如何组建一支高效的数据分析团队？

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“组织面临的最大挑战之一不是收集数据本身，而是组建一个团队来运用这些数据，并在整个组织中推动变革，”医疗提供商UnityPoint Health首席信息官Laura Smith这样表示。

她说：“在过去18个月中，组建和管理一支成功的团队变得更具挑战性，尤其是在医疗领域。对我来说，我取得过最重要的职业成功，是我在UnityPoint Health建立的这个团队，这绝非易事，因为分析市场竞争十分激烈。”

但这是可以做得到的，下面是一些需要牢记的最佳实践。

提供现代化的高效工具，让工作更有意义

一流的数据分析师必须有设备和权限能够访问他们所需的数据。

IT咨询公司NTT Data Services的数据和分析实践负责人Theresa Kushner表示：“我见过很多数据分析师备受挫折并离开公司，因为他们的笔记本电脑已经使用了五年时间，却还无法应对他们需要处理的数据量，或者被拒绝访问开发算法所需的数据。所以你需要确保分析师拥有最新的硬件、最新的软件和数据访问权限，这是数据分析师取得成功的基础。”

此外，交给他们有意义的任务。Kushner说：“没有哪个数据分析师希望自己作为团队一员却无法给整体业务带来任何影响，也就是说，要选择有影响力的项目。这说起来容易做起来却很难，但这对于建立一支可靠的数据分析师团队来说，是至关重要的。”

Smith表示，需要让团队成员体现出他们工作的意义。“我们大家都想知道我们从事的工作如何能够做出更大贡献。在医疗行业，这就像是一项使命召唤，我们都以我们独特的技能和才能来回应这个召唤。”

Smith说，对于UnityPoint的分析团队来说，明确某人可以对某个群体带来积极的影响是关键。“每当我招募团队成员时，我都会把这一项放在首位。大家想知道他们正在做的事情如何能够为带来更大利益做出贡献。”

例如，分析团队在确保患者和员工在整个疫情期间能够拥有足够的个人防护设备(PPE)方面，发挥了关键的作用。该团队开发了一个仪表板，将PPE数据汇总在一起，为高管层呈现有意义的信息。“有了可操作的数据，领导层就可以自信地做出实时的、数据驱动的供应决策，确保患者和团队成员的健康和安全。”

通过内部培训计划培养人才

数据分析专业人员向来是很短缺的，市场对这种人才的竞争非常激烈。那些拥有这些资源的公司，可以考虑提供有助于培养内部人才的培训和持续学习计划，可以是内部课程或者外部课程。

这些培训计划还可以是导师制，或者是跨职能团队一起分享经验和知识的形式。

NASA喷气推进实验室首席信息技术顾问James Rinaldi表示：“用数据分析人员搭配经验丰富的分析型领导，来培养他们的早期职业生涯。他们会快速成长，但同时也交给他们一些可以按照自己速度去推进的项目，以及让他们了解数据架构和文化的运作方式。”

Rinaldi说，创建一些能够让跨职能团队聚集在一起的项目。“增加一些初级成员的成本是值得的，让他们去体验和了解他们自己组织之外的流程是如何运作的。”

Rinaldi说，转移到各种不同项目上也是一个好主意。“不要让员工只在一个领域停滞不前或者始终处于舒适的状态。”

让一流人才成为团队的第一名员工

在职业体育领域，除了金钱之外，能够加入一支有机会获胜的球队也能够吸引自由球员签约。同样地，对于分析团队来说，当团队中已经有优秀人才的时候，可能更容易吸引其他优秀人才。

Kushner说：“卓越人才之间是相互吸引的。如果你正在组建一支数据分析团队，那么选择一个真正的超级巨星作为第一名员工是非常值得的。”

但这并不意味着这个人必须是来自某个最负盛名大学的顶尖毕业生，这个人应该拥有使用数据变革业务的出色履历，他说。

“而且不要认为你需要的是一个拥有数据科学博士学位的人。博士很好，但有时候数据分析团队的关键人物是最了解业务的人，这也意味着你需要雇佣那个真正想成为团队一员的人。双方必须在精神层面和理解层面上与整个团队的目标保持一致。”

把多元化放在首位

员工的多元化是当今很多企业组织关注的焦点，数据分析团队应该也是如此，例如包含了多元化的工作经历。

“组建一支具有不同专业背景的团队，”在线视频订购和交付平台DoorDash分析和数据科学副总裁Jessica Lachs DoorDash这样表示。

“我经常被问到我的团队标准候选人是什么样的，当我告诉他们，我们没有候选人的时候，他们感到很惊讶。我就是在没有数据经验的情况下进入这个领域的，并在DoorDash构建起整个职能。我相信，建立一个由不同背景的人组成的团队，总体上会让你的团队变得更好。”

