數據團隊如何搭建

Ⅰ 如何組建數據挖掘團隊

數據挖掘是團隊行動。取決於企業數據挖掘活動的深度和廣度，數據挖掘團隊可以有不同的組織形式和不同的附屬關系。單獨成立一個數據挖掘部門，支持整個企業的數據分析需要是一種形式。也可以在最需要數據挖掘的業務領域內設立。例如銀行系統利用數據挖掘最多的領域是信用卡銷售，就可以在信用卡發行部門下面單獨設立一個決策支持部。還可以把數據挖掘和營銷策劃結合在一起，成立策劃分析部，或客戶知識部。但數據挖掘不宜和數據管理以及資料庫開發部門捆在一起。後者屬於IT范疇，而前者和營銷，和客戶管理的關系更緊密。數據挖掘部門或小組的領導人是數據挖掘團隊的靈魂。好的人選不必是技術專家，但要有相當的資料庫使用經驗和對挖掘技術的了解。更重要的是，數據挖掘部門經理應該有開拓力，組織力和溝通能力。開拓，指主動提供咨詢和建議，把數據挖掘這個產品「銷售」給企業內其他部門，拿到項目「訂單」。在很大程度上，一個企業數據挖掘開展的廣度和深度，取決於有沒有這樣一個有開拓性的數據挖掘部門經理。這個人參加企業決策的機會越多，數據挖掘就越可能得到管理高層的認同，數據挖掘就越可能在企業內各個領域得到推廣。開拓需要洞察力，需要捕捉蘊藏在營銷業務中的數據挖掘機會，善於發現當前營銷活動中的盲點和「黑洞」，看到數據挖掘對提高決策效率的可能。要做到這一點，沒有營銷背景，沒有對產品，市場，客戶的了解和相當的數據挖掘應用經驗，是不可能的。洞察力還包括和技術的發展保持同步，對數據挖掘新技術和新的應用有敏銳的感覺和價值判斷，對企業數據挖掘能力建設有明確目標和長程視野。部門經理需要掌握全局，組織和實施數據挖掘項目，對項目起到把關作用。數據挖掘部門經理還是連通數據分析部門和營銷業務部門之間的橋梁：他一方面需要把數據挖掘和分析技術以通俗的語言和淺白的邏輯介紹給非專業的營銷人員，講解數據挖掘對營銷的意義，和營銷部門一起把數據分析的結果提煉為具體行動方案。另一方面，根據營銷戰略，營銷目標部署數據挖掘和技術開發，引導技術人員跳出專業局限，從營銷操作和盈利的角度考慮問題和分析數據。數據挖掘團隊中的其他人員首先是能夠動手做項目的數據挖掘專家。對專家如何界定是一個比較困難的問題。什麼是專家，用什麼標准來評判？是學歷，經驗，還是知識面？筆者認為經驗的重要性勝於學歷。因為企業的數據挖掘專家不是完全能夠從學校培養出來的，對於有定量分析知識，但沒有真刀實槍的做過，沒有放在營銷環境下考驗過的人才，企業要承擔較大的風險。但是這不是絕對的。對有餘力支持數據挖掘研究，或需要開發企業專用的數據挖掘模塊和軟體的單位來說，注重學歷又是可行的。因為需要應選人員有較深的理論基礎和較新的知識結構。這種企業往往是大企業和對數據挖掘要求較高的企業。經驗，學歷都還不足以反映企業對數據挖掘人才的期望，還有很多「素質」方面的要求，而這些潛在的東西，往往是決定企業對你的工作是否滿意的決定性因素。首先，企業需要的數據挖掘人員需要有解決問題的能力。這是一種和學歷，經驗不完全相關的綜合能力，包括能夠迅速抓住問題的實質，判斷問題的難點，提出有效的解決方案，在信息不完整甚至沖突的情況下做出結論。