数据团队如何搭建

Ⅰ 如何组建数据挖掘团队

数据挖掘是团队行动。取决于企业数据挖掘活动的深度和广度，数据挖掘团队可以有不同的组织形式和不同的附属关系。单独成立一个数据挖掘部门，支持整个企业的数据分析需要是一种形式。也可以在最需要数据挖掘的业务领域内设立。例如银行系统利用数据挖掘最多的领域是信用卡销售，就可以在信用卡发行部门下面单独设立一个决策支持部。还可以把数据挖掘和营销策划结合在一起，成立策划分析部，或客户知识部。但数据挖掘不宜和数据管理以及数据库开发部门捆在一起。后者属于IT范畴，而前者和营销，和客户管理的关系更紧密。数据挖掘部门或小组的领导人是数据挖掘团队的灵魂。好的人选不必是技术专家，但要有相当的数据库使用经验和对挖掘技术的了解。更重要的是，数据挖掘部门经理应该有开拓力，组织力和沟通能力。开拓，指主动提供咨询和建议，把数据挖掘这个产品“销售”给企业内其他部门，拿到项目“订单”。在很大程度上，一个企业数据挖掘开展的广度和深度，取决于有没有这样一个有开拓性的数据挖掘部门经理。这个人参加企业决策的机会越多，数据挖掘就越可能得到管理高层的认同，数据挖掘就越可能在企业内各个领域得到推广。开拓需要洞察力，需要捕捉蕴藏在营销业务中的数据挖掘机会，善于发现当前营销活动中的盲点和“黑洞”，看到数据挖掘对提高决策效率的可能。要做到这一点，没有营销背景，没有对产品，市场，客户的了解和相当的数据挖掘应用经验，是不可能的。洞察力还包括和技术的发展保持同步，对数据挖掘新技术和新的应用有敏锐的感觉和价值判断，对企业数据挖掘能力建设有明确目标和长程视野。部门经理需要掌握全局，组织和实施数据挖掘项目，对项目起到把关作用。数据挖掘部门经理还是连通数据分析部门和营销业务部门之间的桥梁：他一方面需要把数据挖掘和分析技术以通俗的语言和浅白的逻辑介绍给非专业的营销人员，讲解数据挖掘对营销的意义，和营销部门一起把数据分析的结果提炼为具体行动方案。另一方面，根据营销战略，营销目标部署数据挖掘和技术开发，引导技术人员跳出专业局限，从营销操作和盈利的角度考虑问题和分析数据。数据挖掘团队中的其他人员首先是能够动手做项目的数据挖掘专家。对专家如何界定是一个比较困难的问题。什么是专家，用什么标准来评判？是学历，经验，还是知识面？笔者认为经验的重要性胜于学历。因为企业的数据挖掘专家不是完全能够从学校培养出来的，对于有定量分析知识，但没有真刀实枪的做过，没有放在营销环境下考验过的人才，企业要承担较大的风险。但是这不是绝对的。对有余力支持数据挖掘研究，或需要开发企业专用的数据挖掘模块和软件的单位来说，注重学历又是可行的。因为需要应选人员有较深的理论基础和较新的知识结构。这种企业往往是大企业和对数据挖掘要求较高的企业。经验，学历都还不足以反映企业对数据挖掘人才的期望，还有很多“素质”方面的要求，而这些潜在的东西，往往是决定企业对你的工作是否满意的决定性因素。首先，企业需要的数据挖掘人员需要有解决问题的能力。这是一种和学历，经验不完全相关的综合能力，包括能够迅速抓住问题的实质，判断问题的难点，提出有效的解决方案，在信息不完整甚至冲突的情况下做出结论。