优秀数据团队必备的的4个特质 - 产品中心

出色数据团队的四个关键特点：自主性、领军意识、合作性、精湛技能。自主性是基本要求，领军意识用于确保数据应用（包括商业智能和数据产品）的高水平与高价值，合作性体现团队协作精神，精湛技能是核心专长。

一个团队需要什么精神_优秀数据团队特质_独立1号位思维协同专业

一、独立

独立意味着数据能够维持客观公正，不受权威或业务影响，避免被他人或自身当作谋取私利的手段。

独立包括组织上的独立和数据人精神上的独立。

案例：3位分析师的对话

工作总结时，研究员被要求整理相关资料，其中某个核心的转变比例数据需要和上一年度进行对照。真实情况表明，今年的转变比例数据不如往届。因此，四位研究人员开始进行商议。

分析师 B 和 C 都具备独立的数据精神，分析师 C 不仅独立思考能力突出，而且其整体商业判断水平、思辨能力也是三者中最出色的。

数据团队的发展需要数据工作者具备独立思考的能力，同时也要依靠组织结构的支持与维护。

就组织构造而言，数据单元不可直接归属于某个具体业务板块，务必向业务负责人看齐，理想状态下应自成体系。见过各式各样的数据单元组织形态，每种模式都存在其长处与短处。

数据部门向业务部门提交工作成果时，业务负责人往往不熟悉数据管理流程，加之业务单元各自为政，数据底层架构缺乏统一标准，因而造成数据根基薄弱。此外，为了达成业务指标，有时会为了业绩而虚构数据。

比如向CTO汇报情况，问题在于数据团队或许与商业需求脱节，使得商业应用的价值难以凸显，不过技术投入或许能得到充分支持。也可能出现另一种情况，即CTO怀有商业思维，极力推动数据资源服务于商业目标。

数据团队最期望的上级是最高领导者，这样能够实现自身价值，但也常常承受较大负担，一旦没有取得显著成果，该团队就容易被忽视。

任何类型的组织形式，都离不开人的参与，人的活动在其中最为关键。个别杰出人物，有时能够超越组织设定的框架，他们能够独立形成自己的行事方式，构建起独特的行事体系。

一个数据部门的结构设计，该部门的主要负责人，以及这位负责人所汇报的上级，基本上决定了这个部门所处的层级和其所能发挥的作用。

二、1号位思维

数据团队应当从CEO的角度出发，运用数据并构建数据体系，CEO全面负责公司整体业务，而非某个局部或单一业务，CEO不仅要关注业务本身，还要审视客户和市场状况，数据团队即便不直接服务于CEO，也至少要对接每条业务线的最高负责人，思想观念决定了数据分析的深度

有人问为什么数据团队可以有1号位思维？因为：

数据团队自成体系，不拘泥于业务中某个特定岗位或某个具体流程，是客观的观察者，不受业务方面各种短视决策的影响；数据团队具备宏观视野，对业务的各个方面都会进行细致考察；数据团队在数据领域更为精通，许多产品与业务并非科班出身，对于数据分析和数据产品只是浅尝辄止。此外，数据团队集中精力研究某个具体议题，而业务部门被众多事务缠身，几乎没有足够的时间与精力去细致探讨某个问题。

整合自主性、整体性、专门性这三个要素时，就能激发出团队的特殊作用，这就是数据部门的意义所在。只要舍弃其中任何一项，团队就会变得残缺不全。

三、协同

缺乏协作能力的数据工作者，属于自我封闭的数据人员，个性固执的人或集体，在公司运营时需要承担更沉重的后果。

当数据尚未能成为业务支撑，对业务缺乏持续重要意义时，数据需要配合业务、辅助业务，与业务共同发展。

数据即便能够单独构成业务，或者成为业务发展的重要动力，也依然需要与业务相互配合。因为业务是企业生存的基础，如果业务发展不顺利，数据就失去了依托。而且数据来源于业务，虽然业务会对数据带来许多挑战，但业务仍然是数据得以存在的基础。

数据和业务永远是携手共进退的兄弟。

四、专业

专长是数据团队的独特技能，涵盖商业智能、数据产品及数据开发等层面。这种专长借助高效的商业分析与应用，得以洞察并解决商业层面的难题。若脱离商业背景讨论数据，便显得缺乏诚意。

以商业智能工具为例。该工具的专业素养表现在对市场形势的敏锐把握、严谨的推理过程、有效的交流技巧、细致的剖析水平、出色的演示文稿制作水平以及信息搜集的技能。或许有人会疑惑，为何统计处理和信息搜集的技能被置于相对靠后的位置？

放在最后并非意味着其价值不大，而是表明这是必须掌握的初级技能，是成功开展BI工作的基本前提，但并非唯一要素。商业敏感度、推理能力则决定了分析的深度和广度，构成了分析的更高层次。演示文稿制作、交流技巧则影响着分析意见被采纳的程度，属于辅助性能力。

对于刚开始接触BI领域的人，分析技巧和数据采集能力至关重要，这决定了能否在分析师职位上实现从零到一的突破，而其他一些技能则决定了BI职业能发展到什么程度。

在商业智能行业，渔歌一直仰慕一位杰出女性，她能力全面，手段高明。她执掌的团队成就卓著，她培养的下属，都能独立负责重要事务。