不論你的演算法知識再多，做過的項目再多，缺乏分析和解決問題的能力，就不能說是一個合格的數據挖掘專家。在筆者多年的工作經驗中，接觸到很多這樣缺乏解決問題能力的專才。技術上很過硬，但就是問題問不到點子上，回答不得要領。由此帶來的問題是無法統領和管理數據挖掘項目，不容易為營銷部門所依賴，起到咨詢顧問的作用。其次是對細節的關注能力。一個典型的數據挖掘過程包括數據清洗，准備，建模，檢驗，和投放等若干個步驟，其中涉及許許多多的細節，任一疏忽都可能對數據挖掘的最終結果帶來影響。沒有對細節孜孜以求，不放過任一個疑問的態度，就不免會在數據挖掘過程中出現紕漏，影響到結果的准確和可操作性。對細節的關注也反映了人的思維是否慎密和嚴緊，能夠發現漏洞或問題。從另一個角度闡述，數據挖掘人員需要對數據有很強的敏感度。對數據的異常，結果的異常能夠及時反應，進行補救。良好的溝通能力，包括說和寫，是數據挖掘人員必備的基本素質。只能動手做模型，不能動口講模型，把數據挖掘結果用通俗的語言和形象的表達方式解釋給沒有技術背景的聽眾，使大家能夠理解你的模型，了解模型的營銷意義，還不是一個合格的數據挖掘專家。有營銷知識。企業需要的是解決營銷難題的人才，能夠從數據中找出創造性的解決方案。對於數據挖掘人員來說，僅僅知道如何進行數據挖掘是不夠的，還必須知道什麼時候，什麼情況下進行數據挖掘，對於從學校剛剛畢業的數據挖掘人員來說,這一點只有從實踐中才能學到。數據挖掘人員對產品，銷售，營銷，服務了解得越多，就越可能發展出適合企業需要的模型。這里涉及到幾個方面：一是對數據的熟悉程度。數據雖然是死的，但每個數據項目都有特定的收集渠道，內容，和背景。沒有這方面的知識，你很可能拾取了有問題的數據，或漏掉了重要的數據，以致得到錯誤的模型。其次，缺乏對營銷業務和規律的了解會影響模型的可操作性。常常的情況是，數據挖掘人員找到了一種很好的演算法，確實能夠提高挖掘精度。但是模型做出來以後，才發現由於沒有考慮到使用方面的細節，在資料庫上投放這個模型不現實，或是成本過高以致難以實行，結果是不得不推倒重來。如果對營銷業務流程有足夠的了解，就不會犯這樣的錯誤。另外，提高業務素養也是交流的需要。了解業務有助於你和營銷人員取得共同語言，思路相通。這樣不僅有利於解繹數據挖掘結果，也有助於發現數據挖掘需求。由於數據挖掘技術在不斷更新，數據結構和內容在不斷深化，固步自封不能適應不斷發展的營銷活動的需要。數據挖掘人員要有對新技術的渴望、與技術發展保持同步的動力。汲取新知識的有效途徑是參加各種培訓。可能的話，通過考核拿取證書。這不僅保障自己對企業的價值，也有助於企業數據挖掘技術水平的整體進步。除了管理人員和數據挖掘專家外，數據挖掘團隊內還應該配備市場分析人員。這方面熟悉計算機編程的畢業生或員工是很好的人選。市場分析人員擔負著多方面的職能，包括挖掘項目的數據准備，模型的投放和追蹤檢測，營銷數據的規范分析，等等。這些人主要支持企業日常營銷運作對數據和分析的需求，把數據挖掘人員從日常的重復的分析中解放出來。從效益角度考慮，如此配置挖掘團隊也可以減少數據挖掘的人力成本。