不论你的算法知识再多，做过的项目再多，缺乏分析和解决问题的能力，就不能说是一个合格的数据挖掘专家。在笔者多年的工作经验中，接触到很多这样缺乏解决问题能力的专才。技术上很过硬，但就是问题问不到点子上，回答不得要领。由此带来的问题是无法统领和管理数据挖掘项目，不容易为营销部门所依赖，起到咨询顾问的作用。其次是对细节的关注能力。一个典型的数据挖掘过程包括数据清洗，准备，建模，检验，和投放等若干个步骤，其中涉及许许多多的细节，任一疏忽都可能对数据挖掘的最终结果带来影响。没有对细节孜孜以求，不放过任一个疑问的态度，就不免会在数据挖掘过程中出现纰漏，影响到结果的准确和可操作性。对细节的关注也反映了人的思维是否慎密和严紧，能够发现漏洞或问题。从另一个角度阐述，数据挖掘人员需要对数据有很强的敏感度。对数据的异常，结果的异常能够及时反应，进行补救。良好的沟通能力，包括说和写，是数据挖掘人员必备的基本素质。只能动手做模型，不能动口讲模型，把数据挖掘结果用通俗的语言和形象的表达方式解释给没有技术背景的听众，使大家能够理解你的模型，了解模型的营销意义，还不是一个合格的数据挖掘专家。有营销知识。企业需要的是解决营销难题的人才，能够从数据中找出创造性的解决方案。对于数据挖掘人员来说，仅仅知道如何进行数据挖掘是不够的，还必须知道什么时候，什么情况下进行数据挖掘，对于从学校刚刚毕业的数据挖掘人员来说,这一点只有从实践中才能学到。数据挖掘人员对产品，销售，营销，服务了解得越多，就越可能发展出适合企业需要的模型。这里涉及到几个方面：一是对数据的熟悉程度。数据虽然是死的，但每个数据项目都有特定的收集渠道，内容，和背景。没有这方面的知识，你很可能拾取了有问题的数据，或漏掉了重要的数据，以致得到错误的模型。其次，缺乏对营销业务和规律的了解会影响模型的可操作性。常常的情况是，数据挖掘人员找到了一种很好的算法，确实能够提高挖掘精度。但是模型做出来以后，才发现由于没有考虑到使用方面的细节，在数据库上投放这个模型不现实，或是成本过高以致难以实行，结果是不得不推倒重来。如果对营销业务流程有足够的了解，就不会犯这样的错误。另外，提高业务素养也是交流的需要。了解业务有助于你和营销人员取得共同语言，思路相通。这样不仅有利于解绎数据挖掘结果，也有助于发现数据挖掘需求。由于数据挖掘技术在不断更新，数据结构和内容在不断深化，固步自封不能适应不断发展的营销活动的需要。数据挖掘人员要有对新技术的渴望、与技术发展保持同步的动力。汲取新知识的有效途径是参加各种培训。可能的话，通过考核拿取证书。这不仅保障自己对企业的价值，也有助于企业数据挖掘技术水平的整体进步。除了管理人员和数据挖掘专家外，数据挖掘团队内还应该配备市场分析人员。这方面熟悉计算机编程的毕业生或员工是很好的人选。市场分析人员担负着多方面的职能，包括挖掘项目的数据准备，模型的投放和追踪检测，营销数据的规范分析，等等。这些人主要支持企业日常营销运作对数据和分析的需求，把数据挖掘人员从日常的重复的分析中解放出来。从效益角度考虑，如此配置挖掘团队也可以减少数据挖掘的人力成本。

