`
绿色滑板鞋
  • 浏览: 85641 次
  • 性别: Icon_minigender_1
社区版块
存档分类
最新评论

商业公司应该如何配备数据分析团队?

阅读更多

近期收到读者朋友的咨询,他们在建立开发部数据团队的过程中遇到困惑:在大老板的支持下,部门破天荒获得了组建专职数据团队支持开发部,然而新部门几乎没有工作成果,薪酬又高的吓人,几乎面临解散。

我认为如果没有正确的认知,这应该是未来主流的问题,这些传统行业赚的是辛苦钱,大老板能给钱给支持就要用好,本篇分享一些建议:

数据部门的定义

建立数据团队的目的是要解决问题,这是最终目的,在解决业务问题的过程中朋友们遇到最多的问题可能是IT类的问题,于是不论大公司还是小公司,首先在此方面投入大量资金,但随后而来就会发现这些技术人员无法管理,没有工作成果,除了争吵什么问题也没解决。

数据部门根本上是业务部门

出现上述问题的最主要原因就是业务部门不能清晰的把需求传递给IT技术人员:业务的数据化无法完成,那再牛的IT也是巧妇难为无米之炊,这就像在实体商业领域,我们有了一处位置不错的商铺,找人过来装修,但没有设计图纸,装修工人在好也不知道活该怎么干。

因此需要一个类似产品经理的智能,这个职能的角色就是商业装修的设计师一样。

技术类工作是数据部门的重要组成

这就好像工程部门是公司开店的重要组成一样,店装修不出来一切都是零,没有IT 技术也一切无从谈起。IT 技术岗至少需要下面几个职能:

后台职位:类似商业地产建大楼的职能。

  • 数据处理:职能就是把杂乱的数据整合成干净可用的表格。

  • 数据库管理员:DBA 这个职位是管理公司数据库的,比较类似于大型商业项目中搞建筑设计的岗位。

前端职位:类似于软装。

  • 前端包罗万象,但重点强调交互和可视化两个方面。

BI相关岗位:类似于招商经营。

  • BI岗位也可以包含很多,比如BI数据工程师、BI运维工程师、BI数据项目开发等等。

上面都是最基础的岗位,如果公司有其他需求还要配人,比如有gis需求就要另外配人,有移动端需求还要招募ios和android开发工程师。

把上面这些配齐了还不够,还需要为这个部门配置至少一个领导。至此,部门貌似配置完毕了,但上面的配置基本上只是一个幻想,因为目前IT人员的薪资远比传统行业高,一个团队基本月薪在10万以上,一年至少150万的投资,200万也是正常的。

这种投资对于大公司来说没问题,对于中小品牌来说完全是无法负担的,同时对于IT人员来说,他们在传统行业也学习不到什么技能,而且传统公司也不会给超过行业平均水平的薪酬,也留不住有水平有情怀的技术,加上产品、业务与技术之前沟通一定需要协调,最终效果肯定不佳。

从上面的分析内容来看,完全自建团队基本上只适合大公司,但中型公司和小型公司也需要相关但产品该怎么办?

  • 砍后台:把数据库简化成一张excel

对于中小公司来说,完全没有那么大的数据量,稍微大一些的数量也产生在交易系统,开发工作只要每家门店的月度最多是每天的销售,一张excel表格完全可以搞定。

  • 简化前端:前端是没办法完全砍掉的,但前端可以很复杂也可以很简单,使用最简单的前端工具就好,当然这其中还是涉及到一些专业技能,可以用较低的价格外包。

  • 业务数据化:这一步是最核心也最有价值的,需要公司自己的人来做,百胜餐饮有一个岗位叫做网络规划,大体上可以认为就是从事相关工作的。

整体来说,技术虽然非常重要,但公司毕竟是需要业务落地的,自建技术团队成本高管理难,把有限的预算花在刀刃上,复杂的技术轻量化。业务数据化这块是必不可少的,巨像生产物料一样,总要有人把控。数据平台的后台和前端,至少需要一个数据库和数据仓库,因为还要考虑到后续发展壮大之后,数据量变多便复杂的性能,后台和前端可以用finereport报表类很好的解决,后期的报表开发和维护可以交给一个人去解决。评定这块技术工作之后,关注业务是最好的选择。

商业公司应该如何配备数据分析团队?

下面是总结的三张图片,希望能够解决类似的问题:

  • 业务数据化背后是复杂的过程,麻雀虽小五脏俱全,应用和各种技术一个都不能少,有任何一点儿没有做到就会影响整体效果,木桶效应!

商业公司应该如何配备数据分析团队?

  • 但仅仅技术是搞不定的,根本上是一项业务工作

商业公司应该如何配备数据分析团队?

  • 把有限的资金投资在解决方案上而非硬件和软件等IT投资上:

商业公司应该如何配备数据分析团队?

本文首发CSDN:http://blog.csdn.net/hualalalalali/article/details/75349772

分享到:
评论

相关推荐

    数据分析团队的价值分析.docx

    总结来说,数据分析团队的价值并不仅仅体现在日常的报告和数据提取上,更在于他们能够通过数据洞察为公司带来战略优势,推动业务增长,优化决策过程。尽管他们的工作可能不总是被充分理解和赞赏,但其对公司长期发展...

