数据团队建设思考

一. 背景介绍

    不管相信与否&＃xff0c;数据驱动业务发展&＃xff0c;已经成为公司粗犷型向精细化运营的关键&＃xff01;而实现这一转化的关键就是如何建设、管理与公司不同发展阶段相适应的数据团队&＃xff0c;这值得每位公司高层深度思考。本文主要谈谈数据团队建设的几点思考。

二. 数据团队建设

1. 业务需求

      对于不同规模、行业的公司&＃xff0c;其自身的瓶颈和现实需求不同&＃xff0c;数据团队承担的战略需求差异较大。这一点对于创业公司CEO或者大型企业高管的而言&＃xff0c;要有更清晰、透彻的认识。数据驱动战略一般都是自顶而下的设计模式&＃xff0c;不要期望借助底层员工的积极性来驱动公司转型&＃xff0c;这是不现实的。

2. 明确驱动战略

      基于明确的业务需求&＃xff08;或公司需求&＃xff09;&＃xff0c;再制定数据驱动战略&＃xff01;将数据分析/挖掘内化为公司或业务决策流程的一部分&＃xff0c;并对决策起关键作用。数据驱动战略至少包含数据团队价值定位和数据分析/挖掘内化为公司或业务决策流程。

&＃xff08;1&＃xff09;数据团队价值定位

      确定数据团队的短、中、长期价值定位&＃xff0c;公司&＃xff08;业务&＃xff09;的发展计划是什么&＃xff1f;数据团队如何助力公司&＃xff08;业务&＃xff09;的目标达成&＃xff0c;其价值如何量化。

      基础的价值如数据驱动产品优化与迭代、驱动公司不同层级的定向决策。

&＃xff08;2&＃xff09;数据分析/挖掘内化

      数据团队在搭建的时候&＃xff0c;典型的有金字塔模式&＃xff08;优点&＃xff1a;决策响应快、协作好&＃xff09;与矩阵模式&＃xff08;优点贴近业务&＃xff09;&＃xff0c;个人通过创业团队和大公司的数据实践&＃xff0c;比较倾向二者的结合&＃xff0c;如网易的UEDC团队。实现决策响应、基础体系和业务粘性等多种优点的集成。

数据分析/挖掘落地到业务驱动时&＃xff0c;其价值才能显现。数据分析/挖掘必须融入业务的整个生命期&＃xff0c;这就意味着CEO、公司高层必须要建立这种数据驱动理念与文化&＃xff0c;从理念和架构层面&＃xff0c;将数据分析/挖掘内化为业务的一部分。

3.数据团队组建

      高效性是数据团队组建的标准&＃xff01;其最终的价值闭环是如何高效响应、有效实现需求。基于这一原则&＃xff0c;在不同公司&＃xff08;业务&＃xff09;、不同驱动战略的大背景下&＃xff0c;搭建针对性的数据团队。

      数据团队的核心是团队领袖&＃xff0c;其承接了驱动战略理解和量化、团队如何设计与实现等内容。一个优秀的数据团队领袖必须是公司驱动战略的策划与执行者、团队的组建与管理者&＃xff0c;不仅要促进公司的业务发展&＃xff0c;还要兼顾团队成员的个人发展。

在具体团队规划上&＃xff0c;可以为金字塔型、矩阵型、金字塔与矩阵融合型&＃xff0c;其各有优点&＃xff0c;需要适应公司需求进行设计。

4.数据团队迭代

      当前&＃xff0c;公司&＃xff08;业务&＃xff09;的发展与变革极为迅速&＃xff0c;数据团队的驱动战略、团队设计也不是一成不变的。如何‘优化’团队&＃xff0c;使其在整个公司&＃xff08;业务&＃xff09;发展中保持强劲的驱动力&＃xff0c;也需要特别注意。

      对于数据人员&＃xff0c;除了扎实的数据技术之外&＃xff0c;最重要的莫过于想象力&＃xff01;之前我曾思考过什么是数据人的最核心价值&＃xff0c;我自己的答案是---基于场景的想象能力&＃xff01;数据分析/挖掘大都不遵循固定模式或章法&＃xff0c;停留在教科书中的数据分析也注定会被淘汰。当然&＃xff0c;优秀的沟通能力、业务的快速理解能力也很重要&＃xff0c;只是这两个可以快速学习&＃xff0c;而想象能力需要长期的培养。

三. 简要总结

     数据战略是大多是自顶向下的设计模式&＃xff0c;这对CEO、企业高管而言&＃xff0c;必须时刻保持危机意识、敬畏之心。不要因为当前过得不错而忽视数据驱动战略的实施与持续优化&＃xff0c;否则&＃xff0c;这个锅总要有人背。

参考资料&＃xff1a;

1.2017顶级数据团队建设全景报告http://www.useit.com.cn/thread-15932-1-1.html

2.创业公司如何快速搭建高效数据团队http://www.sohu.com/a/130261114_350909