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2017年7月ARoadmaptoaTopData-drivenEnterprise1数据团队建设现状行业间数据团队建设存在差异信息化程度高的行业建设进度领先数据团队成立时间短仍处于发展期数据团队建设面临困境数据团队价值落地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的数据驱动战略清晰的数据团队建设目标将数据和数据分析纳入决策流程高效的数据团队组建团队领导者的职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。调研方法数据团队建设现状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。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