大数据团队组建

2018-08-03 10:30:14 175

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

  2)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。

  3)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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