三三制：大数据企业如何打造一支打不烂、打不散的团队？

• 什么是“三三制”？

三三制是抗日战争时期林彪提出来的，当时，鉴于当时八路军一窝蜂的班组自由冲锋经常被敌人优势火力压制，他提出了三三制战术。面对火力密度很高，战斗意志和素养都很强的敌人，不能再进行简单的“一打一冲”，而要注意疏散密度，减少伤亡。部队，主要是战术单位，比如班排连，不能继续挤做一团，即使基本单位，也要明确分工，冲锋，掩护，支援，从一开始就有区分。

“三三制”是一个班内由三至四人划分三或四组。正副班长为当然小组长。另在班内挑选政治较好、战斗勇敢，或有经验的战士充当组长。在战斗时各组以班长为核心，在班长领导下，率领本小组根据敌情地形，散开距离间隔进行作战，不超过班长口令指挥范围以外，在平时使三三制编制要与日常生活管理教育公差勤务等一切活动相结合，在战斗中求得灵活动用发挥其效能。

“三三制”对中国军队影响最大的是中国军队甚至一个班十几个人，也会划出三个战斗小组。班长，副班长，还有一个小组长，各带一部分人行动。这种精密的划分，将战术指挥权下放到了几乎全体士兵。一个班有三到五个士官各司其职，还有老兵，有党员，排长还有政治战士，连长连副指导员，如此严密当然是“打不垮拖不烂”的队伍了。同时指挥员的工作量也实际减轻了不少，班长搞掂组长，一个组长搞掂两三个兵，排长加大班长搞掂三四个班长...以此类推，整支部队在建制管理上的压力小多了...政工人员专门管人以外还负责与地方的接洽，又进一步形成系统效应。

• “三三制”组织创新的案例

熟悉华为的都知道华为在组织管理上有独到之处。在华为成立早期，华为总裁任正非就在公司倡导和推动“一点两面三三制”。什么叫一点两面呢？所谓一点，就是说要集中优势兵力于主要的攻击点上，反对在各点上平分兵力的办法。所谓两面，就是说必须采取勇敢包围办法，防止敌之突围逃走。具体到企业里实际上指市场组织形式。市场团队里充当尖刀队的先头部队在“华尔街的城墙”撕开口子，两翼的部队蜂拥而上，把这个口子从两边快速拉开，然后，“华尔街就是你的了”(任正非语)。

早期，任正非要求华为的干部们就“一点两面三三制”写心得体会。前副总裁费敏、常务董事李杰，对“一点两面三三制”体会最深，在《华为人报》发表后，任正非大加赞扬，就提拔他们上来。此后，“一点两面三三制”便作为华为公司的一种市场作战方式、一线组织的组织建设原则在全公司广泛推开。

应该说，这是受中国军队的启示，华为在市场组织建设上的一种模仿式创新，对华为20多年的市场成功助益甚多，至今仍然被市场一线的指挥官们奉为经典。

• 大数据团队的“三三制”

三三制的核心是指挥权下放和小团队独立作战，这和今天企业越来越追求扁平化管理和业务线独立运作的理念是不谋而和的。

那么，大数据企业或者说数据驱动的企业有没有可能借鉴这种组织形式呢？在开始讨论这个问题之前，我们先来认识一下大数据团队中“角色”和职位。

1. 大数据团队的“角色”

笔者认为，大数据团队应该有如下几种角色：

领导者

一个高效的项目管理者通常要识别项目的利益相关者，并搞清他们需要什么。这些人会问“ 我们要回答的商业问题是什么？ ”设定并传达工作目标、范围和时间，落实到每个相关人员。他还要确保每个相关人员，从数据分析师到开发工程师，同步工作并理解要交付什么。

构建者

他们为大数据项目组织数据并建立分析模型。他们还修订、更新和替换必要的模型。

开发者

这些人把收集的数据组织在一起，以便用于分析，他们负责设计数据的结构，以确保数据可以有效地供所有用户检索，有些数据的访问需要数分钟、甚至数小时，例如，需要每分钟或每小时使更新的数据。同时他们还要维护这些数据，以确保数据总是干净的、准确的。

分析者

团队里需要至少有一个人对数据背后隐藏的东西非常好奇。我把这些人称为分析者。分析者通常是数据分析师、产品经理或市场营销团队的某个人。这些人不仅疯狂地想了解业务问题的答案，还能时时提出新问题。分析者喜欢钻研项目第一阶段收集的数据，而且有很多点子，引出下一阶段应该收集的新东西。他们还要负责解释结果，并推动各部门协作和付诸实施。

