为您的组织选择合适的数据团队结构
建立一个强大的数据团队始于选择正确的结构：集中式或嵌入式。正确的设置取决于您公司的数据成熟度和业务目标。
在 BombBomb，我们必须在这两种模式之间做出选择。以下是我们总结的经验，希望能帮助您为您的组织选择最佳的数据团队结构。
集中式数据团队 vs. 嵌入式数据团队
什么是集中式数据团队？
集中式数据团队作为一个单一单元运作，从一个中心枢纽支持所有业务功能。这种模式将数据工程师、分析师和科学家聚集在一起，确保一致性和协作。
什么是嵌入式数据团队？
嵌入式数据团队将数据专业人员直接分配到特定的业务部门，例如市场营销、产品或财务。这种结构允许数据专家与其分配的团队紧密合作，确保数据驱动的洞察与业务需求保持一致。
如何选择正确的数据团队结构模型
在决定结构之前，请考虑
- 公司规模和数据成熟度：如果只有一名数据人员？集中式团队是您的最佳选择。
- 业务目标：需要实时、部门特定的洞察？嵌入式团队可能更适合。
- 协作与对齐：集中式团队促进同伴学习，而嵌入式团队则培养业务关系。
集中式数据团队：优点与缺点
- ✅ 跨部门的清晰优先级。
- ✅ 强大的团队协作和技能发展。
- ✅ 一致的数据治理和策略。
- ❌ 如果请求过多，可能成为瓶颈。
- ❌ 与特定业务部门的整合度较低。
嵌入式数据团队：优点与缺点
- ✅ 与业务部门更紧密的协作。
- ✅ 更专注的洞察，根据部门需求定制。
- ✅ 减少上下文切换，提高效率。
- ❌ 不同部门数据专业人员之间可能存在不一致的风险。
- ❌ 如果数据专业人员被孤立，职业发展受限。
我们从嵌入式到集中式的转变
在 BombBomb，我们最初采用嵌入式模式，但由于数据成熟度较低，在优先级设置不佳和项目完成缓慢方面遇到了困难。转向集中式模式帮助我们实现了：
- 提高团队间数据可访问性。
- 提升数据质量和治理。
- 使数据团队目标与公司整体目标保持一致。
- 培养协作、信任驱动的文化。
关键要点
- 没有一刀切的模式——选择适合您业务的。
- 集中式数据团队最适合需要强大治理和优先级管理的公司。
- 如果实时、部门特定的洞察是优先事项，那么嵌入式数据团队是合理的选择。
- 您的数据团队结构并非一成不变——随着公司发展而调整。