人工智能时代前沿技术社区

首页 > IT管理 > 热点

一个理想的数据团队,应该是这样的

最近我一直在思考一个问题, 一个理想的数据团队到底应该是怎样的?思考这个问题之前,我就曾思考另外一个问题:数据团队与其他技术开发团队到底有什么不一样。

作者:blogchong | 2017-06-26 14:06:24 | 来源: 数据虫巢

最近我一直在思考一个问题, 一个理想的数据团队到底应该是怎样的?

思考这个问题之前,我就曾思考另外一个问题:数据团队与其他技术开发团队到底有什么不一样。

细想一下,其实差别还是蛮大的,就以我司的两个团队来说,研发团队天天被业务方逼着,上这个系统,做这个功能,改那个bug。

而数据团队的工作模式显然有点不同,最起码没有这么多直接的系统型的开发工作,很多东西更加的琐碎,很多东西需要更多的时间去探索尝试,更少的硬逻辑,更多的未知。

是的,并没有说有高贵低下之分,只是工作模式的不同。

blob.png

虽然是这么说,但感觉依然还是有些迷茫。

在团队补充更多的童鞋之后,我有更多的时间来思考这个问题,我总想事情哪里有不对!

是的,一个数据团队,想要有价值有尊严的活着,它最起码应该不是这样的:

它不能死在概念里,不应该活在给投资人看的PPT,或者市场的PR稿里。

它不能死在报表里,报表只是数据的最浅层的应用,数据的价值应该远不止如此。

它不能死在琐碎的临时需求里,临时的需求永远是个无底洞,不成系统、也没有进步,我们应该想办法避免更多的临时琐碎需求。

它不能死在定位中,它没有各种系统模块的负担,不应该背负着支撑的角色,它应该走在前头,它是驱动力、也是业务的牵引力,只有变的主动了,才能改变世界,而不是按部就班的沿着既定的轨迹行走。

其实上面的问题核心答案就在于最后一条,是的,数据团队或许担负着一定的支撑属性,但是绝不是完完全全的支撑部门,它应该有自己的思想,有自己的预见性,通过努力去引领、去主动帮助、去驱动业务的进行。

只有这样,这样的数据团队才是有理想、有生存目标、有创造力的团队,而所有参与其中的成员才能有更长足的进步,才更具有使命感、成就感,更有存在的价值。

为什么这么说呢?

上面列的几种情况,其实都是有的,比如很多炒大数据概念的公司,数据团队只能是悲催的门面部门了。

其次,很多公司的数据团队仅仅也只是为公司提供报表服务而已,这对于整个数据团队来说其实是一种“侮辱”,数据的价值绝不是仅仅限于统计分析,它应该具有更多的价值,而数据团队本身应该也具有更多的价值。

但实际上,如果需要让业务方有足够多的预见性,以及足够多的理性,知道数据蕴涵的价值,甚至知道如何去应用它,什么时候可以使用它、利用它,那反倒没那么多烦恼。

只要业务方知道怎么开采数据价值,提出需求来,我们照做完事,就跟普通的研发团队接受业务团队的系统开发需求一样一样,没有什么本质区别。

但作为一个把数据团队从0拉扯到1的人来说,很清楚的知道,让业务团队不看数据到看报表的过程,是何等的艰辛!

更罔论让业务方去思考如何深层的挖掘数据价值,提升业务效率,这对他们的要求也忒高了,而且也貌似不是他们的主业。

问题又抛回来了,如果我们自己不去思考这个问题,那么数据团队也只能永远是作为一种辅助的手段而存在了,远无法成为核心驱动力。

关键的问题就是,我们需要解决的是什么问题?

首先,我们的核心思想就是,通过数据,解决业务效率的问题。

在堆人工的时代,十个人能干同样100件事情,1000件事情就需要100个人来做,那么我们需要做的事情就是,如何让我们需要做1000件事情的时候,只需要十几个人就够了。

那么,我们就需要在整个业务流程中,所有能够通过数据进行效率化、智能化的模块,我们都进行优化,让数据产生决策,减少人工的干预。

在实操中,如何动手?