Ⅱ 如何搭建大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：

Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。

数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。

数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模，得到想要的结果。结果可视化及输出API。可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。

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Ⅲ 企业如何布局数据管理中台

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Ⅳ 如何打造优秀的大数据团队

如何打造优秀的大数据团队
对于企业来说,要建设自己的大数据平台,需要的不只是技术解决方案,更重要的是组建一支优秀的数据团队。那么,数据团队有哪些成员组成?他们的工作方式是什么?采用怎样的组织架构来开展工作?
1. 数据团队成员这里只讨论数据团队中核心成员的角色和他们的工作职责。1)基础平台团队主要负责搭建稳定、可靠的大数据存储和计算平台。核心成员包括:数据开发工程师负责Hadoop、Spark、Hbase和Storm等系统的搭建、调优、维护和升级等工作,保证平台的稳定。数据平台架构师负责大数据底层平台整体架构设计、技术路线规划等工作,确保系统能支持业务不断发展过程中对数据存储和计算的高要求。运维工程师负责大数据平台的日常运维工作2)数据平台团队主要负责数据的清洗、加工、分类和管理等工作,构建企业的数据中心,为上层数据应用提供可靠的数据。数据开发工程师负责数据清洗、加工、分类等开发工作,并能响应数据分析师对数据提取的需求。数据挖掘工程师负责从数据中挖掘出有价值的数据,把这些数据录入到数据中心,为各类应用提供高质量、有深度的数据。数据仓库架构师负责数据仓库整体架构设计和数据业务规划工作。3)数据分析团队主要负责为改善产品体验设计和商业决策提供数据支持。业务分析师主要负责深入业务线,制定业务指标,反馈业务问题,为业务发展提供决策支持。建模分析师主要负责数据建模,基于业务规律和数据探索构建数据模型,提升数据利用效率和价值。2. 数据团队的工作方式数据团队的工作可以分成两大部分,一部分是建设数据存储和计算平台,另一部分是基于数据平台提供数据产品和数据服务。平台的建设者包括三种人群:基础平台团队对hadoop、spark、storm等各类大数据技术都非常熟悉,负责搭建稳定、可靠的大数据存储和计算平台。数据平台团队主要负责各类业务数据进行清洗、加工、分类以及挖掘分析,然后把数据有组织地存储到数据平台当中,形成公司的数据中心,需要团队具有强大的数据建模和数据管理能力。数据产品经理团队主要是分析挖掘用户需求,构建数据产品为开发者、分析师和业务人员提供数据可视化展示。平台的使用者也可以包括三种人群:数据分析团队通过分析挖掘数据,为改善产品体验设计和商业决策提供数据支持。运营、市场和管理层可以通过数据分析师获得有建设性的分析报告或结论,也可以直接访问数据产品获得他们感兴趣的数据,方便利用数据做决策。数据应用团队利用数据平台团队提供的数据开展推荐、个性化广告等工作。3. 数据分析团队的组织架构在整个大数据平台体系中的团队:基础平台、数据平台、数据应用和数据产品经理团队都可以保持独立的运作,只有数据分析团队的组织架构争议比较大。数据分析团队一方面要对业务比较敏感,另一方面又需要与数据平台技术团队有深度融合,以便能获得他们感兴趣的数据以及在数据平台上尝试实验复杂建模的可能。从他们的工作方式可以看出,数据分析团队是衔接技术和业务的中间团队,这样的团队组织架构比较灵活多变:1)外包公司自身不设立数据分析部门,将数据分析业务外包给第三方公司,当前电信行业,金融行业中很多数据分析类业务都是交给外包公司完成的。