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清华大学大数据文摘清数顶级数据团队建设全景报告
顶级数据团队建设
全景报告
A Roadmap to a Top
Data-driven Enterprise
2 0 1 7 年 7 月
1 数据团队建设现状
行业信间息数化据程团度队高建的设行存业在建差设异进度领先
数据团队成立时间短仍处于发展期
数据数团据队团建队设价面值临落困地境艰难
业务团队缺乏合作动力
数据团队存在人才缺口
2 顶级数据团队要素
明确清的晰数的据数驱据动团战队略建设目标
将数据和数据分析纳入决策流程
高 效团的队数领据导团者队的组职建责
数据团队的架构
数据人才的投资
数据之外的必备技能
附录
问卷调研样本分布
参考文献
调研组主要成员
致谢
调研方法
联合调研组采用了海量数据分析、定向问卷调查与深度访谈等方法,分别针对企业高层、数据团队负责
人、数据从业者和其他相关人员进行广泛而深入的调研,力求从尽量多的角度还原现阶段数据团队的
建设全景。
海量数据分析:对“数据、分析、机器学习”等关键词进行全网爬取,通过数据清洗、数据分析、数据可视
化等步骤对超过50,000条的网络公开招聘信息进行分析。
定向问卷调查:通过互联网向数据团队相关从业者和负责人发放定向问卷,并回收1,033份有效问卷。
深度访谈:对10位优秀数据团队负责人进行深度访谈,涵盖 国内外不同行业及发展阶段的公司或组织。
数据团队
建设现状
01
数据团队通过数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和
数据洞察等步骤,利用数据科学来为组织提供辅助决策、
效率提升和流程简 化等服务。
目前,尽管部分组织的决策者已经具备了数据驱动意识,但数据价值的真正落地仍然艰难。只有某些信息化
程度高的行业,如互联网、金融等,配备有完整的数据团队,多数信息化程度偏低的行业仍然处于数据团队
建设的初级阶段?数据团队“做什么”、“怎么做”等问题仍不清晰。
在工作内容方面,现阶段的数据团队除了要承担数据驱动决策、数据驱动业务的工作外,往往还承担着产品
优化、技术研发等工作。建设目标不清晰、业务界限模糊、人才缺乏等问题是这些团队面临的普遍困扰。但
是长远来看,数据团队依然具有非常广阔 的发展前景。
行业间数据团队建设存在差异
数据团队需要建立在一定的数据基础之上。数据本身的采集、存储、处理、分析、洞察等工作与行业的信息
化程度密切相关。由于行业间的信息化程度存在较大差异,数据团队的建设也存在较大的差异。
信息化程度高的行业团队建设进度领先
问卷调研结果显示:现阶段,拥有数据团队比例最高的是信息化程度较好的金融业和IT行业。其中,金融业的数
据业务外包比例最高,多采用“外包+内生”模式;IT行业的数据团队结构较为集中,在行业中拥有独立数据团队
的比例最大,较少采用数据外包服务。
没有数据
金融业
信息技术服务业
能源业
商务服务业
文化、体育和娱乐业
公共管理和社会工作
制造业
科学研究和教育
0% 20% 40% 60% 80% 100%
图 您所在机构是否有数据团队(分行业)
*备注:因样本量太小不具代表性的行业未列入
- 10 -
数据军备竞赛赛道
*行业内多数公司已有相对规模的完整数据团队
互联网
比 较 成 熟 的 工 程 师 文 化,数 据 团 队
作 为 核 心 竞 争 力 不 愿 外 包 、资 金 相
对雄厚
互联网互联网
金融业
金融
多 采 用“ 外 包 + 内 生 ”模 式 ,重 分 析
与业务,数据驱动营收模式明显,稳
步推进
终点
*行业内主要公司已经完成了信息化, 交通运输
正在或者打算建设数据团队
医疗健康
公共管理 能源
科教
制造
建筑
房地产
*行业内主要公司仍处在信息化建设
过程中,公司配备有数据人员
CATERING
起点
住宿餐饮
- 11 -
数据团队成立时间短仍处于发展期
数据团队是近些年随着大数据概念的推广而产生的新型团队。因此,相较于组织或机构内成熟运行的其他部门,
数据团队的成立时间较短。但长远看来 ,随着大数据战略的持续推进和数据技术的发展,数据团队具有良好的发
展前景,多数组织或机构的数据相关职位将在未来一年中有所增加。
问卷调研结果显示:已经拥有数据团队的机构中,超过70%的机构拥有数据团队不满3年。
3年以上 2-3年 1-2年 3-12个月 3个月以下
%
%
%
% %
图 您所在机构拥有数据团队
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