最近遇到了不少待在小型資料團隊的朋友在吐槽自己的團隊如何如何的坑，比如說：
基礎建設特別差，用什麼沒什麼！
人太少，每個人只能忙於提數，基本上沒有成長！
資料沒有體現價值，成就感很低！
總之，這個吐槽內容是挺多的，就不多寫了，有過類似工作經歷的朋友應該會有很多共鳴。鑑於這些吐槽的內容，居士將從如下幾個方面來分享本篇的主題：小型資料團隊發展的6大建議
為什麼你的團隊是乙個小型的資料團隊？
小團隊會面臨什麼樣的難題？
小團隊該如何優雅地建設資料體系
本來這一塊是想深入分析一下的，因為背景尤其的重要，但是這一塊的總結卻又是乙個很耗神的工作，因此，本文先簡單地做乙個分析，不深入寫了。
首先，小的資料團隊是很多公司都會出現的情況，在早些年大部分公司都是沒有專門的資料團隊的，很多資料工作都是後台或者產品同學兼崗資料，特別是網際網路公司，也是近些年才慢慢又了資料團隊的概念。因此，如果你認為自己的團隊很小，請先調整好姿勢，這是很正常的。
其次，小團隊，不一定只出現在小公司裡面。很多大公司的資料團隊可能也是很少的幾個人。這裡面有兩種可能：
公司本身並不需要特別強大的資料支撐，或者還沒有重視。
另一種可能是乙個大的公司的各個部門裡面，都會有自己的小的資料團隊。
既然要聊「小型資料團隊該如何地優雅建設資料體系？」，那就要先說明為什麼要聊這個話題，小團隊有什麼特點？有什麼難題等著去解決？
下面就簡單總結一下幾個核心的矛盾和難題：
快速發展的業務 vs 建設緩慢的基礎設施：如何在進行業務支援的同時，兼顧基礎設施的建設？
少人力 vs 多需求：如何有效地支援業務需求？
雜七雜八的需求 vs 團隊的成長和價值體現：幹著打雜的活，如何才能有提公升，才能有資料的價值？
步入正題。
小團隊的前期發展，以經驗豐富的老司機快速搭建框架是最為穩妥的，要盡可能地減少試錯成本。快速構建基礎的資料體系，保證整體流程是可以跑通的。
有了經驗豐富的老司機把底子都搞好了，後面再慢慢招一些應屆生就可以。
從現的角度來看，這個觀點依舊不能算是錯的。但是，我們更應該換位思考。
資料最終還是要服務於業務的，千萬不要等你的資料基礎設施都建設完成了，最終發現團隊沒有乙個可以產生價值的業務，只能無奈地變成乙個被邊緣的服務方。
居士最怕的就是，當你把基礎全部做好後發現，黃花菜都涼了。
乙個可取的思路應該是：
以業務價值為核心
抽出少量的人力，完成最基本的基礎設施
等有業務成果了，再投入一定的人力完善建設即可
很多公司都喜歡所有元件都自研，不喜歡花錢。其實，免費的，有事才是最貴的...
比如說，為了維護乙個hadoop集群，可能要投入一兩個同學專門來運維，還要有效能調優的，平台還不容易用，經常出問題......
這在小團隊裡，是多大的成本啊。當然這個也要根據具體情況來評估，不是花錢就能解決問題。
但是這乙個觀念要學會轉變。
雖然人少，但是流程和規範卻是十分重要的，比如研發的規範，資料上線的流程，產品提需求的流程，需求管理的規範。
這些看似不重要的東西，卻能影響乙個團隊的地位。
舉乙個例子：資料埋點。
很多團隊在最初都沒有規劃好資料埋點的規範，這就導致了大部分業務側都自己隨便上報資料，也沒有人保證資料上報的正確性，時間一長。整個埋點就是一團亂麻，而且這個時候你想再來收回埋點上報的規劃已經很難了，歷史包袱和大家對這件事情的觀念已經形成。
其它場景也是類似，比如需求管理，如果沒有需求管理，那麼大家就很容易陷於無限需求迴圈的怪圈無法自拔，很坑。
文件化，其實是一件很簡單，但是很重要的事情。
基本上工作中可能被問到的，以及重複做過的內容都應該形成文件。比如說：
環境的安裝筆記
一些許可權申請的說明
資料分析的套路
一些關鍵表的彙總
表的開發流程
任務的配置方式
......
總之，就多寫吧，這時候團隊的負責人要有這方面的意識，因為寫這些東西如果沒有督促和認可，是很難有人去寫的。
同時要多向大家灌輸這方面的思想，要讓大家意識到這是一件很重要的事情。
比如，之前就遇到乙個朋友來找我吐槽：「居士，我們老大感覺很無聊，居然催著讓我把公司本地配置spark環境這種事情寫成文件。」這就是負責人沒有把思想傳達到位的表現。
直接舉個例子吧：
重複工作自動化：比如說天天提數，那就把最常見的需求搞成模版，再來類似需求就輸入幾個引數直接解決嘍。這也算是半自動化了吧，那麼在此基礎上，一些固定的需求就可以自動化到報表裡面了。
自動功能產品化：報表畢竟不能解決所有需求，那麼其餘的臨時需求該怎麼解決。這就是產品化了，關於這個特定問題的產品化應該是兩個部分：1. 資料中間表建設完善；2. 自助提數平台。兩者結合，完成產品自助提數的工作。再深入做了就是自助提數平台轉為自助分析平台。
整體來講，就是抽出重複的工作，自動化+產品化，減少員工的重複工作。
看到這裡，可能會有人來說，這文章是不是有點虛了，也沒見一行**。
這裡簡單聊一下，很多問題不是技術就能解決的，遇到問題了，能解決它，即使不寫一行**，那也是一種好的解決方案。這點其實不是變虛了，而是換了個解決方案而已。
當然，也可能會有人問：你這聽起來一點也不高打上呀，都是什麼資料分析，資料埋點，也沒見資料探勘和機器學習之類的高新技術呀。
嗯，是這樣的，資料團隊呢，乙個基本職責就是資料分析的能力，這是要幫助業務、產品和老闆也做決策的，這個是一定要能支援到的， 如果這個基礎能力都沒有支援好，你的基本工作內容就會收到很大的挑戰。
另外，資料探勘本來也是資料團隊的工作內容，這裡的6個建議同樣適用。
補充說明一點：本文是從團隊的角度來考慮，並不是個人的角度。
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