数据时代企业如何在大数据领域投资和选择,资本的方向如何开源输出?

由于现在越来越多公司试图在数据时代真正颠覆之前占得一席之地,所以也早早开启了数据研究使用之路,那么,问题来了,如何完成0到1的过渡阶段呢?

之前很多参与《大数据职业生涯规划直播课》的朋友一些疑惑的点诸如:

针对一个传统企业做大数据顶层规划,帮他们组建大数据团队,制定阶段计划,目标是快速用数据带来业务提升?

初创公司数据团队是否更需要能力更加全面的工程师?

第一,我们首先需要解决的是,基本数据架构的搭建、并且围绕架构将数据流程的打通,只不过结合传统企业的特点,这一步会走的更艰辛点。在这一步,结合业务实际情况,进行数据平台架构设计,并逐步落地,所以,对于数据架构你需要住够的清晰。此外,这个阶段有个很重要的点就是,不要想过于遥远的事情,但也不能忽略未来,即我们在做平台规划的时候,尽量的满足当前业务数据即可,但依然要留下可扩展的空间,以防未来规模扩大。

第二,在数据流转的基础上,进行数据价值的输出。这点很重要,搭建数据团队的核心目的是数据价值挖掘,但是千万别一上来就想着能从数据里挖金子,不现实,第一步能把数据分析体系搭建起来,把业务数据运营分析结论等做常规输出,脚踏实地,阶段性成果输出这个很重要,这是让别人相信数据是有用的第一步。

第三,在浅层数据价值输出的基础上,你需要让别人相信,数据的价值远不止如此,这个阶段会很难。在无数历史惨痛的案例下,很多数据团队最终无疾而终,都是停留在了上面第二点,一直没有突破,最终产生了数据的价值也就如此而已了,最终导致了数据团队不上不下的地步。其实要突破这个桎梏确实很难,我们需要更深一步了解业务,主动寻找业务与数据的结合点,然后让数据更落地,确实的能帮到业务的提升,不管是从效果还是从效率上。但对于绝大部分团队来说,这些东西都是新的,很难从外界找到可参考的点,这就意味着需要数据团队自己去摸索,依靠自己的能力去推进,去说服别人。从这个角度上来看,这已经是超出了工程师的范畴,多了推广者、布道者的角色身份。所以到了这个阶段,作为数据团队的leader,已经不能满足于技术了,他需要试图挖掘数据更深层的价值,并主动去寻找业务与数据的价值点,然后将想法落地,并最终证明这条路是可行的。

回到第二个问题上,对于初创的数据团队来说,一个资源有限,这就是上面我一直提的,在有限的资源情况下,进行阶段性的成果产出,这很重要。那么,这种情况下,必然是更希望工程师能多面输出,从数据收集到数据处理、到数据存储、分析浅层挖掘。但是,到了中后期,还是希望每个角色的能力能更聚焦,比如有更职业的分析师、算法工程师加入等。

数据时代

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