    《电子商务数据分析(第2版)》课程标准.pdf

    本课程需要配备计算机实验室,安装必要的数据分析软件。同时,利用在线教育资源,如Coursera、Kaggle等,提供丰富的数据集和实战项目,增强学生的实战经验。 九、课程持续改进 根据学生反馈、行业发展趋势以及教学...

    互联网大厂数据产品经理和商业分析面试题汇总.pdf

    数据产品经理除了要掌握数据分析和产品管理知识外,还需要具备良好的沟通能力和团队协作能力,以及快速学习和适应新技术的能力。 11. 面对挑战的解决策略 数据产品经理在工作中会遇到各种挑战,如需求变更、数据...

    《数据分析之道 用数据思维指导业务实战》读书笔记(上)

    《数据分析之道 用数据思维指导业务实战》这本书深入探讨了数据思维在业务实践中的重要性和培养方式,以及数据指标体系的构建。以下是根据书中的内容提取的关键知识点。 **数据思维** 1. **定义**:数据思维是数据...

    《人人都是数据分析师:TABLEAU应用实战》_Tableau_数据分析_

    这些功能使得团队成员可以共同编辑项目,创建有条理的数据分析故事,同时也能方便地与非技术背景的人员分享分析结果,提高团队沟通效率。 最后,实战案例是提升技能的重要途径。书中将通过实际业务场景,演示如何...

    商业智能BI_数据分析平台解决方案及对策.doc

    《商业智能BI_数据分析平台解决方案及对策》 在当今信息化高度发达的时代,商业智能(Business Intelligence,BI)已经成为企业决策的重要工具。商业智能BI通过收集、处理和分析大量的业务数据,为企业提供深入洞察...

    数据分析工具-PowerBI学习文档和案例资料

    PowerBI是微软推出的一款强大的商业数据分析工具,它集数据可视化、报表制作、数据建模等功能于一体,为企业和个人提供了一站式的数据分析解决方案。本压缩包文件包含PowerBI的学习文档和案例资料,是深入理解和掌握...

    6--基因大数据分析商业计划书.pdf

    总结而言,该基因大数据分析商业计划书详细阐述了管理运营团队的专业背景、公司团队构成的专业性、公司的长远愿景、全球基因数据分析市场的现状和痛点、公司所提出的解决方案以及公司的技术实力与研究方向。...

    大数据分析平台

    - **公司背景**:永洪科技作为国内领先的一站式数据分析解决方案提供商,专注于帮助企业轻松构建数据应用,推动数据应用的发展。 - **核心竞争力**: - 拥有近20年的大数据及商业智能(BI)领域的研发经验。 - ...

    KPMG数据分析.pdf

    在商业世界中,数据分析是一项至关重要的技能,它可以帮助公司理解市场动态、客户偏好和业务流程中的关键绩效指标。KPMG的数据分析项目揭示了如何通过数据分析提升营销策略的有效性。此项目使用Python语言进行数据...

    Tableau商业分析:从新手到高手_数据源.rar

    《Tableau商业分析:从新手到高手》是学习Tableau软件和商业数据分析的宝贵资源,其数据源部分包含了丰富的实践案例和数据集,为提升数据分析技能提供了实战平台。Tableau是一款强大的数据可视化工具,它允许用户...

    数据分析师互联网增长的第一本数据分析手册-8.14最新版

    由前LinkedIn美国商业分析部高级总监张溪梦创办,其团队成员拥有丰富的互联网和数据分析背景。GrowingIO产品无需埋点即可采集全量、实时用户行为数据,并分析数据来帮助客户提升转化率、优化网站/APP并实现用户的...

    PowerBI数据分析与数据可视化(微课版)-PPT.rar

    本微课版PPT着重讲解了如何使用PowerBI进行高效的数据分析和可视化,旨在帮助用户掌握这款工具的核心功能,并提升在实际工作中的应用能力。以下是根据课程内容提炼出的关键知识点: 1. PowerBI简介:PowerBI是一个...

    数据分析和数据建模.pdf

    数据分析团队应该属于独立的部门,为所有的业务部门提供服务,具有独立的技 术团队,可以搭建独立的大数据计算和分析平台,利用最新的数据处理技术来建 立模型进行分析。另外数据分析团队的人应来源于业务部门,...

    电子商务数据分析

    5. **培养数据分析团队**:建立专业的数据分析团队,不断提升团队成员的技术能力和业务理解能力。 #### 六、行业实践案例 1. **阿里巴巴**:通过推出数据门户,为中小企业提供综合数据服务,帮助他们更好地分析...

    游戏数据分析的艺术.pdf

    游戏数据分析的意义在于帮助开发者和运营团队更好地了解玩家,从而制定更为有效的策略,提升用户体验和游戏的商业价值。 游戏数据分析的流程通常包括以下几个步骤:方法论、数据加工、统计分析、提炼演绎以及建议...

    顶级数据团队建设全景报告

    在当前信息化和数字化转型的大潮中,数据团队的建设正受到前所未有的重视。...随着数据分析技术的不断进步和数据科学在商业实践中的广泛应用,数据团队的建设将继续成为推动企业持续发展的重要力量。

    数据分析这点事:如何看懂数据 用好数据?.docx

    在这个信息化飞速发展的时代,数据分析已经成为企业决策中不可或缺的一部分。数据无处不在,但真正能够看懂数据并有效利用数据的人却并不多。那么,如何培养数据感、理解数据背后的含义并进行有效分析呢?本文将就此...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics