公司数据化运营该采取哪种或几种方式？

对于企业来说，建立自己的大数据平台不仅需要技术解决方案，还需要建立一个优秀的数据团队。那么，数据团队的成员是什么呢？他们的工作方式是什么？工作采用什么样的组织结构？1.数据团队成员只讨论数据团队核心成员的角色及其工作职责。1)基础平台团队主要负责建立稳定可靠的大数据存储和计算平台。核心成员包括负责Hadoop的数据开发工程师、Spark、搭建、调优、维护、升级Hbase、Storm等系统，确保平台稳定。数据平台架构师负责大数据底层平台的整体架构设计和技术路线规划，确保系统能够支持业务持续发展过程中对数据存储和计算的高要求。2)数据平台团队主要负责数据的清洁、处理、分类和管理，建立企业数据中心，为上层数据应用提供可靠的数据。数据开发工程师负责数据清理、加工、分类等开发工作，并能响应数据分析师对数据提取的需求。数据挖掘工程师负责从数据中挖掘有价值的数据，并将这些数据输入数据中心，为各种应用程序提供高质量和深度的数据。数据仓库架构师负责数据仓库的整体架构设计和数据业务规划。3)数据分析团队主要负责为改进产品体验设计和业务决策提供数据支持。业务分析师主要负责深入业务线，制定业务指标，反馈业务问题，为业务发展提供决策支持。建模分析师主要负责数据建模，基于业务规律和数据探索构建数据模型，提高数据利用效率和价值。2.数据团队的工作模式可分为两部分，一部分是建立数据存储和计算平台，另一部分是基于数据平台提供数据产品和数据服务。平台建设者包括三组：基础平台团队对hadoop、spark、各种大数据技术，如storm，都非常熟悉，负责搭建稳定可靠的大数据存储和计算平台。数据平台团队主要负责各种业务数据的清理、处理、分类和挖掘分析，然后将数据有组织地存储在数据平台中，形成公司的数据中心，要求团队具有较强的数据建模和数据管理能力。数据产品经理团队主要分析和挖掘用户需求，构建数据产品，为开发者、分析师和业务人员提供数据可视化显示。该平台的用户还可以包括三组：数据分析团队通过分析和挖掘数据，为改进产品体验设计和业务决策提供数据支持。运营、市场和管理层可以通过数据分析师获得建设性的分析报告或结论，也可以直接访问数据产品以获得他们感兴趣的数据，以便使用数据进行决策。数据应用团队利用数据平台团队提供的数据进行推荐和个性化广告。3.整个大数据平台系统中数据分析团队的组织结构：基础平台、数据平台、数据应用和数据产品经理团队可以保持独立运行，只有数据分析团队的组织结构相对有争议。一方面，数据分析团队应该对业务敏感，另一方面，他们需要与数据平台技术团队进行深度整合，以获得他们感兴趣的数据，并尝试在数据平台上进行复杂的建模。从他们的工作方式可以看出，数据分析团队是连接技术和业务的中间团队，团队组织结构灵活：1）外包公司本身没有设立数据分析部门，数据分析业务外包给第三方公司，目前电信行业、金融行业的许多数据分析业务是由外包公司完成的。优点：在许多情况下，它可以降低公司的资本成本和时间成本；许多公司缺乏相关的知识和管理经验，外包给专业团队有助于反映公司的数据价值。缺点：一方面，外包人员的流动和合作变量不能保证数据的保密性；另一方面，外包团队对需求的响应相对缓慢，问题相对传统，公司业务意识不如内部员工深入，创新较低。2)各产品部门独立成立数据分析团队，响应产品数据需求，为业务发展提供决策支持。优势：数据分析团队与开发团队、设计团队和规划团队有共同的目标。团队具有较强的整体归属感，绩效评估与产品开发直接相关，有利于业务的发展。缺点：在业务规模较小的情况下，数据分析师较少，沟通空间较小。因为我周围的同事不是这个领域的人才，不能学习和交流，所以增长空间会相对较小，分析师的损失会更严重，最终陷入招聘新人的恶性循环——成长有限——离开——招聘新人。另一方面，每个产品团队都分散地招募了几个分析师。总的来说，员工觉得公司不特别重视数据运营的文化，对数据的认同感会被削弱，不利于公司建立数据分析平台系统。3)集中数据分析团队独立于产品团队和运营团队。团队负责人有权直接向负责数据的副总裁或首席执行官报告，团队负责响应各业务部门的数据需求。优点：分析团队具有充分的自主权，可以专注于建立公司级数据平台系统，研究数据中最有价值的问题，有权平衡业务短期需求与平台长期需求之间的直接关系。另一方面，这种自上而下的组织结构可以将数据传达到公司所有员工的重要地位，有利于数据运营文化的建立。缺点：产品业务团队会觉得他们对数据的控制相对较弱，一些业务数据需求得不到快速响应，认为分析团队的反应太慢，无法满足业务发展的需要。随着业务的发展，产品团队将招募分析师来响应数据需求，并逐步取代分析团队的工作，这必然会导致分析团队的工作被边缘化。4)嵌入式数据分析团队也独立于产品团队，但只保留一些高级数据专家，负责数据分析师的招聘和培训，然后派这些人到产品团队响应各种业务数据的需求。优势:团队灵活性好，人力资源可以根据公司各业务线的发展情况合理配置，优秀人才可以投入重点开发项目，一些需要关闭的项目人才可以转移到其他项目。缺点：分析师嵌入产品团队，由产品团队主管领导，从而失去自主权，导致二等公民。在公司的数据分析团队中，人事关系必须由业务团队负责人进行评估，但业务团队负责人并不关心他们的职业发展，这限制了分析师的职业发展。那么，哪种组织结构更合适呢？一种或多种方法可以根据公司数据运营进展的深度灵活采用。除了外包模式，我还经历过其他组织结构。简单来说，早期分散，中期集中，后期分散或嵌入，两者并存。早期：公司对数据系统的投资一般比较谨慎，因为全面建设数据系统需要投入大量的人力和财力，公司不太可能在看不到情况的情况下投入这么多资源。因此，通常是让每个产品团队配置自己的分析师，可以解决日常的业务问题。这种分散的模式用于杭州研究院早期网易云阅读、印象派等项目。中期：随着业务的发展，公司对数据的理解得到了提高，对数据的关注程度也越来越高，他们开始愿意投入资源来构建公司级数据系统。现阶段，集中式有利于数据分析平台的快速建设，为公司各产品团队提供最基本的数据分析系统，以应对未来业务的快速发展。杭州研究院花了两年时间完成了这一阶段的主要工作，在网易云音乐和易信产品的发展中发挥了至关重要的作用。后期：公司级数据分析平台一旦建成，就消除了分析师在早期分散模式中缺乏基础平台支持的困境。他们可以在分析平台上完成大量的数据分析工作。而且经过集中阶段的洗礼，公司对数据的了解有了很大的提高。此时，当回到分散模式时，许多原始的缺点已经基本消除。此外，还可以使用嵌入式模式。目前，杭州研究院是网易云音乐、网易云课堂、考拉海购等产品中分散嵌入式并存的结构。总之，没有最好的组织结构，只有适合自己的组织结构。

以上就是关于公司数据化运营该采取哪种或几种方式？的相关介绍，更多公司数据化运营该采取哪种或几种方式？相关内容可以咨询我们或者浏览页面上的推荐内容。我们将让你对公司数据化运营该采取哪种或几种方式？有更深的了解和认识。