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机密解读,如何构建龙采集团世界超一流的大数据团队
作者:龙采科技 / 2016-08-14 11:55 / 浏览次数:

大数据项目的实施取决于团队的能力。 人员的选择是大数据项目中最重要的一环,这一点虽然明显,却常常被人忽视。没有人员的投入和解析,大数据分析就会失去意义,失去目标,失去价值。要想让大数据发挥作用,需要一个团队,即使这个团队只有两个成员,人员也是不可或缺的要素。

组建团队是一项异常复杂的工作,在此过程中,组织者可能要参与大量的会议,开展招聘工作,负责员工团队管理工作等等。团队成员需要在大数据方面有多项专长,这也是组建团队的标准。而确定这些专长各是什么,则是组建团队的第一步。

1.数据科学家

对于“数据科学家”这一新名词的概念,目前还没有被广泛接受,但客观上它已经可以被理解为如下定义:数据科学家一般会与BI顾问或其他专注于数据分析(特别是大量数据分析)的人员配合工作,以帮助企业获得竞争优势。数据科学家往往是大数据分析项目的实际领导者。 数据科学家这一头衔有时会受到诟病,因为这一头衔缺乏特性,并常被误以为是数据分析师的同义词。然而,有志于从大数据中获取有价值信息的大企业对数据科学家的接受度已经越来越高。大数据可以包括企业自身产生的或接触到的结构化、半结构化和非结构化数据。

数据科学家需要具备多项综合能力,包括分析能力,机器学习,数据挖掘,统计能力以及算法和代码编写方面的能力。而最重要的一项能力是将数据所蕴含的意义以便于人们理解的方式呈现出来。

2.团队挑战

搜寻并雇佣具备分析能力的人员是构建强大数据分析团队的第一步。组织团队则是第二步,慎重考虑IT团队与BI团队之间的关系,因为这将最终确定大数据分析专家拥有多大程度的自主权。

高度结构化,集权型的企业倾向于将分析团队放在IT部门或BIC(business intelligence competency)中心。然而,很多专家发现,去中心化的结构设置更有利于大数据分析项目的成功,因为这种结构给予团队成员在解读和审视数据方面更大的自主权。

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为了实现效率最大化,大数据分析团队可以按照业务功能划分,并直接配备到不同的业务单元之中。例如,关注客户流失率和其他市场相关分析的分析团队可以放在市场部,而关注风险方面的数据分析团队则更适合放在财务部门。

理想状况下,将大数据团队放在能立刻实现数据结果价值的团队是最佳选择,因为这种设置可以促进发现,确定价值并且以更加可行方式交付结果。分析人员和部门领导可以在一个频道交流,确保充分协同,达到最佳效果。

这一切取决于企业的规模。中小型企业和大型企业在分析方面的需求不尽相同,而数据分析专家与其服务的部门之间的关系也会有所不同。

3.不同的团队,不同的目标

举一个比较有代表性的例子:工程公司要对大量非结构化数据进行技术分析。公司本身可能规模很小,但数据集确十分庞大。例如,工程公司要设计一座桥梁,那么其所接触的大数据中将包含多种要素,包括人口数据、交通流量、天气情况等等,这些数据都将对该区域的交通压力状况和趋势产生影响,从而决定桥梁的设计方向。而如果其他要素被加入进来(如市场因素,包括材料费用、该区域的经济增长预期等),则所需的数据科学家也会相应变化。该岗位人员可能不仅需要具备工程学背景,同时也需要对经济变化形势的敏锐观察力。其工作仅配合工程的第一负责人,而不需要对公司的其他部门负责。

这意味着,公司的市场和销售部门可能“受到冷落”。问题在于,这种分析对于这些部门究竟有多大意义?答案可能是完全无足轻重。如果是这样,那么市场分析、竞争分析、政府资助、基础设施使用年限和使用状况、人口密度等数据对目前的数据科学家可能都不适用,数据科学家可能需要其他的专项技能来阐释数据结果。

随着对分析的需求以及企业规模的增长,角色将发生改变,对应的流程和关系也将随之变化。大型企业为了使其所拥有的数据发挥更大的作用,投入也在逐步增加。因此,企业必须明确大数据分析团队所必须具备的核心技能,并围绕公司的核心竞争力构建相应的团队。幸运的是,识别这些核心竞争力相对容易,因为团队的任务可以被分解成三个主要的能力。

4.别忘了数据

数据分析团队有三项核心的基本能力: (1) 数据定位,(2) 数据规格化以及(3) 数据分析。

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