数据团队的价值

数据团队的价值是什么?这是一个很难回答却不能回避的问题。

  1. 实现量化:这既是数据团队实现价值的基石,也是数据团队体现出必要性的第一步——为业务或市场提供数据。这是最初始,最基本的价值体现。

  2. 获得积累:量化的数据在积累后,会更有意义。对比与相关性的重要性无须赘述。而日常的积累更是降低了对数据深入挖掘的门槛,提升了提供建议的可能。

  3. 储备未来:数据的瓶颈往往在一些关键时刻呈现出来,这就要求数据团队能够未卜先知的对数据的瓶颈进行解决,储备出足够的资源来解决关键时刻的应用。这些储备可能是维度的增加,也可能是离线数据的在线化。

  4. 数据就是产品:数据本身的价值诚如石油一样,不加以应用,与污染无异。而将数据最大化的让整个团队都能应用的方法,其重要性不言而喻。与其为其提供报表,不如提供机制,提供BI。让团队使用数据这个产品,而不是不停的提出数据需求。

  5. 预测:数据的价值在于回顾过去,诠释当下,预测未来。回顾过去,通过量化和积累来实现,诠释当下通过提前的储备,提升数据粒度和实时性来变成现实。而预测未来,靠的就是对数据的深入分析与挖掘,去为业务的运行提供目的。

  6. 盈余应用:良好的流程,易用的BI可以让数据团队不必投入到不可预期的即席查询中;提前对未来的储备,让数据在满足目前需求的同时,还盈余出一部分数据。在这些盈余的基础上,数据产品的可能逐渐变成现实。推荐、分类等等有足够联想空间的应用场景都容易让人兴奋。

知易行难,数据团队的价值虽然可以大书特书,然而,面对有限的资源和无法预期的即席查询矛盾,却是掣肘数据团队价值的主要因素。因此,良好的规划,不言而喻的成为了数据团队实现价值的先决条件。

一家之言,止增笑耳。

2014-03-09 10:06144数据团队數據分析