大数据团队外派团队组建解决方案

对于企业来说，要建设自己的大数据平台，需要的不只是技术解决方案，更重要的是组建一支优秀的数据团队。那么，数据团队有哪些成员组成？他们的工作方式是什么？采用怎样的组织架构来开展工作？

　　1. 数据团队成员

　　这里只讨论数据团队中核心成员的角色和他们的工作职责。

　　1）基础平台团队

　　主要负责搭建稳定、可靠的大数据存储和计算平台。

　　核心成员包括：

　　数据开发工程师

　　负责Hadoop、Spark、Hbase和Storm等系统的搭建、调优、维护和升级等工作，保证平台的稳定。

　　数据平台架构师

　　负责大数据底层平台整体架构设计、技术路线规划等工作，确保系统能支持业务不断发展过程中对数据存储和计算的高要求。

　　运维工程师

　　负责大数据平台的日常运维工作

　　数据平台团队

　　主要负责数据的清洗、加工、分类和管理等工作，构建企业的数据中心，为上层数据应用提供可靠的数据。

　　数据开发工程师

　　负责数据清洗、加工、分类等开发工作，并能响应数据分析师对数据提取的需求。

　　数据挖掘工程师

　　负责从数据中挖掘出有价值的数据，把这些数据录入到数据中心，为各类应用提供高质量、有深度的数据。

　　数据仓库架构师

　　负责数据仓库整体架构设计和数据业务规划工作。

　　数据分析团队

　　主要负责为改善产品体验设计和商业决策提供数据支持。

　　业务分析师

　　主要负责深入业务线，制定业务指标，反馈业务问题，为业务发展提供决策支持。

　　建模分析师

　　主要负责数据建模，基于业务规律和数据探索构建数据模型，提升数据利用效率和价值。

　　2. 数据团队的工作方式

　　数据团队的工作可以分成两大部分，一部分是建设数据存储和计算平台，另一部分是基于数据平台提供数据产品和数据服务。

　　平台的建设者包括三种人群：基础平台团队对hadoop、spark、storm等各类大数据技术都非常熟悉，负责搭建稳定、可靠的大数据存储和计算平台。数据平台团队主要负责各类业务数据进行清洗、加工、分类以及挖掘分析，然后把数据有组织地存储到数据平台当中，形成公司的数据中心，需要团队具有强大的数据建模和数据管理能力。数据产品经理团队主要是分析挖掘用户需求，构建数据产品为开发者、分析师和业务人员提供数据可视化展示。

　　平台的使用者也可以包括三种人群：数据分析团队通过分析挖掘数据，为改善产品体验设计和商业决策提供数据支持。运营、市场和管理层可以通过数据分析师获得有建设性的分析报告或结论，也可以直接访问数据产品获得他们感兴趣的数据，方便利用数据做决策。数据应用团队利用数据平台团队提供的数据开展推荐、个性化广告等工作。

总之，没有最好的组织架构，只有适合自己的组织架构。

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