优势: 很多情况下,可以降低公司的资金成本和时间成本;许多公司内部缺乏相关的知识与管理经验,外包给专业的团队有助于公司数据价值的体现 。劣势:一方面外包人员的流动和合作变数,对数据的保密性没有保证;另外一方面,外包团队对需求的响应会比较慢,处理的问题相对通用传统,对公司业务认知不如内部员工深入,创新较低。2)分散式每个产品部门独立成立数据分析团队,负责响应自己产品的数据需求,为业务发展提供决策支持。优势:数据分析团队与开发团队、设计团队以及策划团队具有共同的目标,团队整体归属感强,绩效考核与产品发展直接挂钩,有利于业务的发展。劣势:在业务规模比较小的情况下,数据分析师比较少,交流的空间也比较小。因为身边的同事都不是该领域的人才,无法进行学习交流,所以成长空间会比较小,分析师的流失也会比较严重,最终陷入招募新人——成长受限——离职——招募新人的恶性循环。另一方面,每个产品团队都零星地招募几个分析师,整体来看给员工的感觉是公司并不是特别重视数据化运营的文化,对数据的认同感会被削弱,不利于公司建立数据分析平台体系。3)集中式数据分析团队与产品团队、运营团队各自独立,团队的负责人具有直接向分管数据的副总裁或CEO直接汇报的权限,团队负责响应各业务部门的数据需求。优势:分析团队具有充分的自主权,可以专心建设好公司级别的数据平台体系,研究数据最具有价值的那些问题,有权平衡业务短期需求和平台长期需求直接的关系。另一方面,这种自上而下建立起来组织架构,可以向全体员工传达数据在公司的重要位置,有利于建立数据化运营的文化。劣势:产品业务团队会觉得他们对数据的掌控权比较弱,一些业务数据需求得不到快速响应,认为分析团队的反应太慢无法满足业务发展的需要。随着业务发展越来越大,产品团队会自己招募分析师来响应数据需求,逐渐替代分析团队的工作,这样势必会导致分析团队的工作被边缘化。4)嵌入式数据分析团队同样独立于产品团队存在,但只保留部分资深数据专家,负责招聘、培训数据分析师,然后把这些人派遣到各产品团队内部,来响应各类业务数据需求。优势:团队的灵活性比较好,可以根据公司各业务线的发展情况合理调配人力资源,重点发展的项目投入优秀的人才,一些需要关闭的项目人才可以转移到其他项目中去。劣势:分析师被嵌入到产品团队内部,受产品团队主管的领导,从而失去了自主权,导致沦落为二等公民。人事关系在公司数据分析团队中,却要被业务团队主管考核,但业务团队主管并不关心他们的职业发展,导致分析师的职业发展受到限制。那么,到底采取哪一种组织架构比较合适呢?可以根据公司数据化运营进展的深度灵活采取一种或几种方式。除了外包模式,其他组织架构我都经历过,简单来说,早期采用分散式、中期采用集中式、后期采用分散式或嵌入式以及两则并存。早期:公司对数据体系的投入一般是比较谨慎的,因为要全面建设数据体系需要投入大量的人力和财力,公司不太可能还没有看清楚局势的情况下投入那么多资源。所以,往往都是让每个产品团队自己配置分析师,能解决日常的业务问题就行。杭研院早期的网易云阅读、印像派等项目中就是采用的这种分散的模式。中期:随着业务的发展、公司对数据的认识有所提高并且重视程度不断加大,就开始愿意投入资源来构建公司级别的数据体系。这个阶段采用集中式有利于快速构建数据分析平台,为公司各个产品团队提供最基础的数据分析体系,能在未来应对业务的快速发展。杭研院花了两年时间完成了这个阶段的主要工作,并在网易云音乐和易信产品发展阶段起到了至关重要的作用。后期:一旦公司级别的数据分析平台构建完成,消除了早期分散模式中分析师缺少底层平台支持的窘境,他们能够在分析平台上自助完成大量的数据分析工作。而且经历过集中式阶段的洗礼,公司上上下下对数据的认识都有了很大的提高。此时,在回到分散模式时,原先的很多弊端已基本消除,此外,采用嵌入模式也是可以的。目前杭研院在网易云音乐、网易云课堂、考拉海购等几个产品中就是分散式和嵌入式并存的架构。总之,没有最好的组织架构,只有适合自己的组织架构。

