时。尽管如此，行业内对加班文化的认可度正在逐渐降低，越来越多的企业倡导工作与生活的平衡。

七、特殊工作条件或要求

数据开发工作一般不涉及高风险作业，但需要具备较强的逻辑思维能力和数据分析能力。部分岗位可能要求开发人员在特定情况下进行出差，尤其是在数据采集或客户需求沟通时。长期面对计算机屏幕，要求从业者具备良好的身体素质与耐受能力，以应对长时间的集中工作。

通过以上分析，可以看出数据开发（数据）在中国的工作环境具备现代化、专业化的特点，适合对数据分析和技术有兴趣的人士进行职业发展。