資料團隊的結構設計需考量企業成長階段和業務需求。早期團隊規模小，集中式結構較有效率，但隨著組織擴張和資料量增加，分散式結構更能滿足不同部門的需求。然而，分散式結構也可能造成資料一致性和溝通協調的挑戰，因此混合式結構成為一種更靈活的選擇，兼顧集中式和分散式的優點。選擇哪種結構取決於企業的實際情況，並需要持續評估和調整。良好的資料認證流程和資料治理文化是確保資料品質和可靠性的關鍵，而提升團隊成員的資料素養則能讓資料驅動的決策更有效率。
資料認證：資料團隊成功的關鍵
資料認證可以是一種美妙的過程。資料工程師將資料表標記為認證狀態，同時標明資料集的所有者，並將其呈現在資料倉儲中，供分析師擷取並用於儀錶板。於是，資料停滯的情況大幅減少。
資料認證的核心價值
這個過程強調了沒有適當的流程和文化，認證可靠性和建立組織對資料的信任是非常困難的。技術永遠無法取代良好的資料管理，但它確實有所幫助。
現代資料團隊的挑戰與解決方案
現代資料團隊在處理資料品質的文化和組織障礙時，可以優先考慮一個適合業務需求和優勢的團隊結構。這樣的做法僅次於實施具有明確服務水平協定（SLA）的資料認證計劃。
案例研究：Toast 資料團隊的結構演變
正如莎士比亞的《哈姆雷特》所言：「生存還是毀滅，這是個問題。」對於資料團隊來說，「集中式還是分散式，這是個問題。」這是一個重要的問題。以下是一些頂尖的資料長官者如何運用敏捷方法來建立能夠隨著公司成長而擴充套件的資料組織。
Toast 資料團隊的成長與演變
Toast 是一家新近上市的餐廳銷售點軟體提供商。Greg Waldman 是 Toast 的商業智慧高階總監，他長官了資料團隊從一個分析師成長到20多人的組織，並經歷了從集中式到混合分散式模型的轉變。以下是 Greg 的團隊如何讓業務需求驅動資料團隊結構的變化，以及他如何判斷何時需要進行這些變化。
初期：小型團隊面臨的挑戰
當 Greg 在2016年加入 Toast 時，公司已經有200名員工，但沒有專門的分析人員。儘管缺乏專門人才，公司一直優先使用資料來做出決策。Greg 的任務是建立工具、流程和基本資料計劃。在第一年內，Toast 資料團隊增加了兩倍，達到三人。
成長與挑戰
隨著 Toast 的成長，資料團隊面臨著越來越大的需求壓力。到2018年，公司已經有400名員工。集中式的資料團隊無法滿足整個快速成長、資料驅動的組織的需求。Greg 表示，他們「門前排著長隊」，業務對資料的需求超出了他們的供給能力。
向分散式資料營運的轉變
隨著部門開始尋找滿足自身資料需求的方法，向分散式結構的轉變開始有形化。Greg 說：「最終，在公司的其他部門，如銷售和客戶成功部門，出現了小型的分析團隊。主要是因為我們的小團隊無法滿足日益增長的業務需求。於是他們開始建立自己的團隊，這樣做有一定的效果！」
資料團隊結構的關鍵要素
Toast 資料團隊的經歷表明，資料團隊的結構需要根據業務需求進行調整。無論是集中式還是分散式結構，關鍵在於找到適合公司特定需求的模式。
資料團隊的未來發展
隨著公司繼續成長，資料團隊需要不斷調整其結構和流程，以滿足日益增長的資料需求。這需要資料長官者具備靈活性和前瞻性，不斷評估和改進資料團隊的架構。
隨著資料在企業決策中的作用日益重要，資料團隊需要繼續創新和適應，以滿足不斷變化的業務需求。這包括不斷改進資料認證流程、最佳化團隊結構，以及採用新的技術和工具。
推薦閱讀
進一步瞭解資料認證和資料團隊結構的最佳實踐，可以參考相關的案例研究和行業報告。
附錄
相關術語解釋
- 資料認證：指對資料進行驗證和確認的過程，以確保其準確性和可靠性。
- 服務水平協定（SLA）：指服務提供者和客戶之間關於服務品質和期望的正式協定。
- 敏捷方法：指一種靈活、迭代的專案管理方法，強調快速回應變化和持續改進。
資料團隊結構型別
- 集中式結構：指資料團隊集中在一個部門或單位，統一管理和提供資料服務。
- 分散式結構：指資料團隊分散在不同的部門或單位，各自管理和提供資料服務。
- 混合結構：指結合集中式和分散式結構的特點，既有集中管理的資料團隊，也有分散在各部門的資料團隊。
參考資料
- Toast 公司的案例研究
- 資料認證和資料團隊結構的最佳實踐報告
標題最佳化建議
原標題：
資料認證：資料團隊成功的關鍵與 Toast 資料團隊的結構演變
建議標題：
資料團隊的結構演變：從集中式到分散式 - 以 Toast 為例
技術深度與專業分析
