建立一个强大的数据团队并非易事，它要求领导者决定哪种数据团队结构最适合他们的组织。
在我公司 BombBomb，我曾面临这样的决定，并亲身体验了嵌入式（“分布式”）和集中式团队结构的优缺点。嵌入式团队结构是一种数据团队，其中每位数据专业人员都是业务团队（如市场部）的一部分。而集中式数据团队则是在所有业务部门请求的基础上进行集中工作的数据团队。
评估数据团队的使命和明确业务对数据团队的需求可以帮助您决定如何构建该团队。
例如，如果您组织只有一个数据人员，嵌入式模型可能不可行。如果只有一个人员处理所有请求，集中式方法会更好，这样一个人的数据团队可以与多个部门合作以推动洞察。
我们的组织正在使用嵌入式模型。虽然这种模型有优点，但我们的业务由于公司数据成熟度低（这是衡量公司使用和访问嵌入式数据的方式）而遭受了优先级低下的问题，项目也远远落后。
我感到有必要探索不同的团队结构，以期让我们的数据专业人员达成共识，提高我们组织的数据成熟度，并创造一个强大的同行间技能分享环境。在探索模型时，我列出以下优缺点清单
集中式模型的优点
- 团队能够轻松地在他们支持的各个部门之间优先处理项目；
- 数据团队可以制定自己的团队使命，同时专注于自己的成果，并支持组织；
- 数据负责人对整个公司的战略有更广阔的视角，可以轻松地为整个组织提供数据支持；
- 在同一个团队中有数据工程师、数据分析师和数据科学家可以促进同伴学习，为技能发展创造机会；
- 整体数据战略在团队内部共享和维护；
必须考虑的集中式模型的缺点
- 与不同部门不是积极的合作伙伴，团队可能会更多地成为问题解决者；
- 数据负责人必须保持对公司战略的深入了解，以准确优先处理工作。即便如此，一些部门可能会受到青睐，而其他部门可能会感到缺乏支持；
- 尽管团队内部的知识共享可能很高，但数据工程师和数据科学家可能与利益相关者距离太远，导致错过商业背景；
虽然集中式团队结构通常是进入嵌入式团队结构的垫脚石，但这并不适用于所有企业。
嵌入式模型的优点
- 在部门内部建立强大的关系，消除技术团队成员和业务合作伙伴之间的障碍，减少对数据和业务需求的理解混淆；
- 减少不同主题和部门之间的上下文切换可以导致生产率提高；
- 优先级明确且团队内部一致 - 极具方向性。团队成员可以成为其所在部门的主题专家；
嵌入式模型促进了数据成员和业务单元之间的更好协调。
您应该考虑的缺点以确保您的嵌入式模型有效
- 由于有不同领导各自的任务，数据工程师、数据分析师和数据科学家可能会不一致；
- 没有一个人来最终决定项目方向，优先处理项目时可能会出现冲突；
- 这种团队结构可能会感到孤立，因为你周围的人没有相同的技能，你解决问题的能力并不总是存在；
- 部门之间的职业发展可能不同；
我的目标是创建一个共享的理解业务目标和目标，在一个由工程师和分析师组成的团队中，同时为具有相似技术技能的成员创造明确的指导和技能共享环境。
了解我们作为一个组织数据成熟度较低，我倾向于集中式模型——因为我们的组织需要一个强大的团队，可以相互依赖，并可以根据整个公司的目标轻松地优先处理，而不是单独处理。自实施集中式模型以来，我可以自信地说，我们为整个组织增加了数据访问，提高了数据质量，创建了与公司目标一致的数据团队目标，并创建了一个以信任和共同目标为目标的积极团队文化。
因此，当您面临确定最适合您组织的团队结构时，请记住没有“如何做”的数据团队构建模型，而是专注于理解您公司的数据成熟度水平，以便构建与您的组织需求和战略高度一致的团队。
最后，请记住，您的结构可以而且很可能会改变，并接受这种变化。