2021年9月上旬，工业和信息化部发布2021年1-7月互联网和相关服务业运行情况。数据显示，1-7月，我国规模以上互联网和相关服务企业(简称互联网企业)完成业务收入8869亿元，同比增长26.3%。这说明在疫情常态化的态势之下，互联网企业凭借其独特的开展方式和经济增长方式，仍然实现良好的运行和开展。

实际上，在疫情不断反复中就已经让很多企业对互联网业务的开拓有了越来越多的需求。与此同时，互联网创业公司也更能适应现在的大环境，一夜之间越来越多的企业寻求数字化转型，也有越来越多的创业公司走上了互联网公司的道路。
在互联网公司运行过程中，其运行逻辑根植于互联网逻辑，而最重要的就是拥有一个属于自己的数据团队。那么究竟互联网企业需要的数据是什么以及数据团队包括哪些组成？如何建立一个好的数据团队？今天基于这些问题，小亿和来大家一起分析一下。


一、数据团队包括哪些组成？

其实企业的数据部门应该是高度跨学科的领域，依赖于整个团队的共同协作，多角度的观点和不同的分工尤为重要。数据团队囊括了从大数据架构到数据平台的建立、再到最终的数据治理，和数据可视化等工作内容，所以数据团队的构成也可也从这些方面来看。
第一时间是数据产品经理，这个职位应该算是数据团队的先导人员。因为当数据产品经理做出数据画像和企业行为分析时，数据团队才能继续找到下一步的方向，进一步发挥企业数据的商业价值。简单地说数据产品经理就是梳理各部门需求，汇总整理数据流程，将数据体系化，为企业数据进一步发挥商业价值给予方向。
其次是数据开发团队，而数据开发团队的工作内容则包括了数据清洗、数据加工和建设数仓模型。众所周知，数据质量是算是数据团队的生命线，所以数据开发团队的工作内容不可忽视。这一部分的团队工作必须保证数据的一致性，从而避免数据的无效值和缺失值，保证数据上游不出错。建设数仓模型也是数据开发团队的职责之一，这能让企业中对应的数据使用相应的数据模型。
再是是数据挖掘部分，这一部分的工作在数据研发和产品经理的基础之上，对数据进行进一步的处理，达到企业需要的效果。如算法工程师根据数据和不同的算法给用户贴上不同的标签，从而发挥其商业意义。
最后是BI数据分析师和工程开发。BI（Business Intelligence）是指商业智能，它能给予使企业迅速分析数据的技术和方法。BI工具是用来进行数据处理的好帮手，就像亿信ABI是Ebpay历经十五年匠心打造的国产化BI工具，技术自主可控。它打通了从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，可满足企业经营中各类复杂的分析需求，甚至可以省去数据部门很多的工作，帮助BI数据分析师完成数据分析的工作并实现数据可视化分享。
以上就是数据团队的大致构成，但肯定还可以更加细化。对于互联网创业公司来说，这些组织结构已经足够，但建立数据团队还是要根据公司的具体业务来看，才能使数据团队发挥最大的作用。


二、为什么要建立数据团队？

总的来说，数据团队的作用无非体现在两个方面，一个是数据本身上的——提高数据质量；另一个是企业层面上的——辅助企业做出决策。
国际数据管理协会的《数据管理知识手册》中规定：数据质量（DQ）是“既指与数据有关的特征，也指用于衡量或改进数据质量的过程，所以数据质量对于企业的意义重大。对于各大企业来说，数字化转型成为了不可避免的新型开展道路，但在数据化转型的过程中，可能会面临数据质量问题的考研。数据不共通、格式不统一、数据孤岛等都是可能存在的问题。但如果创业企业一开始就实行了数据质量管理，搭建起合适的数据团队就可以基本上避免这个问题，并高效的走上数字驱动开展道路。
可以说，没有任何一个企业的决策是没有数据支撑的空中楼阁，而数据团队工作的意义就体现在如何把数据变为更加可观性强的结论，为公司的业务部门和公司中高层给予参考。经过数据团队处理的数据可以为业务部门给予更多的业务可能性，不同的行业思考和未来开展道路的新可能；给公司内部数据做出总和，处理得当甚至可以发现公司潜在的数据问题等。