本文探討了資料認證的重要性和資料團隊結構的演變，透過 Toast 公司的案例研究，展示了資料團隊如何根據業務需求調整其結構和流程。文章還討論了資料團隊面臨的挑戰和解決方案，包括實施資料認證計劃和建立適應業務需求的團隊結構。
程式碼範例與技術細節
以下是一個簡單的 Python 程式碼範例，用於資料認證和資料處理：
import pandas as pd
# 載入資料
data = pd.read_csv('data.csv')
# 資料清理和預處理
data = data.dropna() # 刪除缺失值
data = data.astype(str) # 轉換資料型別
# 資料認證
def data_certification(data):
# 進行資料認證的邏輯
certified_data = data.apply(lambda x: x.str.strip()) # 清理資料
return certified_data
certified_data = data_certification(data)
# 輸出認證後的資料
certified_data.to_csv('certified_data.csv', index=False)
內容解密：
- 載入必要的函式庫：
pandas用於資料處理和分析。 - 載入資料：使用
pd.read_csv函式載入 CSV 檔案中的資料。 - 資料清理和預處理：刪除缺失值並轉換資料型別，以確保資料的乾淨和一致性。
- 資料認證：定義
data_certification函式，對資料進行認證處理，例如清理資料中的空白字元。 - 輸出認證後的資料：將認證後的資料儲存到新的 CSV 檔案中。
圖表說明
以下是一個使用 Mermaid 語法的圖表範例，用於展示資料團隊的結構演變：
graph LR
A[集中式結構] -->|業務成長|> B[分散式結構]
B -->|調整最佳化|> C[混合結構]
C -->|持續改進|> D[最佳化後的資料團隊]
圖表翻譯：
此圖表展示了資料團隊的結構演變過程。最初採用集中式結構，隨著業務成長轉變為分散式結構，然後進一步調整最佳化為混合結構，最終實作了最佳化後的資料團隊。
- 集中式結構：資料團隊最初採用集中式結構，統一管理和提供資料服務。
- 業務成長：隨著業務的成長，集中式結構面臨挑戰，於是轉變為分散式結構。
- 分散式結構：分散式結構允許不同部門各自管理和提供資料服務，但也帶來了新的挑戰。
- 調整最佳化：為了平衡集中式和分散式結構的優缺點，資料團隊進一步調整最佳化為混合結構。
- 混合結構：混合結構結合了集中式和分散式結構的特點，既有集中管理的資料團隊，也有分散在各部門的資料團隊。
- 持續改進：資料團隊持續改進和最佳化其結構和流程，以滿足不斷變化的業務需求。
資料團隊擴充套件的挑戰與對策：以 Toast 為例
在當今資料驅動的商業環境中，如何有效地組織和管理資料團隊，已經成為企業在高速成長過程中面臨的重要課題。Toast 的資料團隊經歷了從分散到集中再到混合模式的轉變過程，為我們提供了一個生動的案例研究。
資料團隊結構的演變
Toast 的資料團隊最初採用分散式結構，由 10 名資料專業人員組成，分佈在不同的業務部門。這種結構在公司快速成長的初期（員作業員數約 400 人）發揮了重要作用。隨著公司規模的擴大（850 人，後來達到 1250 人），資料團隊也擴充套件到 15 名成員，但開始面臨資料一致性和溝通協調的挑戰。
挑戰與問題
資料一致性問題
隨著組織規模的擴大，不同部門對「良好資料」的標準不一，導致資料品質參差不齊。在公司規模較小時，這種差異尚可容忍，但當規模擴大後，不準確的資料可能帶來嚴重後果。協同工作與溝通問題
即使資料在技術上是準確的，分析師、技術長官者和下游利益相關者之間的溝通仍然至關重要。Greg 指出：「隨著業務變得更大、更複雜，你需要分析師開始看到整個業務的全貌。」
結構調整
為瞭解決上述問題，Toast 將原本分散在不同業務部門的分析師重新集中到分析團隊之下，形成了一個混合模式。這種結構調整帶來了以下好處：
加強團隊協作
Greg 回顧說：「我們最終選擇集中化管理，其中一個被忽視的好處是團隊成員之間相互學習了很多東西。」提升資料治理能力
集中化管理使得資料產品的擁有權和治理權更加明確，有助於建立可擴充套件的模組化資料架構。
資料團隊擴充套件的關鍵建議
Greg 根據 Toast 的經驗，提出了幾點寶貴的建議：
僱用資料通才而非專才（除資料工程師外）
