数据团队建设的要点

本文来自一位DS前辈在LinkedIn上的工作总结

建设数据团队需要考虑的一些要点:

战略布局Strategy

  • 设计数据团队的发展战略(strategy)和路线图(roadmap),这是应该从第一天就开始做的事情
  • 业务影响(Business impact):数据团队对于企业和业务部门的贡献应当能够用直观的数据(金钱、时间或其他KPI)表达出来,并作为重要的战略指标

团队建设:

  • 在给定经费下,招聘合适的优秀人才入组
  • 认真考虑每一个团队人才的个人发展目标
  • 与所有的潜在候选人保持联系,如给失败的候选人成长建立
  • 学会授权(delegation)与信任,避免事必躬亲(should work on things that only you can do)

技术基础设施建设:

  • 数据产品的建设,为数据项目提供文档详尽、清晰可复用的数据产品,例如特征平台(Feature Store)、数据集市(data mart)
  • 自动化运维(或DevOps)建设:在云平台或云原生(k8s)等设施上实现数据项目的自动化集成测试与部署
  • 最佳实践(Best Practice):通过模版、文档等方式定义数据项目开展的标准化流程(Standard Process),实现可靠的项目交付质量控制

部门合作:

  • 花时间去了解业务部门的日常工作,发现业务中痛点难点。
  • 与业务部门保持持续沟通,让双方互相了解工作进展,随时调整工作优先级
  • 定期开展跨部门知识分享与培训,增进了解,碰撞火花,发掘潜在机会
  • 向上沟通:在企业中营造数据驱动的决策制定文化

外部影响:

  • 知识分享:对外进行知识与经验分享,促进技术社区的交流
  • 开源贡献:将公司内部的非核心业务工具开源,回馈开源社区
  • 影响力提升

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