Ⅱ 如何搭建大數據分析平台

一般的大數據平台從平台搭建到數據分析大概包括以下幾個步驟：

Linux系統安裝。分布式計算平台或組件安裝。

數據導入。數據分析。一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。

數據建模分析是針對預處理提取的特徵或數據建模，得到想要的結果。結果可視化及輸出API。可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。

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Ⅲ 企業如何布局數據管理中台

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Ⅳ 如何打造優秀的大數據團隊

如何打造優秀的大數據團隊
對於企業來說,要建設自己的大數據平台,需要的不只是技術解決方案,更重要的是組建一支優秀的數據團隊。那麼,數據團隊有哪些成員組成?他們的工作方式是什麼?採用怎樣的組織架構來開展工作?
1. 數據團隊成員這里只討論數據團隊中核心成員的角色和他們的工作職責。1)基礎平台團隊主要負責搭建穩定、可靠的大數據存儲和計算平台。核心成員包括:數據開發工程師負責Hadoop、Spark、Hbase和Storm等系統的搭建、調優、維護和升級等工作,保證平台的穩定。數據平台架構師負責大數據底層平台整體架構設計、技術路線規劃等工作,確保系統能支持業務不斷發展過程中對數據存儲和計算的高要求。運維工程師負責大數據平台的日常運維工作2)數據平台團隊主要負責數據的清洗、加工、分類和管理等工作,構建企業的數據中心,為上層數據應用提供可靠的數據。數據開發工程師負責數據清洗、加工、分類等開發工作,並能響應數據分析師對數據提取的需求。數據挖掘工程師負責從數據中挖掘出有價值的數據,把這些數據錄入到數據中心,為各類應用提供高質量、有深度的數據。數據倉庫架構師負責數據倉庫整體架構設計和數據業務規劃工作。3)數據分析團隊主要負責為改善產品體驗設計和商業決策提供數據支持。業務分析師主要負責深入業務線,制定業務指標,反饋業務問題,為業務發展提供決策支持。建模分析師主要負責數據建模,基於業務規律和數據探索構建數據模型,提升數據利用效率和價值。2. 數據團隊的工作方式數據團隊的工作可以分成兩大部分,一部分是建設數據存儲和計算平台,另一部分是基於數據平台提供數據產品和數據服務。平台的建設者包括三種人群:基礎平台團隊對hadoop、spark、storm等各類大數據技術都非常熟悉,負責搭建穩定、可靠的大數據存儲和計算平台。數據平台團隊主要負責各類業務數據進行清洗、加工、分類以及挖掘分析,然後把數據有組織地存儲到數據平台當中,形成公司的數據中心,需要團隊具有強大的數據建模和數據管理能力。數據產品經理團隊主要是分析挖掘用戶需求,構建數據產品為開發者、分析師和業務人員提供數據可視化展示。平台的使用者也可以包括三種人群:數據分析團隊通過分析挖掘數據,為改善產品體驗設計和商業決策提供數據支持。運營、市場和管理層可以通過數據分析師獲得有建設性的分析報告或結論,也可以直接訪問數據產品獲得他們感興趣的數據,方便利用數據做決策。數據應用團隊利用數據平台團隊提供的數據開展推薦、個性化廣告等工作。3. 數據分析團隊的組織架構在整個大數據平台體系中的團隊:基礎平台、數據平台、數據應用和數據產品經理團隊都可以保持獨立的運作,只有數據分析團隊的組織架構爭議比較大。數據分析團隊一方面要對業務比較敏感,另一方面又需要與數據平台技術團隊有深度融合,以便能獲得他們感興趣的數據以及在數據平台上嘗試實驗復雜建模的可能。從他們的工作方式可以看出,數據分析團隊是銜接技術和業務的中間團隊,這樣的團隊組織架構比較靈活多變:1)外包公司自身不設立數據分析部門,將數據分析業務外包給第三方公司,當前電信行業,金融行業中很多數據分析類業務都是交給外包公司完成的。