在早期，Toast 主要僱用能夠處理多項任務的「資料運動員」。Greg 認為資料工程師是唯一的例外，因為他們具備專門的技術能力，能夠支援資料基礎設施的建設和維護。-- 以下是一個簡單的ETL流程範例 -- 使用Airflow排程任務 from datetime import datetime, timedelta from airflow import DAG from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator from airflow.operators.python_operator import PythonOperator default_args = { 'owner': 'airflow', 'depends_on_past': False, 'start_date': datetime(2023, 3, 20), 'retries': 1, 'retry_delay': timedelta(minutes=5), } dag = DAG( 'etl_pipeline', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1), ) start_task = DummyOperator( task_id='start_task', dag=dag ) def extract(**kwargs): # 資料萃取邏輯 pass extract_task = PythonOperator( task_id='extract_data', python_callable=extract, dag=dag ) start_task >> extract_task內容解密：
上述程式碼展示了一個使用 Airflow 建構的簡單 ETL 流程。
- 定義了一個名為
etl_pipeline的 DAG，設定了預設引數和排程間隔。 - 使用
DummyOperator建立了一個起始任務start_task。 - 定義了一個名為
extract的 Python 函式，用於執行資料萃取邏輯。 - 使用
PythonOperator將extract函式包裝成一個任務extract_task。 - 設定任務依賴關係，使
extract_task在start_task之後執行。
- 定義了一個名為
從一開始就建立多元化的資料團隊
多元化是創新和理解不同資料使用者需求的關鍵。Greg 建議：「要考慮多元化……你不想要一群相同的人——你需要不同的觀點。」具體做法包括：- 編寫包容性的職位描述，避免過於男性化的語言。
- 組建多元化的徵才小組，以體現團隊期望達到的多元化目標。
# 使用Pandas進行資料分析的範例 import pandas as pd # 假設有一個名為data.csv的檔案 data = pd.read_csv('data.csv') # 顯示資料的前5行 print(data.head()) # 進行資料分析，例如計算某欄位的平均值 average_value = data['column_name'].mean() print(f'平均值：{average_value}')內容解密：
上述程式碼展示瞭如何使用 Pandas 進行資料分析。
- 匯入 Pandas 函式庫。
- 使用
read_csv函式讀取名為data.csv的檔案。 - 使用
head方法顯示資料的前 5 行，以快速瞭解資料內容。 - 計算並列印某個欄位的平均值，展示了基本的資料分析能力。
資料團隊結構
Greg 認為資料團隊的結構應該根據公司的業務需求進行動態調整。「最終，一切都是為了滿足業務需求……技術長官者應該是賦能者，而不是分析師的瓶頸。」
Toast 的案例告訴我們，在資料驅動的企業中，資料團隊的結構和組織方式需要隨著公司規模和業務複雜度的變化而靈活調整。透過適當的結構調整和人才策略，企業可以更好地應對資料相關的挑戰，提升資料治理能力和業務價值。
graph TD;
A[開始] --> B{資料團隊結構選擇};
B -->|集中式|> C[資料一致性提升];
B -->|分散式|> D[業務部門協同];
B -->|混合模式|> E[兼顧協同與治理];
C --> F[適合大規模組織];
D --> G[適合初期快速成長];
E --> H[Toast最終採用的模式];
F --> I[資料治理優勢];
G --> J[業務回應快速];
H --> K[兼具集中與分散的優點];
圖表翻譯：
上圖展示了資料團隊結構的選擇流程及其對應的優缺點。
