從軟體開發到資料專案：資深PM的異同心得分享

各位 ITHome 的讀者，大家好！我是資深專案經理 Carey ，過去近 15 年管理過各式專案：前5年主攻軟體開發，後4年轉戰資訊安全，最近4年則深耕資料（大數據）產業。作為鐵人賽參賽者，今天用簡單案例，分享這三類專案的異同，幫大家快速上手資料專案的本質與注意事項。

記住，專案管理核心永遠是PMBOK的五大流程組成，起始、規劃、執行、監控、結尾，但產業間差異會讓你像換了戰場，從「蓋房子」到「防盜」再到「挖礦」。

相同之處：通用的管理骨幹

三類專案都遵循相似的生命週期：起始、規劃、執行、監控、結尾。無論是軟體開發的敏捷迭代、資訊安全的風險矩陣，還是資料專案的數據管道建置，都強調團隊跨域協作（開發者、分析師、業務方）、時間與預算控制，以及品質保障。例如，在軟體專案中，我們大多利用 Jira追蹤Bug；在資訊安全專案，轉用 SIEM 工具監控威脅；在資料專案，則是 Airflow 排程 ETL 流程。但核心是風險管理：軟體延遲、功能不合用、資訊安全漏洞、資料偏差，都可能釀成災難。輸出物雖異，都需要事先確認驗收條件與文件化，確保可維護性及未來的可擴充性。

不同之處：從確定到不確定，挑戰升級

軟體開發專案：像蓋一棟APP大樓，需求明確、功能導向。異於其他的是預測性高，範圍可精準定義（如使用者故事），技術挑戰在整合與UI/UX。案例：我曾管一個政府單位官網前後台更新專案，團隊用標準 Waterfall，分階段進行需求訪談、軟體開發、單元測試、整合測試、網站上線及教育訓練。風險主要是需求變更或測試延遲，解決之道是原型驗證，總時程 8 個月內完工，如期如質如預算。

資訊安全專案：轉向防禦戰，焦點在合規與威脅應變。不同的是動態性強，威脅如病毒般變化莫測，需持續監控而非一次性交付。範圍常因法規（如資通安全管理法或是 GDPR）擴張，技術挑戰在加密與滲透測試等日新月異的駭客行為。

資料專案：大數據時代的「挖金礦」，本質是從海量數據中萃取洞見，涵蓋資料工程（ETL）、分析（SQL/Python）、建模（ML/AI）。與前兩者最大差異：數據不確定性極高，品質參差（髒數據、缺失值），範圍模糊（業務問題轉化為數據問題），技術挑戰在可擴展性與隱私。

輸出不是靜態軟體，而是動態模型或Dashboard，常需迭代驗證。

資料專案注意事項：新手必備三原則

1. 數據品質為王：別只追速度，先驗證來源可靠性，客戶講不清需求或是不了解自身所需的資料存放在那個單位所管轄的資料庫是常態，要有耐心的陪伴客戶慢慢的將問題的輪廓描繪清楚，往往在專案進行過程會需要頻繁的溝通，和數位利害關係人溝通都是常態。
2. 隱私與倫理優先：GDPR或個資法是雷區，匿名化數據是必修，尤其在金融業這類高度監管的產業中，合規都會是資料處理的首要衡量指標，並且避免資料攜出會有嚴謹的作業規範也需要特別留意。
3. 迭代與業務對接：需求非靜態，定期POC（概念驗證）與業務需求對話。總之，資料專案是軟體的「數據版」+資訊安全的「預測版」，更需跨域思維與耐心。從我的經驗，轉型不易，但掌握異同，你就能像我一樣，從PM變鐵人!

接下來的 30 天，我更邀請了其它 2 位資料專案經理及 2 位跨域的工程師和大家一起分享資料專案大小事及需要留意的地方，請大家密切關注唷!