Ⅳ 优化团队如何进行搭建比较有效呢

一个好的SEO团队都需要什么样的人才呢?
内部团队并不需要一个“超神级”SEO水平，不过需要紧密的配合，高效的运作。
1，需要一个SEO经理，来对于公司SEO团队进行管理。

SEO经理应需要较高的水平，应时刻掌握搜索引擎的实时动向，来进行调整SEO方案。并且要了解网站结构，SEO原理及方法，管理和沟通技巧等知识。
2，内容编辑，原创或者伪原创内容，并且应在内容做好SEO优化，比如标题的撰写，内容关键词密度等，锚文本的分布等。

3，页面优化，负责站内页面标题，关键词，增加tag，调整内部链接，发布站内文章等工作。
4，链接建设，如友链交换，外部链接的发布等。
5，技术人员，因为SEO人员并不涉及到建站方面，技术人员就应去根据SEO经理设定的网站结构，403页面，URL静态化等技术支持。
一般以上人员就可以组成一个SEO团队，SEO团队可大可小，根据公司网站的规模来确定SEO的人数。这样便可以开始一个网站的优化项目了。

Ⅵ 企业如何建立大数据部门

企业如何建立大数据部门

企业如何建立大数据部门，很多公司老板想组建一个大数据团队，我们需要对于未来数据中心的人员安排如何，怎么样工资体系比较合适的？”反过来，有很多刚毕业的大学同学也在问我，“我这个专业需要撑握那些技术才能被企业看上。”当然也有，工作三年以上的小伙伴问我，未来自己的职业规化是怎么样的，这个我以后再跟大家一起来探讨。
现在大数据很热，很多大型互联网公司对于数据部门配制都可以跟财务系统的人员相当了，也有很多初创企业拿到融资的移动互联网企业，在运营稳定的情况下，已经开始对于大数据分析团队开始进行配置，市场上能称的上数据分析师的人才差不多在10万左右，未来预计在1000万左右规模会跟数据分析相关人员需求，而大学对于大数据分析这块专业的缺失，根本来说没有办法能承担一个数据分析师的角色，所以这块数据分析师的需求会强烈，待遇会高。有同学担心数据分析师是否未来人工智能的发展起来，会出现失业的情况，这个相信担心是多的，因为商业的决策，从来都是人的事，即使未来技术的进步，也不可能会让机器来代替人的决定。
数据分析师是企业不仅是数据分析工人其实也是数据分析体系的设计师，开始时企业会有很多一些临时的需求，比如市场部需要数据分析提一些数据做一些表格，这样很容易会产生很多的表哥表妹的问题，觉得自已的意义不是很大,但是在我看来一个好的数据分析师，他应该是半个市场运行人员有着很好的沟通能力，80%的工作量是业务与市场部门提出的需求，在精通企业业务逻辑运作前提下再结合数据中出现的问题给于业务提出合理的建议，当然现在可能更多的是事后评估与监控的作用。
对于初级数据分析师，如果这个小伙子对于基本的统计模型与数据提供，特别SQL与EXCEL能过关，这个人差不多能用了，但是关键点就是这个侯选人是否有着很好的逻辑能力与沟通能力，如果是内向型的，其实未来做起来会很难，因为数据分析师的技术的门槛不高，但是否能对于业务敏感，对于数据敏感，及是否能把分析出来的东西在业务方进行落地，这就是数据分析师的价值。中级数据分析师需要三年以上，就需要他能对于业务进行建模那么就需要他对于一些基本模型熟悉及对于统计软件熟悉，当然如果能走的更远的小伙伴需要能对于自已设计模型能力，怎么进入数据指导业务的阶段。
对于数据部门人员的设计时，最好是把数据分析人员分别跟各个业务线进行对接，最忌讳数据仓库人员与业务部门对接，这样很容易使数据部门流于形式，主要的原因数据仓库人员没有对于业务方提供需求进行分析，因为有时业务部门在需要数据分析都不知道自已要什么，所以很容易对于数据团队产生很负面的影响。因为数据中心说开了，毕竟是一个服务部门很难直接产生价值，所以需要跟业务与市场人员进行密切的协作才能产生价值，最怕就是数据中心自已在做产品，结果很辛苦却没有产出。那么数据中心的团队的负责人，是数据分析人员还是数据仓库人员出身的，从我这边长期的观察来看，如果是中小型的企业，最好是商务智能出身的比较好一些，主要的原因能满足初级对于数据分析系统，未来也会对于数据分析有一个不错的了解，如果企业技术开发能力不错，最好是数据分析出身，对于实现数据产生价值，有着很深远的影响。