企业如何组建一个大数据团队？

2021-01-08 09:07:46 阅读（191） 评论（0）

最近，我一直在与许多人力资源部沟通，“我们公司的老板想组建一个大数据团队。从我的人事角度来看，我们需要如何安排未来数据中心的人员，以及如何更合适的工资系统。”这是许多人力资源部经常联系我问的最常见的问题。另一方面，很多刚毕业的大学生也在问我，“我的专业需要掌握那些技术才能被企业看好。“当然，工作了三年多的朋友问我，我未来的职业规范是什么，我以后会和你讨论。现在大数据非常热，许多大型互联网公司的数据部门可以相当于金融系统人员，也有许多初创企业获得融资移动互联网企业，在稳定运营的情况下，已经开始配置大数据分析团队，市场可以称为数据分析师人才约10万，未来预计约1000万规模将与数据分析相关人员需求，然而，由于大学缺乏大数据分析专业，没有办法扮演数据分析师的角色，因此对数据分析师的需求将很强，待遇将会很高。一些学生担心数据分析师在未来是否会失业，因为商业决策一直是人类的事情，即使在未来的技术进步中，机器也不可能取代人们的决定。数据分析师是企业不仅是数据分析工人，也是数据分析系统的设计师。一开始，企业会有很多临时需求。例如，市场部需要数据分析，并提出一些数据来制作一些表格，这很容易导致很多表弟和表弟的问题，觉得自己的意义不是很大，但在我看来，一个好的数据分析师，他应该是半个市场运营商，具有良好的沟通能力，80%的工作量是业务和市场部门提出的需求。在精通企业业务逻辑运作的前提下，结合数据中存在的问题，对业务提出合理建议。当然，事后评估和监控可能更重要。对于初级数据分析师，如果年轻人提供基本的统计模型和数据，特别是SQL和EXCEL可以通过，这个人几乎可以使用，但关键是候选人是否有良好的逻辑能力和沟通能力，如果内向，将来会很难做，因为数据分析师的技术门槛不高，但对业务和数据敏感，数据分析师的价值是能否在业务方面落地分析出来的东西。中级数据分析师需要三年多的时间来建模业务，所以他需要熟悉一些基本模型和统计软件。当然，如果你能走得更远，你需要能够设计自己的模型能力，以及如何进入数据指导业务的阶段。在设计数据部门人员时，最好将数据分析人员与各业务线连接起来。最禁忌的是数据仓库人员与业务部门连接，这很容易使数据部门流于形式。主要原因是数据仓库人员没有分析业务方的需求，因为有时业务部门不知道他们需要数据分析什么，因此很容易对数据团队产生非常负面的影响。因为数据中心是开放的，毕竟，服务部门很难直接产生价值，所以需要与业务和营销人员密切合作才能产生价值。最害怕的是，数据中心已经在生产产品，但结果非常困难，但没有输出。所以数据中心团队负责人，是数据分析师还是数据仓库人员，从我的长期观察来看，如果是中小企业，最好是商业智能，主要原因可以满足初级数据分析系统，未来也会有良好的数据分析理解，如果企业技术开发能力好，最好是数据分析，为了实现数据的价值，影响深远。

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