2021年9月上旬，工業和信息化部發布2021年1-7月互聯網和相關服務業運行情況。數據顯示，1-7月，我國規模以上互聯網和相關服務企業(簡稱互聯網企業)完成業務收入8869億元，同比增長26.3%。這說明在疫情常態化的態勢之下，互聯網企業憑借其獨特的發展方式和經濟增長方式，仍然實現良好的運行和發展。

實際上，在疫情不斷反復中就已經讓很多企業對互聯網業務的開拓有了越來越多的需求。與此同時，互聯網創業公司也更能適應目前的大環境，一夜之間越來越多的企業尋求數字化轉型，也有越來越多的創業公司走上了互聯網公司的道路。
在互聯網公司運行過程中，其運行邏輯根植于互聯網邏輯，而最重要的就是擁有一個屬于自己的數據團隊。那么究竟互聯網企業需要的數據是什么以及數據團隊包括哪些組成？如何建立一個好的數據團隊？今天基于這些問題，小億和來大家一起分析一下。


一、數據團隊包括哪些組成？

其實企業的數據部門應該是高度跨學科的領域，依賴于整個團隊的共同協作，多角度的觀點和不同的分工尤為重要。數據團隊囊括了從大數據架構到數據平臺的建立、再到最終的數據治理，和數據可視化等工作內容，所以數據團隊的構成也可也從這些方面來看。
首先是數據產品經理，這個職位應該算是數據團隊的先導人員。因為當數據產品經理做出數據畫像和企業行為分析時，數據團隊才能繼續找到下一步的方向，進一步發揮企業數據的商業價值。簡單地說數據產品經理就是梳理各部門需求，匯總整理數據流程，將數據體系化，為企業數據進一步發揮商業價值提供方向。
其次是數據開發團隊，而數據開發團隊的工作內容則包括了數據清洗、數據加工和建設數倉模型。眾所周知，數據質量是算是數據團隊的生命線，所以數據開發團隊的工作內容不可忽視。這一部分的團隊工作必須保證數據的一致性，從而避免數據的無效值和缺失值，保證數據上游不出錯。建設數倉模型也是數據開發團隊的職責之一，這能讓企業中對應的數據使用相應的數據模型。
再是是數據挖掘部分，這一部分的工作在數據研發和產品經理的基礎之上，對數據進行進一步的處理，達到企業需要的效果。如算法工程師根據數據和不同的算法給用戶貼上不同的標簽，從而發揮其商業意義。
最后是BI數據分析師和工程開發。BI（Business Intelligence）是指商業智能，它能提供使企業迅速分析數據的技術和方法。BI工具是用來進行數據處理的好幫手，就像億信ABI是億信華辰歷經十五年匠心打造的國產化BI工具，技術自主可控。它打通了從數據接入、到數據建模與處理、再到數據分析與挖掘整個數據應用全鏈路，可滿足企業經營中各類復雜的分析需求，甚至可以省去數據部門很多的工作，幫助BI數據分析師完成數據分析的工作并實現數據可視化分享。
以上就是數據團隊的大致構成，但肯定還可以更加細化。對于互聯網創業公司來說，這些組織結構已經足夠，但建立數據團隊還是要根據公司的具體業務來看，才能使數據團隊發揮最大的作用。


二、為什么要建立數據團隊？

總的來說，數據團隊的作用無非體現在兩個方面，一個是數據本身上的——提高數據質量；另一個是企業層面上的——輔助企業做出決策。
國際數據管理協會的《數據管理知識手冊》中規定：數據質量（DQ）是“既指與數據有關的特征，也指用于衡量或改進數據質量的過程，所以數據質量對于企業的意義重大。對于各大企業來說，數字化轉型成為了不可避免的新型發展道路，但在數據化轉型的過程中，可能會面臨數據質量問題的考研。數據不共通、格式不統一、數據孤島等都是可能存在的問題。但如果創業企業一開始就做好了數據質量管理，搭建起合適的數據團隊就可以基本上避免這個問題，并高效的走上數字驅動發展道路。
可以說，沒有任何一個企業的決策是沒有數據支撐的空中樓閣，而數據團隊工作的意義就體現在如何把數據變為更加可觀性強的結論，為公司的業務部門和公司中高層提供參考。經過數據團隊處理的數據可以為業務部門提供更多的業務可能性，不同的行業思考和未來發展道路的新可能；給公司內部數據做出總和，處理得當甚至可以發現公司潛在的數據問題等。

