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CMA：如何组建高效的分析团队

文章来源：CMA官方订阅号

发布时间：2021-11-17 15:20

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数据带来的成功离不开强大、多样化和跨职能的数据团队，但如何创建和维护可提供敏锐洞察力的团队呢？在这方面，IT部门的领导者们分享了一些建议。

当一个组织部署了最新和最好的数据分析工具，却未能组建一流的分析团队时会发生什么？那就是错失机会并浪费大量的时间和金钱。

索然无味的观点与超越竞争对手的巨大飞跃之间，或许区别就在于一个卓越的分析团队。但你不能在一夜之间拼凑出一个分析团队，将合适的人选与合适的技能组合在一起需要艰苦而勤奋的工作。

“对组织而言最大的挑战之一不是数据收集本身，而是建立能在整个组织中应用数据并驱动变革的团队。”医疗服务供应商联合点健康（UnityPoint Health）公司首席信息官Laura Smith表示。

“建立和维护一个成功的团队从未像过去18个月那样充满挑战——尤其是在医疗行业。”Smith说，“对我而言，在联合点健康（UnityPoint Health）公司建立的团队是我职业生涯中最大的成功。这并不是个很容易的任务，分析市场的竞争是非常激烈的。”

然而，它还是可以做到的。以下是几点值得记住的最佳实践。

提供现代化的

有效的工具以及有意义的工作

一流的数据分析师要想取得成功，必须拥有必要的设备和数据访问权限。

“我见过很多分析师感到沮丧并离开公司，因为他们的笔记本电脑已经用了五年，无法应对他们需要处理的数据量。”全球化的IT咨询公司NTT数据服务（NTT Data Services）的数据和分析业务主管Theresa Kushner表示，“或者他们不被允许访问建立正确算法所需要的数据。确保你的分析师拥有最新式的硬件和软件，以及数据访问权限，这是数据分析师成功的基石。”

提供有意义的任务也是如此。“如果一个团队的工作对整体业务缺乏影响，就没有数据分析师想要成为其中的一员。”Kushner说，“这意味着应当选择具有影响力的项目。这说起来容易而做起来很难，但对于建立值得信赖的数据分析团队至关重要。”

当问题出现时，你的IT团队希望发挥作用，但他们无法解决自己看不到的问题。

Smith指出，必须向团队成员展示他们的工作对整个世界有怎样的意义。“我想我们都希望知道自己的工作是如何为更伟大的目标做出贡献的。”她说，“在医疗行业，我们将此视为背负的使命。我们都在用自己独特的技能和才华履行着这种使命。”

Smith表示，对于联合点（UnityPoint）公司的分析团队而言，找到一个人对社区的积极影响十分关键。“每当我招聘团队成员时，我都将这件事放在首要和核心的位置上。”她说，“人们希望知道他们的所作所为如何为更伟大的目标做出贡献。”

例如，分析团队在确保患者和员工在整个疫情期间拥有充足的个人防护装备（PPE）方面发挥了关键作用。该团队创建了一个控制面板，将PPE数据汇总在一起，为领导者显示有意义的信息。Smith说，“有了切实可行的数据在手，领导者们就可以自信的做出基于数据的实时供应决策，保障患者和团队成员的健康和安全。”

通过内部培训项目培养人才

数据分析专家的短缺是有据可查的，对此类技能的争抢十分激烈。拥有相应资源的公司应考虑提供培训和持续学习课程以便在公司内部培养人才，可以包含内部课程或外部课程。

这些培训课程还可以采取导师制的形式，或将跨职能团队聚集在一起共享经验和知识。

“为培养职业生涯早期的数据分析员工，应该让他们与经验丰富的分析型领导者搭档。”美国宇航局喷气推进实验室的（NASA Jet Propulsion Laboratory）的首席信息技术顾问James Rinaldi指出，“他们会成长的很快，但请交给他们一些能够按他们自己的速度前进的项目，以便他们了解数据架构和文化是如何运行的。”

Rinaldi表示项目提供了将跨职能团队聚集在一起的机会。“增加一些初级成员的成本是值得的，让他们体验和了解自己组织之外的事情是如何运作的”，他说。

Rinaldi表示调动人员参与不同的项目也是一个好主意。“不要让人们在待在同一个地方感到厌倦或舒适”，他说。

选择团队成员时，要强势开局

在职业体育领域，吸引自由球员签约的除了金钱以外，往往是加入获胜球队的机会。同样，当一个分析团队中已经拥有优秀的人才时，它就更容易吸引优秀的人才加入。

“卓越才能吸引卓越”，Kushner说，“如果你正在创建一个数据分析团队，首先雇佣一个真正的超级巨星是绝对值得的。”

这并不意味着此人必须是最具声望的大学的顶尖毕业生，库什纳说。但这个人应当具有运用数据对公司业务发挥作用的可靠工作履历。

将远程工作重新定义为一种稳健而全面的、能够帮助你的组织保持弹性的策略。

“不要认为你需要一个数据科学博士”，Kushner说，“博士固然很好，但有时数据分析团队的关键人物是最了解你业务的人。这也就意味着你要雇佣真正想要成为团队一员的人。他们必须在精神上能够合拍，能理解整个团队的目标。”