虽然DoorDash希望分析团队的候选人具备编程和统计能力，但是“我们发现，除了更具可比性的技术数据科学背景外，我们还成功招聘了拥有金融、咨询和经济学等各种背景的员工，”Lachs说。

Lachs用这种方法创建了一个具备解决各种问题所需技能的团队。“即使团队中每个人都不能自己解决所有问题，但我们是一个更强大的团队，团队成员可以互相学习，共同应对更广泛的挑战。”

让团队成员感到愉悦

这不仅仅是建立一支强大团队的问题，也是留住团队成员的问题。考虑到当前市场对数据分析师的需求，如果组织未能让分析团队成员满意，他们可能会选择离职加入其它公司。

因此，团队领导者应该设置奖励里程碑，并允许分析师提升自己并继续学习新技能。“数据分析师希望为他们自己和他们所在的企业创建一个品牌，”Kushner说。为此，他们需要时间撰写宣传他们自身工作的文章;获得关于新软件、新流程、新方法的认证。

“当他们撰写文章的时候，鼓励他们在会议和内部展示他们的内容，让他们的成就非常公开化，并确保持续地传递有关他们所取得成就的信息。”

Kushner说，经理们通常认为团队的可见性应该只是内部的，但这只说对了一半。“可见性需要是全行业的，你团队中的顶级分析师应该让其他顶级分析师也能了解到，为你的分析师提供一个大放异彩的场所，有助于确保他们的忠诚度，并为你的企业和组织带来荣誉。”

Kushner说，你可以和每个分析师安排一个专门的日程来探讨接下来需要做什么，记录下他们正在做的项目，和那些可以贡献重要信息的业务和IT人员展开合作。

与组织中不同职能展开互动

分析团队不应该是在“真空”中工作的。与企业中的的其他人展开互动，有助于团队了解业务目标，以及了解对于其他同事来说什么是最重要的，还可以让团队成员与组织中的其他人分享数据分析的重要性。

美国堪萨斯州威奇托市首席信息官Michael Mayta表示：“让业务负责人参与进来，这一点很关键，因为这些人了解数据，更重要的是，他们知道需要用数据解决哪些问题。”

Mayta说，分析师和业务用户之间的合作“创造了一种学习体验，同时增强了业务流程，加快了结果的产生。如果分析师了解原始形式的数据，但不了解业务需求或得出解决方案所需的特定数据集，那么就会把大量时间浪费在沟通或者试错开发上。”

当UnityPoint Health组建分析团队的时候，“我们首先会与整个医疗系统的医生和员工进行接触，我们把来自所有不同医疗环境的团队成员召集在一起，听取他们的需求，并帮助他们了解使用数据分析改善患者护理的重要性。”

Smith还说，这种参与有时候并不局限于团队试图解决特定问题的范畴，“还可以包括与同龄人互动，并通过导师计划鼓励个人的发展”。

Smith说，这种与业务团队互动的模式一直是很有效的，“我们与业务团队之间建立了牢固的关系，创造了让团队成员能够提供出色解决方案的环境、他们可以直接看到自己受到重视的原因，以及他们为组织做出的贡献，这对于个人和团队的满意度的作用都是十分重要的。”

营造“数据知情”文化

一个高度重视所有数据的组织，应该推动整个数据分析团队的成长，这就是美国加州长滩市正在做的。

2018年，美国加州长滩市技术与创新部门(TID)和公民创新办公室成立了一个数据委员会，其中90%的员工来自城市部门。一年后，该市举办了一场为期四个月的“数据马拉松”——全市数据挑战赛，来自各个部门的工作人员联手利用数据分析工具解决各种挑战。

长滩市技术和创新总监Lea Eriksen说：“这场数据挑战赛让城市员工提出有可能利用数据分析和可视化解决的各种挑战或问题。最后筛选出来四项挑战，然后组成团队，跨部门合作来解决这些挑战。”

其中一个被成功解决的挑战，是对那些受过CERT培训的居民住址进行评估和描述，以了解社区应对紧急情况的弹性。Eriksen说，他们从数据挑战和数据委员会的运作中吸取了各种经验和教训，“用来重新组织我们的数据工作。”

2021年初，长滩市技术与创新部发布了一个面向该市所有员工的全市数据学习社区。Eriksen说：“这是一个有趣的、以学习为中心的空间，供来自所有城市部门的员工提问并分享他们如何将数据融入到他们的团队和部门项目中的。我们每隔一个月就会邀请一个不同的城市团队来进行展示，展示他们如何利用各种工具、技术和资源将数据融入到长滩市的方方面面。”