一些最成功的公司是那些采用数据知情决策的公司。基于实际、有形的数据做出业务决策带来了许多好处，包括在竞争对手面前发现趋势、挑战和机遇的能力。最重要的问题是，“如何建立具有战略灵活性的组织数据团队结构，以从这些基于数据的决策中获益？”
“组织数据团队结构”一词涉及公司内部信息或数据、知识和资源的分配和协调，以及成员之间的社会沟通和互动。同时，“战略敏捷性”是指快速获取新知识、生产适当产品和服务并将其交付给各自客户和地点的能力，这在数据空间中至关重要。本文描述了构建数据团队的角色和各种选项，以便以战略敏捷性做出明智的数据决策。
数据团队中的角色
数据工程师（DE）
数据工程师是负责设计、构建和维护数据项目数据集的核心成员。他们与数据科学家和分析师密切合作，以确保数据的可用性、清洁性和策划性。他们捕获来自不同来源的数据，并在清理和转换数据后发布核心数据集。他们向首席信息官、CDO或工程副总裁报告，并与数据科学家、分析师和其他人物进行沟通，以进行下游有效分析。他们可能依赖于应用程序开发人员来捕获数据。
数据工程师所做的大部分工作都与准备数据团队和组织所依赖的基础设施和生态系统有关。例如，数据工程师收集和集成来自各种来源的数据，构建供其他数据团队成员使用的数据平台，以及优化和维护数据湖和数据仓库。在Gen AI和LLM的帮助下，该职位将提高数据可靠性，同时简化和自动化他们目前处理或协助的许多重复任务。
数据分析员（DA）
数据分析师是使用数据进行报告和分析的专家。他们了解业务运营和战略目标，并知道如何应用算法来回答问题。他们使用Excel、SQL等前端工具，并通过仪表板和报告向高级管理层展示调查结果。数据分析师应该具备领域知识，也可以担任主题专家。
分析工程师（DE和DA技能组合）
分析工程师是一个相对较新的职位，正变得越来越普遍。它需要技术专长和数据分析技能的结合。他们创建了数据分析师可以使用的数据资产，弥合了数据工程师构建的内容和分析师需要的内容之间的差距。他们将软件工程实践带到了桌面上，可以加快分析交付。他们是数据工程师，专注于根据组织的业务规则和数据建模原则构建数据集。
数据科学家(Data Scientist)
数据科学家使用复杂的数据挖掘工具，如R、Python和Scala来生成预测性和规范性分析。他们有很强的数学背景，对深度学习和机器学习工具包有着深刻的理解。他们的工作包括设计算法和模型，为各种项目挖掘和组织数据。虽然各组织的角色和职责各不相同，但数据科学家通常会根据数据科学举措为数据项目提供信息和塑造数据项目。这些人可能会对利用第二代人工智能和LLM的企业的知识管理系统的构建产生重大影响，并很快与数据工程人物密切合作。
管理职位
除了上述职位外，大型组织中的数据团队通常还有一个管理或领导职位，负责定义数据战略并与之保持一致。管理角色中的一些职位包括数据工程经理、数据工程总监、首席数据官等。
业务线/域用户
这些数据的最终用户做出决策。他们提供了报告、特别分析工具、数据产品等。他们接收报告、洞察应用程序和分析数据的工具。例如，在市场营销中，经理们会关注特定活动的投资回报，并可能根据这些信息调整资金。
合规和安全团队
安全和合规团队通过确保一个符合行业法规和最佳做法的安全合规环境来保护组织的资产、数据和声誉。它们防止违规行为，管理风险，并使运营符合法律要求。
数据质量工程师
DQE通过开发度量标准、测试错误以及实施质量工具和流程来确保数据的准确性、完整性和可靠性。在当今的业务环境中，组织实现数据可观察性成熟度变得越来越重要。
数据团队结构
集中式结构
中央团队是组织中的典型团队，其成员向同一层级报告，并负责业务计划和分析。它适用于中型公司和初创公司，可以更快地做出决策并共享知识。中心团队还维护数据策略。
数据工程师（DE）和数据分析师（DA）向数据领导者报告，并与顾问等业务部门负责人合作。
一旦随着组织的发展、多个领域的增加以及对数据和分析的需求增加，复杂性增加，这种结构就会开始失效。这可能会导致与业务合作伙伴建立更多的交易关系，并限制建立更深层次业务环境的机会。数据团队成员可能无法充当业务合作伙伴的工程思想合作伙伴。
去中心化、嵌入式或面向领域的结构
许多从中央团队开始的组织都选择这种模式，因为这是最自然的选择。在该模型中，数据团队成员被集成到业务/域团队中，并负责提供各自域的优先级。这有助于更好地与业务职能保持一致，并使管理优先级变得更加容易。通过嵌入领域，数据团队成员可以随着时间的推移发展出重要的领域专业知识，并提高工作效率。
分散式模型，数据分析师 (DA) 和分析工程师 (DE) 向业务部门报告，集中式数据工程师 (DE) 向数据负责人报告，重点关注支持平台功能。
对于大型企业来说，这种类型的团队结构可能是必要的，因为中央团队无法满足单个业务单元的每一个需求，这将过于繁琐。
当与分布在众多业务和产品团队中的大量数据团队一起进行规模扩展时，找到数据问题的根本原因可能是一项挑战，通常与大海捞针相比。由于标准化和全球度量定义方面的挑战，业务部门可能会报告不同的值。这是因为所有权属于各自的域。
混合团队结构
它是典型的集中式或面向域的模型的一个新的替代方案。这种创新的方法结合了两个世界的优点，创建了一个能够应对任何挑战的高效团队。这种方法包括拥有一个集中的团队（卓越中心），为整个组织定义标准、企业工具和治理。将有被称为数据大使或领域负责人的个人，他们与COE密切相关，负责管理一个或多个业务领域。
混合结构，数据分析师（DA）和分析工程师（DE）向业务部门报告，但与领域负责人（DL）和COE数据工程师密切合作，遵循整个组织的统一数据方法。
COE团队的大使/领域负责人负责其领域的数据分析、管理优先级、推动标准化，并为公司整体协调统一的数据方法。该系统运行非常高效，使您能够享受具有良好结构的数据功能的优势。这一非凡的成就确保了在数据团队结构方面做到两全其美。
数据团队最佳组织结构指南？
为了确保一家公司充分利用其数据，首先衡量其数据成熟度水平并制定其组织目标是很重要的。从那时起，应该制定一个与这些目标完全一致的数据战略。随着组织的成熟，定期检查和评估团队结构和组成以确保其保持有效和高效是至关重要的。为此，应定义度量标准，以准确衡量团队模型组成的有效性，并应根据这些度量标准进行任何必要的课程更正。通过遵循这些步骤，一家公司可以确保它正在创建最大的数据，并尽可能高效地利用资源。
为数据团队定义明确的角色和职责至关重要。它避免了混乱和潜在的冲突，并确保每个人都朝着共同的目标努力。花点时间制定这些指导方针，并确保每个人都站在同一立场上。
需要注意的是，数据团队结构不存在公认的黄金标准。相反，每个组织的具体需求和目标应该决定其团队的组成。至关重要的是要保持灵活性和适应性，以创建有效帮助实现公司目标的团队。
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