優勢: 很多情況下,可以降低公司的資金成本和時間成本;許多公司內部缺乏相關的知識與管理經驗,外包給專業的團隊有助於公司數據價值的體現 。劣勢:一方面外包人員的流動和合作變數,對數據的保密性沒有保證;另外一方面,外包團隊對需求的響應會比較慢,處理的問題相對通用傳統,對公司業務認知不如內部員工深入,創新較低。2)分散式每個產品部門獨立成立數據分析團隊,負責響應自己產品的數據需求,為業務發展提供決策支持。優勢:數據分析團隊與開發團隊、設計團隊以及策劃團隊具有共同的目標,團隊整體歸屬感強,績效考核與產品發展直接掛鉤,有利於業務的發展。劣勢:在業務規模比較小的情況下,數據分析師比較少,交流的空間也比較小。因為身邊的同事都不是該領域的人才,無法進行學習交流,所以成長空間會比較小,分析師的流失也會比較嚴重,最終陷入招募新人——成長受限——離職——招募新人的惡性循環。另一方面,每個產品團隊都零星地招募幾個分析師,整體來看給員工的感覺是公司並不是特別重視數據化運營的文化,對數據的認同感會被削弱,不利於公司建立數據分析平台體系。3)集中式數據分析團隊與產品團隊、運營團隊各自獨立,團隊的負責人具有直接向分管數據的副總裁或CEO直接匯報的許可權,團隊負責響應各業務部門的數據需求。優勢:分析團隊具有充分的自主權,可以專心建設好公司級別的數據平台體系,研究數據最具有價值的那些問題,有權平衡業務短期需求和平台長期需求直接的關系。另一方面,這種自上而下建立起來組織架構,可以向全體員工傳達數據在公司的重要位置,有利於建立數據化運營的文化。劣勢:產品業務團隊會覺得他們對數據的掌控權比較弱,一些業務數據需求得不到快速響應,認為分析團隊的反應太慢無法滿足業務發展的需要。隨著業務發展越來越大,產品團隊會自己招募分析師來響應數據需求,逐漸替代分析團隊的工作,這樣勢必會導致分析團隊的工作被邊緣化。4)嵌入式數據分析團隊同樣獨立於產品團隊存在,但只保留部分資深數據專家,負責招聘、培訓數據分析師,然後把這些人派遣到各產品團隊內部,來響應各類業務數據需求。優勢:團隊的靈活性比較好,可以根據公司各業務線的發展情況合理調配人力資源,重點發展的項目投入優秀的人才,一些需要關閉的項目人才可以轉移到其他項目中去。劣勢:分析師被嵌入到產品團隊內部,受產品團隊主管的領導,從而失去了自主權,導致淪落為二等公民。人事關系在公司數據分析團隊中,卻要被業務團隊主管考核,但業務團隊主管並不關心他們的職業發展,導致分析師的職業發展受到限制。那麼,到底採取哪一種組織架構比較合適呢?可以根據公司數據化運營進展的深度靈活採取一種或幾種方式。除了外包模式,其他組織架構我都經歷過,簡單來說,早期採用分散式、中期採用集中式、後期採用分散式或嵌入式以及兩則並存。早期:公司對數據體系的投入一般是比較謹慎的,因為要全面建設數據體系需要投入大量的人力和財力,公司不太可能還沒有看清楚局勢的情況下投入那麼多資源。所以,往往都是讓每個產品團隊自己配置分析師,能解決日常的業務問題就行。杭研院早期的網易雲閱讀、印像派等項目中就是採用的這種分散的模式。中期:隨著業務的發展、公司對數據的認識有所提高並且重視程度不斷加大,就開始願意投入資源來構建公司級別的數據體系。這個階段採用集中式有利於快速構建數據分析平台,為公司各個產品團隊提供最基礎的數據分析體系,能在未來應對業務的快速發展。杭研院花了兩年時間完成了這個階段的主要工作,並在網易雲音樂和易信產品發展階段起到了至關重要的作用。後期:一旦公司級別的數據分析平台構建完成,消除了早期分散模式中分析師缺少底層平台支持的窘境,他們能夠在分析平台上自助完成大量的數據分析工作。而且經歷過集中式階段的洗禮,公司上上下下對數據的認識都有了很大的提高。此時,在回到分散模式時,原先的很多弊端已基本消除,此外,採用嵌入模式也是可以的。目前杭研院在網易雲音樂、網易雲課堂、考拉海購等幾個產品中就是分散式和嵌入式並存的架構。總之,沒有最好的組織架構,只有適合自己的組織架構。