三、怎么建立數據團隊？

數據團隊的建立肯定不是一蹴而就的，也不是拍腦袋招人就可以的，它應該是有一個屬于自己的規劃流程。
第一步應該明確數據團隊的定位和公司需求。對于不同規模、行業的公司，其自身的瓶頸和現實需求不同，數據團隊承擔的戰略需求差異較大。這一點對于創業公司CEO，要有更清晰、透徹的認識，如果一昧追求大的、不適合自己的數據團隊甚至可能起到反作用。有的公司可能更需要業務方向地數據整合分析，有的公司可能更需要同行業發展分析，所以數據團隊應該確定數據團隊的短、中、長期價值定位，并基于公司的業務發展計劃確定數據團隊定位，從而助力公司的目標達成，量化其價值。
第二步是就到了搭建數字團隊。看起來數據團隊的搭建是招人就能解決的，但其實并不是。一般情況下，數字團隊的搭建有兩種選擇：一種是功能型團隊，另一種是嵌型團隊。
功能型團隊是我們常見的數據團隊，他們集中于專門的數據部門，向負責人匯報工作。這樣的團隊在公司的重要討論中有一席之地，可以獲得屬于團隊的預算和必備的基礎設施，并機動地解決所有人的分析需求，即使這并不是某些特定部門的首要任務。而劣勢則是數據分析師需要大量的時間熟悉項目。在一個功能型團隊中，分析師通常按項目級別被分配到項目中，這意味著該項目已經進展了一個階段，數據分析師才參與工作。他們需要開始學習相關知識。根據以往的經驗，數據分析師對這種現狀時常不滿，因為他們無法深入到任何一個領域，跟隨項目一起成長。
嵌入型團隊則是為每個團隊（銷售團隊、市場團隊、產品團隊、客戶服務團隊等）都配備數據人員，負責解決團隊特定的數據需求，并匯報給不同的負責人。數據工作人員被安排到特定的團隊中，快速提供精準適配的服務。但缺點與功能型團隊相反，當存在跨部門分析需求時，他們難以支援，且基礎設施和學習預算也會嚴重不足。
所以這兩種不同的搭建方式企業可以根據自己的不同需求進行選擇，做出利益最大化的決策。
第三步是數據團隊的迭代。
當前，公司業務的發展與變革極為迅速，數據團隊的驅動戰略、團隊設計也不是一成不變的。如何‘優化’團隊，使其在整個公司發展中保持強勁的驅動力，也需要特別注意。高效性是數據團隊組建的標準，其最終的價值閉環是如何高效響應、有效實現需求。基于這一原則，在不同公司需求、不同驅動戰略的大背景下，搭建針對性的數據團隊。所以數據團隊的學習和迭代也是非常重要的。

四、建立數據團隊需要注意什么？

數據團隊的搭建對于創業企業來說也是一件需要斟酌考慮的事情，不僅在搭建過程中其中有一些不能忽視的注意事項，而且搭建完成后更是有要注意的地方。
數據團隊的搭建要量力而行。作為互聯網創業公司，一開始可能沒有非常多的業務量和數據團隊的需求，所以一開始的搭建目標和搭建要求可以小一些。不需要追求過于“高大上”和完備的數據團隊搭建。
搭建數字團隊不需要完全拘泥于嵌入型和功能型團隊。上文我們也提到，這兩種團隊類型各有利弊，企業在創業過程中如果對數據團隊的工作量需求較大且能夠承擔，可以考慮采用了混合方法建立數據分析團隊。這是一個具有獨立負責人的團隊，但每一個數據工作人員都有自己負責的特定領域，他們的匯報線是負責人，但與他們支持的部門坐在一起共同工作。這樣可以最大程度避免兩種不同的搭建模式的弊端，但也不可避免成本更高，所以互聯網創業公司可以酌情選擇。
數據團隊處理的任務是不斷變化的。隨著時間的推移，從用戶統計到最終制定產品流程和策略，數據處理團隊的任務應隨之不斷變化。如果搭建好數據團隊之后就不對此進行革新發展，很有可能會導致公司數據團隊落后，無法發揮出原有的作用和意義。

數字化時代數據的的作用毫無疑問，對于互聯網創業公司更是如此。數據團隊的搭建離不開審慎的決定和數據產品的選擇，信華辰作為中國專業的智能數據產品與服務提供商，秉承著幫助企業實現數據驅動、數據智能，已累計為8000多家客戶提供數據分析平臺、數據治理系統搭建等專業的產品咨詢、實施和技術支持服務，全面助力客戶實現業務數據的實時分析和全景展現，滿足多場景的使用需求。