数据团队内部价值衡量和商业KPI设定如何进行

易得性：

最初始阶段，可能数据团队人员素质和配置并不理想，或者因为公司内氛围环境还没到位，导致团队产出无法产生任何直接或间接的影响，怎么办?典型事例好比大数据画像标签团队，吭哧吭哧清洗加工出一些用户画像标签，但无奈业务方忙于产品改版，顾不上探究怎么应用;团队自己守着标签也不知道能推导洞察出什么有价值的内容，毕竟离一线应用场景太远了，闭门造车太难为人。这个时候，就先让这些东西变得显性化，先把货品上架再说。你不上架一直在仓库堆着，顾客都看不到货，就更别提买货了。

大家都知道他们有数据，但都不清楚他们到底有哪些数据，每次都要发邮件去询问，问来问去还经常不在一个频道上，浪费各自的时间，何必呢～早早的把数据仓库里的各种表写好使用说明，开放出来让大家自选评价不好么。

提升团队工作效率：

易得性解决完了，就相当于开门迎客了，再往下一步就是能否解决一些实际问题。这里还没到数据产生实际业务贡献的时候，做不了发动机没关系，咱们可以先做润滑剂，让事务运转的效率提升、让内部耗损成本降低，这也是数据团队的成绩

一般来说，降本提效的根本还是日常工作中的标准化、流程化。凡事有了标准有了流程，就可以大批量快速的执行，过程中各个环节的出错率也会下降。这里提供一个流程化的参考，它把数据在企业中从原材料到价值变现理解成一个管道，加速了数据在管道中的流转速率，也就提升了工作效率。

战略化思维与直接商业影响力：

我们做了那么多，让大家获取数据更容易、帮助企业内部团队提升了工作效率，最后一步就是影响决策了。虽然它是最后一步，但其实是最应该在一开始就纲举目张的事儿。目前很多数据团队做事儿越来越累、越来越没有成就感，主要就在做事的方向顺序可能反了。大家更习惯那种工程师思维，从细节入手把所有问题都料理的妥妥当当，一步一个脚印的往上搭建;但脚踏实地的前提是仰望星空，否则很多辛苦就有可能是无用功。自下而上是一个很好的做事的态度，但我们更需要自上而下做事的视角。