Ⅳ 優化團隊如何進行搭建比較有效呢

一個好的SEO團隊都需要什麼樣的人才呢?
內部團隊並不需要一個「超神級」SEO水平，不過需要緊密的配合，高效的運作。
1，需要一個SEO經理，來對於公司SEO團隊進行管理。

SEO經理應需要較高的水平，應時刻掌握搜索引擎的實時動向，來進行調整SEO方案。並且要了解網站結構，SEO原理及方法，管理和溝通技巧等知識。
2，內容編輯，原創或者偽原創內容，並且應在內容做好SEO優化，比如標題的撰寫，內容關鍵詞密度等，錨文本的分布等。

3，頁面優化，負責站內頁面標題，關鍵詞，增加tag，調整內部鏈接，發布站內文章等工作。
4，鏈接建設，如友鏈交換，外部鏈接的發布等。
5，技術人員，因為SEO人員並不涉及到建站方面，技術人員就應去根據SEO經理設定的網站結構，403頁面，URL靜態化等技術支持。
一般以上人員就可以組成一個SEO團隊，SEO團隊可大可小，根據公司網站的規模來確定SEO的人數。這樣便可以開始一個網站的優化項目了。

Ⅵ 企業如何建立大數據部門

企業如何建立大數據部門

企業如何建立大數據部門，很多公司老闆想組建一個大數據團隊，我們需要對於未來數據中心的人員安排如何，怎麼樣工資體系比較合適的？」反過來，有很多剛畢業的大學同學也在問我，「我這個專業需要撐握那些技術才能被企業看上。」當然也有，工作三年以上的小夥伴問我，未來自己的職業規化是怎麼樣的，這個我以後再跟大家一起來探討。
現在大數據很熱，很多大型互聯網公司對於數據部門配製都可以跟財務系統的人員相當了，也有很多初創企業拿到融資的移動互聯網企業，在運營穩定的情況下，已經開始對於大數據分析團隊開始進行配置，市場上能稱的上數據分析師的人才差不多在10萬左右，未來預計在1000萬左右規模會跟數據分析相關人員需求，而大學對於大數據分析這塊專業的缺失，根本來說沒有辦法能承擔一個數據分析師的角色，所以這塊數據分析師的需求會強烈，待遇會高。有同學擔心數據分析師是否未來人工智慧的發展起來，會出現失業的情況，這個相信擔心是多的，因為商業的決策，從來都是人的事，即使未來技術的進步，也不可能會讓機器來代替人的決定。
數據分析師是企業不僅是數據分析工人其實也是數據分析體系的設計師，開始時企業會有很多一些臨時的需求，比如市場部需要數據分析提一些數據做一些表格，這樣很容易會產生很多的表哥表妹的問題，覺得自已的意義不是很大,但是在我看來一個好的數據分析師，他應該是半個市場運行人員有著很好的溝通能力，80%的工作量是業務與市場部門提出的需求，在精通企業業務邏輯運作前提下再結合數據中出現的問題給於業務提出合理的建議，當然現在可能更多的是事後評估與監控的作用。
對於初級數據分析師，如果這個小夥子對於基本的統計模型與數據提供，特別SQL與EXCEL能過關，這個人差不多能用了，但是關鍵點就是這個侯選人是否有著很好的邏輯能力與溝通能力，如果是內向型的，其實未來做起來會很難，因為數據分析師的技術的門檻不高，但是否能對於業務敏感，對於數據敏感，及是否能把分析出來的東西在業務方進行落地，這就是數據分析師的價值。中級數據分析師需要三年以上，就需要他能對於業務進行建模那麼就需要他對於一些基本模型熟悉及對於統計軟體熟悉，當然如果能走的更遠的小夥伴需要能對於自已設計模型能力，怎麼進入數據指導業務的階段。
對於數據部門人員的設計時，最好是把數據分析人員分別跟各個業務線進行對接，最忌諱數據倉庫人員與業務部門對接，這樣很容易使數據部門流於形式，主要的原因數據倉庫人員沒有對於業務方提供需求進行分析，因為有時業務部門在需要數據分析都不知道自已要什麼，所以很容易對於數據團隊產生很負面的影響。因為數據中心說開了，畢竟是一個服務部門很難直接產生價值，所以需要跟業務與市場人員進行密切的協作才能產生價值，最怕就是數據中心自已在做產品，結果很辛苦卻沒有產出。那麼數據中心的團隊的負責人，是數據分析人員還是數據倉庫人員出身的，從我這邊長期的觀察來看，如果是中小型的企業，最好是商務智能出身的比較好一些，主要的原因能滿足初級對於數據分析系統，未來也會對於數據分析有一個不錯的了解，如果企業技術開發能力不錯，最好是數據分析出身，對於實現數據產生價值，有著很深遠的影響。