将多样性作为优先考虑

如今，员工队伍的多样性是许多组织关注的焦点问题，数据分析团队也应该成为这项努力的一部分，其中包括多样化的工作经历。

“组建一个由不同专业背景的人员组成的团队”，DoorDash公司的分析与数据科学副总裁Jessica Lachs说，该公司提供线上订餐和配送平台。

“我经常被问到，我团队的标准候选人应该是什么样子——当我告诉他们我们并没有一个标准时，人们都很吃惊。”Lachs说。“当我进入这个领域时并没有数据方面的经验，但我一手建立起了DoorDash公司的全部职能——我相信建立一个由不同背景人员组成的团队，总体而言会让你的团队变得更好。”

虽然该公司希望分析团队的候选人具备编程技能和统计学能力，“我们已经成功聘用了来自各种不同背景的人才，除了比较对口的数据科学背景外，还包括金融、咨询、和经济学。”Lachs说。

通过这种方式创建的团队具备了解决各种问题所需的一切技能，Lachs说，“即使团队中的每个人无法单独解决所有问题，但人们可以相互学习，共同应对更广泛的挑战，结果会是一个更加强大的团队”，她说。

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如何建立强大的团队是一个问题，如何让它续存是另一个问题。鉴于当今对数据分析师的需求，如果公司不能使分析团队的成员满意，他们可能就会另谋高就。

因此，团队领导者应当对成就予以奖励，并允许分析师自我提升，持续学习新技能。“数据分析师希望为自己和公司打造品牌”，Kushner表示，“为了做到这一点，他们需要时间撰写文章宣传自己的成果；以及获得新软件、新流程、新方法的认证”，她说。

“当他的文章写好后，鼓励他们在会议和公司内部宣讲论文”，Kushner说，“将他们的成就公布于众，确保有源源不断的信息传播他们的成就。”

通常情况下，管理者们认为团队的知名度只应局限于组织内部，但Kushner认为这仅仅是成功的一半。“行业范围内的知名度是必要的”，她说，“你的顶尖分析师应该为其他顶尖分析师所知晓。为你的分析师提供施展才华的舞台才能确保他们的忠诚度，并为你的公司和组织增光添彩。”

Kushner认为，在每个分析师的日程表中保留时间去思考下一步需要做什么，记录他们正在进行的项目，并与提供关键信息的业务和IT人员协调，是一个很好的办法。“与数据分析师一起工作的方向是推进项目，结果，管理者通常会连人员一起驱动”，她说，“这是导致沮丧和离职的典型模式。”

与整个组织的人员保持接触

分析团队并不需要在真空中工作。与整个企业的其他人员进行互动有助于团队跟进业务目标，并理解各类同事们的诉求重点，还使团队成员能够与组织中的其他人员分享分析工作的重要意义。

“要让业务领导者参与到这个过程中”，堪萨斯州威奇托市（City of Wichita,Kan）的首席信息官Michael Mayta表示，“这是关键的一方面，因为这些人了解数据，更重要的是他们知道要用数据回答什么问题。”

分析师与业务用户的协作能够“创造一种学习体验，同时强化业务流程并促进产出”，Mayta说，“如果分析师只理解原始形式的数据，而对业务需求或实现解决方案所需要的特定数据集缺乏理解，就可能会将大量的时间浪费在沟通或者试错开发上。”

当联合点健康（UnitityPoint Health）公司创建其分析团队时，“我们首先与整个医疗系统的医生和员工进行交流”，Smith说，“我们将来自所有不同护理部门的团队成员聚集在一起，倾听他们的需求，帮助他们理解运用数据分析改进患者护理的重要意义。”

Smith表示，交流的机会超出了团队想要解决的特定问题。“其他机会还包括与同行的交流以及通过导师计划促进个人成长。”

Smith认为，这种与业务部门的交流模式成效显著。“我们与业务部门建立了牢固的关系，（创造了）一种环境，使团队成员能够提供令人惊喜的解决方案”，她说，“他们可以直接得知自己为什么受到重视，以及他们对组织做出的贡献。这对个人和团队满意度都有着重大影响。”

创建“数据通晓”的文化

一个对数据予以高度重视的组织将会促进分析团队的成长和强化，这正是加利福尼亚州长滩市的做法。

2018年，该市的科技创新部（Department of Technology&Innovation，TID）和城市创新办公室（Office of Civic Innovation）成立了一个数据委员会，吸纳了来自90%市政部门的人员参与。一年后，该市举办了一场全市数据挑战赛（Citywide Data Challenge），来自各个部门的员工组队参与了为期四个月的“数据马拉松”活动，运用数据分析工具解决问题。

“数据挑战赛允许市政员工提出挑战或陈述问题，这些或将受益于数据分析和数据可视化的运用”，长滩市的技术和创新总监Lea Eriksen说，“我们选择了四项挑战，然后组建团队，通过跨部门合作应对不同挑战。”

一个成功的挑战案例是对接受过CERT培训的居民的住址进行评估和绘图，以评估社区在紧急状态下的恢复能力。从数据挑战和数据委员会的运作中都能吸取许多教训，“利用这些教训重新安排了我们的数据工作”，Eriksen说。

2021年初，TID为市政员工推出了全市数据学习社区（Citywide Data Learning Community）。“这是一个有趣的、以学习为中心的空间，来自所有市政部门的人员都可以在这提出问题，并彼此分享他们是如何将数据嵌入其团队和部门项目中的”，Eriksen说，“每隔一个月，我们会邀请不同的市政团队展示他们正在使用的工具、技术、和资源，从而将数据建立在我们长滩的DNA中。”

“How To Assemble A Highly Effective Analytics Team,”

CIO Journal,September 28,2021

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