企业数据团队发展趋势是怎样的?

2021-10-28 10:48 58浏览 3347字数

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【导读】之前数据从业者的自身定位总是会有些尴尬,游离的技术与非技术之间。现在不用纠结了,尤其是数据分析师,直接自我重定位成产品系列就好。通过角色的转换,让自己具备以终为始的能力,做出更有意义的分析,而非脱离实际的纸上谈兵,在企业内要能够站在他人的视角思考问题,建立优秀的企业数据团队,那么企业数据团队发展趋势是怎样的?

1、嵌入化

数据团队在公司里的不同架构位置以及优劣势,嵌入化对应的就是上表的“分散式”,典型的表现就是每个业务线都有自己的数据团队,而不是像“集中式”那样,整个公司只有一个大一统的数据团队。分散式的出现,是为了解决集中式衍生的问题:数据中央集权带来的创新乏力、数据团队远离一线业务场景、与一线业务沟通成本高、分配数据工作资源的时候只能“弃卒保车”

但这并不代表,分散式就一定好过集中式,它只是企业在数据化进程中、不同阶段的适配方案罢了,没有最好的,只有最适合的,同时,分散式也不见得就是终局,目前已经看到的一种形式——混合式——就是一种中庸之道,它尽量扬弃了集中式和分散式的优缺点,目前已经在国内一些大厂实践。

2、专业化

目前在一些企业中,我们会发现数据团队很庞大,它里面既有做数据仓库的数据研发工程师,也有做数据分析的分析师,还有做数据产品的产品经理,甚至可能还会包含策略和算法工程师?把这些不同的角色聚集在一起的唯一纽带就是——数据

这种聚合形式,坦白说,是相对落后的。它表明企业高层对数据的认知并不清晰,为什么这么说呢?因为数据仓库这种基础建设,跟数据分析、数据产品这种应用工种,不论从思维方式还是目标产出,都是有本质不同的。在草创期,大家反正都是做数据的,就放在一起了。但随着业务场景不断丰富、数据需求不断个性化,光用概念来组织一个团队就不靠谱了,就需要按照目标来重新组织团队。

3、不唯数据论

我们经常因为迷失在细节里,而忘记本来的目标。数据只是我们决策的工具和方法,不是全部。想起之前张小龙的一句质问:全靠数据了,那还要产品经理干什么?这句话并不是一个夕阳岗位的垂死挣扎,更像是高呼产品经理的“文艺复兴”。他呼唤大家不要矫枉过正,数据是重要,但没重要到只看数据就足够支撑决策。往根本上说,互联网产品服务的是人类社会,人类社会里就是有大量自然科学无法解答的问题,就是需要人文科学来填补这些关键空缺。科学尚且如此,作为子集的互联网产品方法论就更加无法摒弃人的主观因素了。

以上就是企业数据团队发展趋势分析,其实认识数据的边界和局限性,就是不唯数据论,过度的相信任何一件事,都是值得警惕的,因为它会遮挡我们本就不开阔的视野。优秀的企业数据团队要不断向业务团队靠拢,基础设施建设与数据科学应用团队逐渐分离,不唯数据论,把握好数据的度。

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