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如何组建一个高效的分析团队

浏览次数:709日期:2019-08-07小编:沐鸣

如今,有效的数据分析可以成为竞争优势,使公司能够深入了解客户偏好,沐呜平台产品开发和使用趋势以及其他人看不到的市场波动。


为了充分利用他们的分析工作,企业需要组建一支高素质的团队,沐鸣登陆以了解来自多个来源的所有数据,并将分析转化为组织的真正价值。


创建一个crackerjack分析团队需要什么?以下是专家提供的一些关键最佳实践。


恰到好处的专业知识组合

从广义上讲,高绩效的分析团队需要具备三项基本技能:为团队授权的技术数据技能,推动工作本身的分析技能,以及确保正确完成工作并确保其推动业务价值的业务技能,咨询公司West Monroe的高级分析高级经理Dan Magestro说。


“很少有人拥有这套全套技能,”Magestro说。 “事实上,我刚才描述的确实是一只独角兽。但是,拥有这三个要素的人才能更加有效。“


技术数据技能可以由了解如何组织数据的人员提供。 “这些可能是更传统的IT员工,其中包括分析团队中的一些人可能是团队成功的有力因素,”Magestro说。


Magestro说,数据科学家将有效性或“科学”带给了分析团队。 “数据科学家的硬技能非常重要,”他说。 “我们还发现,坚实的解决问题和批判性思维技能非常重要,通常不仅仅是在某个平台上的深刻体验。”


Magestro表示,团队中的专职业务专家对于确保所分析的信息与业务相关至关重要。那个人会有效地将洞察力传达给更大的组织。 “业务专家弥合了分析工作和业务需求之间频繁的沟通差距,”他说。


在更细粒度的层面上,顶尖的分析团队应该包括对关系表,维度模型,多维数据集,JavaScript对象表示法(JSON),可扩展标记语言(XML)和逗号分隔值(CSV)等领域有所了解的人员。 ,耶稣基督后期圣徒教会的数据管理人员的首席架构师兼领导人迈克鲍尔斯说。


“至少有一位专家需要了解REST [REpresentational State Transfer]以及如何通过REST有效地检索数据,”Bowers说。 “至少有一位专家需要了解关系数据库以及如何使用ETL [提取,转换和加载]工具和文件导出来获取数据。团队需要至少一名专家来处理每种类型的数据库,“包括SQL,NoSQL文档和NoSQL宽列。


把一个强有力的领导者负责

也许最重要的是确保团队由不仅了解分析及其工作方式的重要性,而且能够敏锐地掌握组织的需求和目标的人领导。


“需要领导能够有效地整合,协调和代理所有这些要求和团队,共同合作,创建一个能够最初生产的顶级分析团队,然后进行相应的扩展,以满足当今的分析需求,”James Burke说道。咨询公司ISG的IT采购和数字咨询服务。


“上层和中层的企业家业务和技术领导力(通过资助)”快速失败“是一项要求,”伯克说。


当罗克韦尔自动化商业智能总监Sangeeta Edwin被任命为该公司分析团队的负责人时,她的第一步是明确确定团队的目标和目标,并使利益相关者保持一致。


“为了建立我的分析团队,我与我们的执行领导团队合作,共同制定战略并确定团队范围,目标和时间表,”Edwin说。 “如果预先不进行协调,分析团队就容易出现波动。在罗克韦尔自动化,数据分析发生在各个层面;从我们自己的工厂生产到企业级,以及从硬件到软件和服务的产品开发。我需要在全公司进行调整。“


分析团队的领导者应该充分掌握公司文化,并将其融入团队。 “例如,您的公司是否在快速发展,或者利益相关者是否需要在向前推进之前了解决策的含义?”Edwin说。 “你应该围绕你组建一个符合更广泛的公司气候和特征的团队。”


埃德温说,许多公司要求分析团队将技术语言分解为业务术语。 “然而,在罗克韦尔自动化,我的大多数同事都有工程背景,所以技术细节激励他们并让他们对分析感到兴奋,”她说。


获取数据存储访问权限

Bowers表示,世界级的分析团队需要安全,可靠地访问数据中心,数据湖和数据仓库等资源。


鲍尔斯说,数据中心“按原样加载数据,用于无偏和未过滤的分析”。 “它会对摄取数据进行索引,以便查询以亚秒为单位返回数TB的数据,以便快速进行数据发现,分析和数据争夺。”


集线器以多种方式同时为数据编制索引,以进行搜索,分层查询,平面查询,图形查询和语义分析。 “它可以跟踪数据沿袭,确保数据治理,实施安全性,转换数据,清理数据和过滤共享数据,”Bowers说。


