如何建立一个数据分析团队？

随着大数据行业的发展，数据分析师已成为科技公司的关键角色。很多公司都有一个常见问题，如何找到合适的分析师，并把他们放在最适合公司发展的组织结构。我想分享一些关于常见团队结构的知识和我认为最好的选择。

功能型团队？嵌入型团队？

在找到数据分析师之前，企业面临的首要问题是如何构建团队。通常有两种选择：建设功能型团队或嵌入型团队。

功能型团队是我们常见的分析师团队，他们向分析师负责人汇报工作。而嵌入型团队则是为每个团队（销售团队、市场团队、产品团队、客户服务团队等）都配备数据分析师，负责解决团队特定的分析需求，并汇报给不同的负责人。

构建功能型团队的优势是：团队在公司的重要讨论中有一席之地，可以获得属于团队的预算和必备的基础设施，并机动地解决所有人的分析需求，即使这并不是某些特定部门的首要任务。

劣势则是数据分析师需要大量的时间熟悉项目。在一个功能型团队中，分析师通常按项目级别被分配到项目中，这意味着该项目已经进展了一个阶段，数据分析师才参与工作。他们需要开始学习相关知识。根据以往的经验，数据分析师对这种现状时常不满，因为他们无法深入到任何一个领域，跟随项目一起成长。

嵌入型团队解决了这些问题，却产生了其他问题。数据分析师被安排到特定的团队中，快速提供精准适配的服务。似乎整个企业的团队都很开心，因为有一个理解他们工作的成员随时待命解决数据分析问题，且分析师似乎也喜欢这样的模式。但缺点与功能型团队相反，当存在跨部门分析需求时，他们难以支援，且基础设施和学习预算也会严重不足。

我曾经从事于租房网站 Apartments.com 和在线订餐网站 Grubhub，两个企业都采取了嵌入型团队的模式。由市场营销团队（我所在的团队）负责分析师的基础设施配备，但我们在跨部门跨职能工作时遇到了困难。所有团队的数据分析师都定期召开会议分享可供学习的经验，成长依然有限。

构建混合型团队！

在 Grubhub，当我们明白了功能型团队和嵌入式团队的优缺点后，便采用了混合方法建立数据分析团队。

这是一个具有独立负责人的团队，但每一个分析师都有自己负责的特定领域，他们的汇报线是分析师负责人，但与他们支持的部门坐在一起共同工作。

随着队伍壮大，我们团队内部产生了一名向数据分析师负责人汇报的成员，他向分析负责人汇报工作，并管理本部门内其他数据分析师成员，如何最佳地优化工作、转岗和入职等。

这使得数据分析团队在资源方面可以拥有重要地位，团队内个人的专业知识也能够发挥最大的影响力。

如何找到一个数据分析师？

你的企业正在急速扩张，需要来自数据分析师的帮助，但是你不知道怎样衡量什么样的人可以真正为团队带来价值。

不过历史经验告诉我们，直接寻找来自其他公司的数据分析师，尤其是大型公司的，并不一定是个好选择。

大多数分析师实际上都是“记录者”，他们为需要数据的人跑数，却并没有分析出任何结果。市面上部分分析师的工作描述，会无意间筛选出这类型的“分析师”，比如候选人需有使用特殊工具的经验，而对于一个优秀的数据分析师来说，并不会以使用Google Analytics、Tableau、Omniture 等工具作为自己的“包装点”。

实际上企业并不应过多关注分析师使用工具的经验，（当然会使用 SQL 和 Excel 是一个很大的帮助）。数据分析师为他人跑数越多，他们分析这些工具输出数据的价值的可能性就越小。你真正需要的是那些生性对分析有好奇心的人。

Grubhub 第一个成功的数据分析师是一位新毕业生，他在求职信中谈到他如何通过自己的睡眠模式和饮食数据，找到了改善他的健康状况的方法。他之所以被我们排在了数十位拥有多年工作经验的分析师之前，是因为他真正在自己思考分析结果解决问题，而非利用工具做了一篇报告。

企业需要在面试中测试数据分析师真正的能力，在 Grubhub，我给候选人一台带有 Excel 数据的笔记本电脑和一些模糊的问题。其中一个问题是我们给某个实习生提出的真实问题，当时他的回答是这些数据没有什么趋势。但我自己进行了分析，发现了我们业务中最重要的相关关系之一（餐馆每次搜索对订购可能性有影响）。分析师总得比我们的实习生做得更好吧？

事实证明，这个筛选机制得出了难以置信的结果，很多人从来没有得到过数据，或者他们的答案是非常错误的，而少数优秀的分析师直接通过方法轻松解决问题，这就是企业要找到的人。

这种方法简单有效，因为它实际上也向求职者展示了分析师的工作是什么，他们可以判断是否喜欢这份工作，我可以向他们展示如何解决问题，他们也可以从中获取到一些有价值的东西。

数据分析师团队是企业最难扩张的团队之一。建立团队的关键是选择满足公司需求的团队形态。混合型团队是我发现的最大化效率的结构。

结构也并不是最重要的，招聘合适的人选非常重要，这个市场在培育数据分析人才方面做得很差，如果企业可以找到正确的人并组建自己的分析师团队，那么你将在市场占得先机。

原文链接：https://news.greylock.com/how-to ... s-team-76f555193f4f

编译：神策数据