2. 大数据团队的职位划分

上述划分只是一种逻辑上的划分，那么在企业里面他们对应的是哪些具体的岗位呢？首先我们先来认识一下大数据公司目前最常见的三个职位：

数据分析师：

基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。

数据挖掘工程师：

偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。

数据开发工程师：

一般也叫数据开发工程师，负责搭建仓库搭建、数据的存储、处理、计算处理、报表开发等。

不难看出，上述三个职位和“角色”的对应关系应该是：

3. 谁来担任领导者？

那么问题来了，“领导者”这个非常重要的“角色”一般由谁来承担？这个问题没有标准答案，通常取决于企业的组织形式、数据应用的程度。

在一个以技术驱动，重视工程师文化的企业里这个角色通常是CTO、CIO、部门主管甚至是资深架构师，通常这个人具有非常深厚的技术背景和团队管理能力。

在一个以产品驱动，重视产品经理文化的企业里，这个人通常是产品经理(或数据产品经理)，这个人通常具有非常好的业务感觉和沟通协调能力。

当然，对于大数据应用成熟、有自己独立的数据中心或者业务单元的企业，这个领导者也可能是“数据科学家”，如百度大脑(Baidu Brain)计划的负责人吴恩达。

数据科学家通常对上述几个职位的职责都非常熟悉，在能力上他们本是就是这些职位的个中高手。在职责上他的核心价值在于“识别问题”，然后才是“解决问题”。

数据科学家通常直接效力于企业的CEO、CIO或者VP，他们需要面向企业的商业问题，通过数据驱动来创造不同特性的产品和流程，为客户提供更有价值的服务。

• 大数据企业的“一点两面”

1. 一点=先尝尝大数据的“味道”，再谈怎么做

很多企业做大数据，一开始就大张旗鼓做建设。要知道大数据平台一旦建起来，若是不好用或是有问题，再来改，搞不好就是全盘颠覆。

所以，在企业全面构建大数据平台之前，可以按三三制的原则成立一支具有大数据全栈能力的先头团队，同时给予一定的资源和权力，由这个大数据团队花一点时间先行先试。比如，对于要开展的一个促销活动，给出数据链的支撑，或者对于某个上线的产品进行用户画像评估和A/B test决策。即便是最简单的大数据尝试，也能让我们发现搭建大数据体系时可能存在的问题。具体如何操作呢？大数据团队要先做好业务沟通和原型系统。

业务沟通

同样是利用大数据进行客户画像、挖掘客户需求。对于电商而言，在电商平台建设之时，很多数据就已经相对规整的存储系统里了，只需要通过网站流量统计工具，分析用户流量来源和特点;然而，对于传统行业而言，先得搞清楚的是企业内部的运作流程和每个大大小小系统上能够提供什么数据，可能根本没有现成的数据给你。

为此，大数据团队需要花更多的时间和业务团队去沟通，了解业务的整个流程，了解他们的痛点在哪里，学习他们处理业务的经验。

然后用替换法，看能否将他们的经验进行数值量化，通过数据的变化去控制逻辑的进行，最终替代掉他们的一部分工作。

大数据团队想要自己变得更有存在的价值，必须承担半个产品经理的角色，学会使用产品的思维去思考问题，去沟通交流，去了解业务，去构建你自己的数据产品。

原型系统

有了初步的业务沟通，你可以尝试搭建一个原型系统，并邀请你的目标用户(包括内部用户和外部用户)使用并收集用户反馈。

当然，这里可能就有两种情况了，一种是业务方使用完了之后，直接再也不想使用了，那么你就要思考你们的方向是不是错了，然后重新反思review，然后快速推翻重建，或者调整你们的思路。

如果用户提出一些优化建议，那至少意味着团队的工作是有价值的，接下来的事就是让价值更大化，正规化。

2. 两面=平台建设者和平台使用者

当原型系统验证成功的时候，大数据团队必须让企业的领导者参与进来。大数据团队必须清楚，数据驱动是跨部门的公司战略，绝不是一个团队，一个部门的事情。

企业推行大数据的最终目的，是要让它成为公司决策的“大脑”、市场销售的“指挥棒”，说到底，大数据要能够支撑方方面面的工作，是整个企业级别的大事。企业决策者是应该是大数据产品的“首席体验官”。

所以，大数据战略的推进，需要企业领导者充分参与，才能保证不跑偏。否则，大数据项目只会沿袭旧有的运营模式或流于形式。

大数据团队需要推动企业建立一种与大数据应用阶段相适应的组织机构和企业文化，让大部队能跟上来，形成合围和规模效应。从军事上讲，只有先头部队顶在前面，两翼没有包抄的话，先头部队将很快陷入孤军奋战危险境地。

在大数据企业中，两翼部队是大数据平台的利益相关者，按照参与的程度通常可以分为“平台建设者”和“平台使用者”，前者负责建设数据存储和计算平台，后者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、市场和管理层可能通过数据分析师获得有建设性的分析报告或结论，也可以直播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花的数据开展推荐，个性化广告等工作。

• 总结

数据驱动的企业组织形式必须是全员参与、自上而下的。必须让 “ 利用数据 ” 成为企业任何人员的职责，企业决策者必须要成为大数据产品的“首席体验官”。

在开始大规模建设之前，可以先成立一个由数据科学家(领导者)、数据分析师(分析者)、数据挖掘工程师(构建者)、大数据开发工程师(开发者)组成的大数据团队先行先试，在取得局部突破(原型验证成功)的情况下，再投入资源进行产品开发和设计。

大数据企业组织形式中的“一点两面三三制”。“一点”指组织大数据团队(先头部队)先行先试，验证数据平台的可行性。“两面”指数据平台的使用者和建设者(两翼部队)。三三制指无论是大数据团队还是企业整体组织架构都按照权利下放、小团队对立作战的形式进行运作。

End.