数据湖,例如Hadoop提供的数据湖,是面向批处理的,使数据分析人员能够运行作业来发现数据。 “周转时间不适合数据发现,但批处理作业可以使用任何算法处理数据,包括机器学习,”Bowers说。 “它非常适合批量转换数据,因此可以将其加载到数据仓库中。”


Bower说,数据仓库非常适合从数据中心和数据湖中获取结果,并向业务用户提供信息,以便在预定义的环境中回答问题。


细分数据孤岛并将数据连接到业务价值

这有点陈词滥调,但为了充分利用分析团队,组织需要打破部门之间的隔阂,消除数据“孤岛”,阻止团队彼此之间以及与数据分析团队共享有价值的信息。


“成功分析团队的关键是打破组织内部创建数据驱动文化的障碍,”教育服务提供商McGraw-Hill Education的工程,分析和报告高级主管Matt Hogan说。


“今天的许多组织都存在着数据,流程和报告的孤岛,”Hogan说。麦格劳 - 希尔教育的分析团队分为三个主要角色,“这为我们组织内部打开了令人难以置信的大门,”他说。


一组角色包括数据科学家,他们基本上充当公司的研发职能部门。他们开发新模型和可视化,为McGraw-Hill的产品管道提供支持。 “他们是开发新流程的骨干,发现新的见解,深入我们的基础设施,以保持我们的可扩展性和效率,”Hogan说。


另一组包括数据工程师,他们帮助推动数据业务价值。 “所有他们的见解和报告通常都是从一个以业务为中心的问题开始,他们正在进行分析以解决问题,”Hogan说。 “然后,他们就可以在组织的不同部分利用这些见解的地方建立联系,或者当某些问题和答案开始创建模式时。我们的数据工程师必须以敏捷的方式运行,以便随时提取数据,构建可视化和根据需要进行调整。“


第三个角色包括前端工程师,其主要目标是根据数据中存在的洞察力为公司产品创造价值。 “他们将我们发现的分析与产品最佳结合起来,”Hogan说。


埃德温说,与业务团队定期沟通也很重要。 “你周围的每个人都需要购买分析策略,”她说。 “最终,他们将不得不使用它。让别人参与的最佳方式是了解他们的动机,然后用这些术语表达分析的价值。问问自己:'为什么该业务团队会放弃他们的旧系统以用于现代分析平台?他们从改变中获得了什么价值?“一旦他们理解了价值,他们就会有动力改变平台。”


让团队成员保持积极性

埃德温说,通过制定具有挑战性的目标,让团队成员保持参与和兴奋是一种很好的做法。 “向他们展示创新,培训,持续改进和发展是团队结构的一部分。”


在罗克韦尔自动化,分析团队从数据报告分析开始。 “然后,通过一些伸展目标,我们进入机器数据分析。然后,我们创建了一个完整的数据中心和物联网[物联网]平台。每当我的团队创造一些东西时,他们就必须创新和发展。不要让你的团队陷入舒适区。“


保持团队积极性的最佳方法之一是为组织创造价值。 “即使最好的团队如果不提供有效的分析解决方案也会失败,”埃德温说。 “证明您的分析解决方案的价值,甚至是递增的,将有助于激励更大的员工留在您的角落。毕竟,您的工作应该使每个人的工作更有效率并改善收入流。证明你可以做到这一点。“


一旦团队提供解决方案,就应该推销其成就。 “你必须花时间展示你的团队的成功,”埃德温说。 “我的团队不断展示我们的成就和关键知识。这有助于我们发展我们的网络并激励罗克韦尔自动化的同事。营销我们的工作为团队和大公司带来了自豪感,激发了未来的成功。“


扩展组织外部的团队

“一个顶级的分析团队,在这个市场成熟阶段和人才/专业知识可用性的阶段,是几个组织中最好的组合,”ISG的伯克说。


“这是因为很少有组织(如果有的话)拥有人才,数据和技术资源的广度,深度或规模来实现这一目标,”伯克说。 “技术,团队和组织需要'价值链'来实现有效的分析,或者为组织提供”毫不费力的信息“。


这包括各种平台或服务的支持团队,用于提取数据,托管软件和处理数字;以及开发人员编程所需分析所需的软件和算法。


“作为分析团队能力价值链一部分的角色包括平台供应商,平台支持专家,敏捷/ DevOps团队,分析,数据库和数据科学专家,业务流程和产品/信息所有者以及营销[和]最终用户经验专家,“伯克说。


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