『壹』 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。