- 企業在選擇資料團隊結構時，可以根據業務需求選擇集中式、分散式或混合模式。
- 集中式結構適合大規模組織，能夠提升資料一致性和治理能力。
- 分散式結構適合企業初期快速成長階段，能夠快速回應業務需求。
- Toast 最終採用了混合模式，兼具了集中管理和分散靈活性的優點。
資料團隊結構最佳化與資料素養提升：企業資料治理的關鍵策略
在當今資料驅動的商業環境中，如何建立一個高效且多元化的資料團隊，以及如何提升全公司的資料素養，已成為企業成功的重要因素。本文將探討資料團隊結構的最佳實踐，以及如何透過提升資料素養來推動企業的資料治理。
開發多元化的資料團隊
要建立一個高效的資料團隊，首先需要確保團隊的多元化。這不僅包括招募不同背景的成員，也需要在徵才過程中避免無意識偏見。
多元化徵才策略
- 擴大徵才範圍：積極尋找非傳統資料背景的候選人，因為資料領域正在不斷演變。
- 實施盲審徵才流程：透過去除個人識別資訊（如姓名、性別、年齡等），確保徵才過程根據資格和經驗。
- 及早建立多元化團隊：在創業初期就注重多元化，因為不同背景的人傾向於加入已經具有多元化的團隊。
多元化的重要性
研究表明，多元化的團隊能夠帶來更多創新的解決方案和更好的決策。對於資料團隊來說，這意味著能夠更全面地理解業務需求，並提供更準確的資料洞察。
變革管理中的溝通關鍵
在資料團隊的結構調整或變革過程中，溝通是至關重要的。特別是在遠端工作的環境中，適當的溝通可以確保團隊成員和相關利益者保持同步。
有效溝通的實踐
- 重複核心價值主張：如同Tomasz Tunguz所說，公司應該重複其核心價值主張，即使看起來沒有必要。資料團隊長官者在溝通工作和團隊變動時，也應如此。
- 明確變革影響：在進行團隊架構調整時，不僅要溝通變動本身，還要重申這種變動不會影響團隊的輸出成果。
- 保持利益相關者的信任：透過明確說明變革如何影響關鍵績效指標（KPIs），可以還原信任並幫助跨功能團隊克服變革。
案例分析：Toast的經驗
Toast的資料團隊長官者Greg分享了他們在資料團隊結構調整中的經驗。Toast曾經嘗試將客戶成功分析師分散到不同的業務部門，但最終還是迴歸到集中式的分析模型。這種模型在過去一年半的時間裡表現良好，滿足了業務需求。
資料治理中的「單一真相來源」迷思
「單一真相來源」（Single Source of Truth）的概念在資料治理中非常重要，但並不總是需要追求100%的正確性。
合理運用「單一真相來源」
- 資料健康監控：確保對資料的健康狀況有整體的可視性，例如資料表是否更新、資料集的所有權等。
- 優先考慮方向性準確性：在很多情況下，方向性準確性就足夠了，過度追求完美可能會浪費資源。
- 應用80/20法則：Greg建議，不要過度重視「單一真相來源」。在很多情況下，達到80%的正確性就足夠了，而追求100%的正確性可能會浪費大量資源。
實踐建議
- 優先考慮端對端資料健康監控：相比於追求細粒度控制，更重要的是對資料健康有整體的監控。
- 適時調整資料治理策略：根據業務需求和資料團隊的能力，適時調整資料治理的策略。
提升資料素養：推動資料民主化的關鍵
資料素養是推動資料民主化的基礎。只有當組織中的每個人都具備基本的資料理解能力，才能真正實作資料驅動的決策。
資料素養策略
- 自上而下的支援：獲得高層長官的支援是推動資料素養的關鍵。
- 自下而上的採用：透過提供易於使用的自助服務工具和教育資源，鼓勵非技術團隊成員參與資料工作。
- 量身定製的資料教育：為不同的業務部門提供量身定製的資料技能培訓。
案例分享
一位CDO（Chief Data Officer）在MIT CDO Symposium上分享了他們的經驗：設立了「資料素養主管」（Head of Data Literacy）這一職位，負責推動整個組織的資料素養提升。他們為每個業務部門制定了資料技能的評估標準和提升目標，從而確保每個部門都能有效地使用資料。
隨著資料技術的不斷進步，企業需要持續關注資料領域的最新發展，不斷調整和最佳化資料團隊的結構和工作方式。同時，透過持續提升資料素養，企業可以更好地應對未來的挑戰和機遇。
關鍵建議
- 持續關注資料領域的發展：保持對資料技術和最佳實踐的關注，不斷學習和調整。
- 靈活調整資料治理策略：根據業務需求和資料團隊的能力，靈活調整資料治理的策略。
- 推動資料素養的持續提升：透過持續的培訓和教育，推動組織資料素養的持續提升。
透過這些策略和方法，企業可以建立一個強大的資料團隊，提升組織的資料素養，從而在資料驅動的商業環境中取得成功。