三、怎么建立数据团队？

数据团队的建立肯定不是一蹴而就的，也不是拍脑袋招人就可以的，它应该是有一个属于自己的规划流程。
第一步应该明确数据团队的定位和公司需求。对于不同规模、行业的公司，其自身的瓶颈和现实需求不同，数据团队承担的战略需求差异较大。这一点对于创业公司CEO，要有更清晰、透彻的认识，如果一昧追求大的、不适合自己的数据团队甚至可能起到反作用。有的公司可能更需要业务方向地数据整合分析，有的公司可能更需要同行业开展分析，所以数据团队应该确定数据团队的短、中、长期价值定位，并基于公司的业务开展计划确定数据团队定位，从而助力公司的目标达成，量化其价值。
第二步是就到了搭建数字团队。看起来数据团队的搭建是招人就能解决的，但其实并不是。一般情况下，数字团队的搭建有两种选择：一种是功能型团队，另一种是嵌型团队。
功能型团队是我们常见的数据团队，他们集中于专门的数据部门，向负责人汇报工作。这样的团队在公司的重要讨论中有一席之地，可以取得属于团队的预算和必备的基础设施，并机动地解决所有人的分析需求，即使这并不是某些特定部门的首要任务。而劣势则是数据分析师需要大量的时间熟悉项目。在一个功能型团队中，分析师通常按项目级别被分配到项目中，这意味着该项目已经进展了一个阶段，数据分析师才参与工作。他们需要开始学习相关知识。根据以往的经验，数据分析师对这种现状时常不满，因为他们无法深入到任何一个领域，跟随项目一起成长。
嵌入型团队则是为每个团队（销售团队、市场团队、产品团队、客户服务团队等）都配备数据人员，负责解决团队特定的数据需求，并汇报给不同的负责人。数据工作人员被安排到特定的团队中，快速给予精准适配的服务。但缺点与功能型团队相反，当存在跨部门分析需求时，他们难以支援，且基础设施和学习预算也会严重不足。
所以这两种不同的搭建方式企业可以根据自己的不同需求进行选择，做出利益最大化的决策。
第三步是数据团队的迭代。
当前，公司业务的开展与变革极为迅速，数据团队的驱动战略、团队设计也不是一成不变的。如何‘优化’团队，使其在整个公司开展中保持强劲的驱动力，也需要特别注意。高效性是数据团队组建的标准，其最终的价值闭环是如何高效响应、有效实现需求。基于这一原则，在不同公司需求、不同驱动战略的大背景下，搭建针对性的数据团队。所以数据团队的学习和迭代也是非常重要的。

四、建立数据团队需要注意什么？

数据团队的搭建对于创业企业来说也是一件需要斟酌考虑的事情，不仅在搭建过程中其中有一些不能忽视的注意事项，而且搭建完成后更是有要注意的地方。
数据团队的搭建要量力而行。作为互联网创业公司，一开始可能没有非常多的业务量和数据团队的需求，所以一开始的搭建目标和搭建要求可以小一些。不需要追求过于“高大上”和完备的数据团队搭建。
搭建数字团队不需要完全拘泥于嵌入型和功能型团队。上文我们也提到，这两种团队类型各有利弊，企业在创业过程中如果对数据团队的工作量需求较大且能够承担，可以考虑采用了混合方法建立数据分析团队。这是一个具有独立负责人的团队，但每一个数据工作人员都有自己负责的特定领域，他们的汇报线是负责人，但与他们支持的部门坐在一起共同工作。这样可以最大程度避免两种不同的搭建模式的弊端，但也不可避免成本更高，所以互联网创业公司可以酌情选择。
数据团队处理的任务是不断变化的。随着时间的推移，从用户统计到最终制定产品流程和策略，数据处理团队的任务应随之不断变化。如果搭建好数据团队之后就不对此进行革新开展，很有可能会导致公司数据团队落后，无法发挥出原有的作用和意义。

数字化时代数据的的作用毫无疑问，对于互联网创业公司更是如此。数据团队的搭建离不开审慎的决定和数据产品的选择，信华辰作为中国专业的智能数据产品与服务给予商，秉承着帮助企业实现数据驱动、数据智能，已累计为8000多家客户给予数据分析平台、数据治理系统搭建等专业的产品咨询、实施和技术支持服务，全面助力客户实现业务数据的实时分析和全景展现，满足多场景的使用需求。