大資料團隊從2到3

其實從3.0階段開始，團隊的更新路線就比較分散了，依賴于各公司對于資料團隊職能的定位和期待。

大資料團隊在2.0階段建設完成之後，3.0階段的方向就變得多樣化。

有些公司會選擇“加強縱深”，選擇1、2個重點方向，加大投入、擴充人員、持續深挖。例如某公司想要重點加強資料的實時處理能力，則會重點擴充實時計算團隊；

有些公司會選擇“拓寬廣度”，讓大資料團隊變得可獨立運作、獨立輸出、野蠻生長，為其補充缺少的職能，作為公司業務發展的“突擊隊”。

本人所在公司屬于後者，是以本文重點介紹這一思路。

背景

2.0階段，大資料團隊的開發職能已經基本健全，可以完成大資料領域内的所有類型的開發工作。

從流程上來講，一個“開發團隊”的需求來源一般是産品或營運團隊。産品或營運團隊提出的需求，一定是在其“眼界”之内能做到的事情。大資料雖早已不屬于尖端、新潮事物，但對于高端人才儲備不足的公司來講，這一領域仍然不是普通的産品經理或營運專員所能駕馭的，更别說提出一些有價值的需求了。

于是就出現了一個嚴重的問題：“公司對于大資料團隊的期待”與“大資料團隊的實際産出”不符。公司期望大資料團隊做出數字化的創新，建構資料與技術的壁壘，而産品或營運團隊卻沒有這類經驗和人才，無法提出有價值的需求。

解決方案

解決這一問題的方案，就是：讓大資料團隊變得可獨立運作、獨立輸出、野蠻生長，為其補充缺少的職能，作為公司業務發展的“突擊隊”。

1. 缺少的職能

• 産品經理。作為一個可獨立運作的産研團隊，最重要的職能就是“産品經理”。産研團隊是靠“需求”驅動的，而需求是由産品經理産出的，産品經理是整個鍊條的最前方。
• 測試。如果說整個鍊條的前方是産品經理，那鍊條的後方就是測試。

2. 流程與規範

合理的組織建設，是最重要的前提。在這之後，作為一個可獨立運作的團隊，還需要有屬于自己的節奏。要保證大家在一個相同的節奏下工作，不會受到其他因素的影響（例如管理者的不同風格、差異化的工作流程和規範等等，都會導緻節奏的不一緻）。

一般，“突擊隊”是不适合有太多流程規範的。流程規範對于正規軍來講，是極其關鍵的要素，但對于“突擊隊”來說反而是一種束縛。被限制在架構内，限制了速度、限制了創意，也就限制了最終的産出。

是以，我們需要的流程規範，既應該保證“不要有太多限制”，又要能維持住“良好的品質”和“較高的傳遞效率”。

3. 設立團隊願景

願景就像海洋中的燈塔，有了，才不會迷路。

3.0階段的願景，與公司對大資料團隊的期待，密切相關。

這份期待可以是：

• 建構資料分析平台，提升營運效率；
• 輔助公司經營決策；
• 管理公司資料資産；
• 建設資料中台，比對“業務+資料”雙中台戰略；
• 提升資料挖掘能力，建構數字化壁壘；
• ……

等等等等。團隊的全體成員，都需要将願景牢記于心。

有了願景，團隊成員可以憑借強大的自我驅動力，自己給自己安排工作，不必再依賴任務的層層下達。創新的土壤，也就有了。

工作方向

1. 有了問題，解決問題

這類工作，規劃起來是比較簡單的。無非就是人力、時間和成本的問題。

例如：大資料團隊的人力，長期被零散的臨時取數需求占用，導緻無法集中精力做重要的事兒。那我們就要想辦法解決這一問題，比如：将流程規範化、線上化，開發自助取數功能、将部分有共性的取數需求變為自動化等等。

2. 沒有問題，創造問題，解決問題

這是很難的。

一帆風順的日子，才是最該警惕的。危機往往就是在一個風平浪靜的午後，靜悄悄地降臨，往往會讓自己措手不及。為了時刻準備好應對危機，我們需要提前做哪些準備呢？

例如：建設應急響應預案。就像這次疫情一樣，線下實體經濟遭受重創，部分沒有退路的企業直接扛不住而倒閉。很多網際網路行業也受到波及。響應迅速的公司，可以第一時間做出調整，迎接挑戰、應對危機。

工作成果

本階段的工作成果，應該比前兩個階段更多、更容易。在做好了人與組織的準備，使命願景價值觀的制定，以及初步的底層架構搭建之後，可以在上邊堆大量的應用。下面列舉一些從各個公司的技術分享中學習到的、可以嘗試的内容：

1. BI平台。早在1.0階段，我們就建設了第一版的BI平台，但對于業務驅動型公司來說，早期的BI平台截止目前很可能已被重構過幾十次，産品設計缺少架構性、邏輯性。這一階段在擁有産品經理職能之後，應從全局出發，重新設計BI産品，使之邏輯清晰、架構穩定，且不受各業務部門的零星想法所幹擾；
2. 智能配送排程平台。早期在美團、菜鳥的技術分享中學習到的。将大量的資料與算法結合，建構一套獨立的智能排程平台，甚至可以直接對外開放，開放給其他需要線下運力的企業；
3. 風控系統。業務發展到一定規模之後，難免被黑灰産盯上，利用産品漏洞進行一些不好的行為。是時候該建構自己的風控系統；
4. 使用者畫像體系。在積累的大量資料之後，我們可以基于使用者畫像建構人群，并對不同人群進行差異化營運，降低營運成本、提升營運效率；
5. 自助取數平台。上面提到過的産品，用來釋放資料團隊的人力、提高資料傳遞的時效和品質、保證口徑的一緻性；
6. AIOps。系統問題的發現，從“門檻值告警+人工判斷”階段開始，已經積累了一些有價值的資料和經驗，将其融入到算法中，使之越來越少的依靠人工；
7. 智能問答機器人。用于對外的産品上，可提升客服效率；用于内部的産品上，可提升公司員工的協作效率；
8. 自動化營運體系。将多年以來積累的有效的營運手動，變成自動，并提供監控、手動幹預等功能，将營運效率提高到最大；
9. 使用者評論情感分析。對接監控告警，可以實時掌握到使用者對平台的态度變化、使用者的流失趨勢、部分地區部分類目下的問題萌芽，并第一時間安排人跟進處理；
10. 知識庫。通過帶有NLP的搜尋引擎，建構對内、對外的知識庫體系，并持續優化搜尋效果；
11. 智能推薦體系。建構一套既符合使用者喜好、又滿足公司經營需要的智能推薦體系；

總結

本階段的目标是“價值輸出”。

憑借強大的技術實力、優秀的人才儲備、龐大的資料積累、和正确的使命願景價值，觀，大資料團隊将在價值輸出的道路上，越走越遠、越飛越高。