其实这个我也没有实际经验,我只是有一个想法雏形,并且正式往这个方向迈进,或许可以分享一下。

第一,我们首先对于正常的支撑性需求要及时的响应,这个是必须的。

这意味着,我们需要划出一部分人力去随时的响应业务需求,并且支撑到位,这应该是身为技术部门应有的责任,并且这应该不会是太难的事情,毕竟需求都是比较明确的吗,最起码方向是有了。

除了常规性的支撑工作,剩下来的事就考验我们的想象力了。

正如我上面所述,其实很多业务方自己也不知道如何去应用数据,让数据帮到他们,那只能我们自己出马了。

推动数据在业务中的价值体现,提升业务人员的数据思维能力,改变行业的数据效率价值观,这些理论上说都是数据团队不可推卸的责任。

其实也是有好处的,首先数据团队的人对于数据的了解肯定是优于其他人的,那么缺的是什么?

业务的理解!

所以,我们需要花更多的时间和业务团队去唠嗑,了解业务的整个流程,了解他们的痛点在哪里,学习他们处理业务的经验。

然后最笨的方法,能否将他们的经验进行数值量化,通过数据的变化去控制逻辑的进行,最终替代掉他们的一部分工作。

其次,他们是否有一些痛点,我们能否通过数据去帮助他们快速决策,让他们一个人可以干好几个人的活,并且还干的更快。

想要自己变得更有存在的价值,必须承担半个产品经理的角色,学会使用产品的思维去思考问题,去沟通交流,去了解业务,去构建你自己的数据产品。

之所以这么说,那是因为在这种情况下,一切可能都是未知,因为你也不确定你自己的这种思维切入到底能否改变格局。

这个时候,你必然无法调动太多的资源进行全方位的支持,比如产品部门的协助。

那么,我们就需要根据之前的沟通交流,对业务有足够的了解之后,在结合你对数据的理解,去构建你认为可以解决他们问题的数据产品。

从底层技术架构,到技术实现,到用户感知层,可能都需要你们自己团队去思考,站在数据、技术、产品、用户(业务方)的角度去思考这个问题,并且解决这个问题。

等我们把整个数据产品方案,从里到外,从上到下,都思考透彻之后,就需要动手开工了。

要知道,数据人猿,总体来说还是偏底层技术的,但涉及到用户层级,那就绕不开上层的应用层级,与用户的交互设计,好吧,这个时候看来我们又要化身前端人猿了。

不需要很炫的界面,以解决实际诉求为主,是的,这就是所谓的数据产品原型了。

出来之后,你可以邀请你的用户(业务方)来使用你的原型系统了,并且愉快的收集用户反馈。

当然,这里可能就有两种情况了,一种是业务方使用完了之后,直接再也不想使用了,那么你就要思考你们的方向是不是错了,然后重新反思review,然后快速推翻重建,或者调整你们的思路。

第二,如果是一些优化建议,并且肯定是可行可用的,那么,这意味着我们的工作是有价值的,并且这些价值是我们自己主动创造出来的。

那么,这侧面证明了我们的思路是正确的,方法是可行的,接下来的事就是让价值更大化,正规化。

此时,我们就完全有理由去调动更多的资源去做这件事了,包括把产品原型包装成正式的数据产品,让正规的产品去设计用户体验,让前端开发介入干掉我们难堪入目的用户界面,最终给业务方提供可行的产品,提升业务效率。

是的,这种模式才是一种良性的模式,让数据团队充满挑战的活力,充满创造力,并且不断的挑战自我,实现自我,以及数据的价值。

当然,这整个流程对于数据团队的要求也是很高的,他们不但需要了解数据、清楚数据挖掘的模式、还需要了解业务,还需要学会沟通,学会设计产品,需要会前后端,复合型技术人才,简直全能!

有想法、有逻辑、有开发能力、有设计能力、有沟通交互能力、有创造力的复合型人才,在未来肯定是有人要的,我希望我的团队都是这种人才,而不是守着自己的一亩三分地默默耕耘,不问世事。

但不管怎么样,只要这个事情能够这种节奏推进下去,这绝对是一个理想的数据团队。

有想象力、有活力、有创造力、有技术成长空间,能够实现数据驱动,走在业务的前面,引领业务变革的数据团队。

这才是我想要做的事,也是我想要的团队!

目前,我自己的团队已经按照这种节奏在跑了,但同样,我们需要面对的挑战有很多很多,我们需要逐渐的去克服。

但,有挑战有难题才有进步不是么,故步自封,对于个人,对于团队都不是好事,不是么?!

来,期待我们团队的锐变!