细数数据科学团队中的十大关键角色

无论公司规模或行业如何，将高绩效企业与不太成功的企业区分开来的一个共同特征是：高质量的决策。越来越多的决策由数据驱动。从一线运营部门到高级管理团队，数据分析有助于消除企业各级决策过程中的猜测。

但原始数据本身提供的价值有限。当企业将数据转化为易于可视化和解释的信息时，数据对决策的价值呈指数级增长。数据本身也必须是高质量的——干净、一致和正确。确保数据可以转化为可操作的见解的责任落在了数据管理团队的肩上。

数据管理是一种专注于有效管理企业数据资产的实践。从数据创建和收集到在整个企业中有效使用数据，管理数据需要广泛的角色和职责。在较小的企业中，一名 IT 专业人员通常承担多个角色。但随着数据管理工作量的增长，企业通常会将这些活动分配给一个团队。

如果没有熟练的数据管理团队，企业可能会发现自己拥有低质量的数据，这些数据会阻碍战略规划、业务运营以及有助于为决策制定提供信息的 BI、报告和数据科学应用程序。例如，错误、不一致和其他数据问题可能会扭曲操作操作和分析结果。独立的数据孤岛对不同部门的用户隐藏相关数据。最终，从数据集中获得预期的商业价值成为一个巨大的挑战。

数据管理团队的主要目标是确保企业数据资产满足业务需求和用户的信息需求。为实现这一目标，该团队努力使数据可供计划用途使用和访问，并确保其准确、可靠且组织得当。该团队还结合来自不同系统的数据集，让用户全面了解运营、客户、财务业绩和其他业务领域。

在高级别上，数据管理团队的职责包括以下内容：

• 管理数据库、数据仓库和其他数据存储库；

• 开发数据架构，以记录数据资产和映射数据流；

• 数据建模，以创建数据结构图和相关业务规则；

• 数据质量管理，以识别和修复数据集中的问题；

• 数据集成工作，将不同的数据集整合在一起；

• 数据工程，包括在源系统和目标系统之间构建数据管道。

• 获得企业后端数据库系统的管理所有权。

• 在整个生命周期中组织和维护数据库数据。

• 帮助应用程序开发人员和最终用户进行调试和数据访问。

• 帮助业务部门定义、组织和分类数据并记录相关的业务规则。

• 创建和维护概念、逻辑和物理数据模型。

• 建立和维护数据管理和治理最佳实践。

• 与数据管理人员和业务用户合作，收集设计和记录数据模型所需的信息。

• 使用建模工具构建概念、逻辑和物理数据模型。

• 开发最佳实践以确保数据模型的持续一致性并验证它们与不断变化的业务运营的关系。

• 在企业级为组织的数据管理框架开发和维护架构蓝图。

• 了解最新的数据管理、存储和处理技术。

• 帮助业务用户和 IT 人员选择和实施系统。

• 使用 ETL 工具从源系统中提取和处理数据并将其加载到目标系统中。

• 进行数据清理和验证，以确保数据质量水平满足要求。

• 创建 ETL 和其他数据集成过程的文档并根据需要进行更新。

• 识别数据问题并确定其严重性和业务影响范围，以帮助规划数据质量改进计划。

• 采取必要的步骤来修复不正确的数据值和其他问题，并解决其根本原因。

• 为最终用户建立数据质量指南和最佳实践，以最大程度地减少未来出现的问题。

• 构建从源系统检索数据的数据管道，根据需要对其进行标准化和转换，并将数据加载到目标系统中。

• 评估、实施、使用和管理数据管道和 ETL 工具。

• 监控源系统和目标系统之间数据传输的性能和质量。

• 开发分析和统计模型来分析数据并根据需要进行改进。

• 使用机器学习和其他高级分析技术来发现数据中隐藏的洞察力并预测客户行为和未来业务趋势。

• 构建报告、仪表板和数据可视化，向业务主管和其他数据消费者展示洞察。

尽管此角色有时被视为数据管理领域的入门级职位，但在需要帮助将原始数据转化为有意义的见解时，数据分析师通常是首选团队成员。与数据科学家一样，数据分析师清理、组织和分析数据集并构建仪表板和报告，以帮助业务用户了解分析应用程序的结果。

• 建模、清理、组织和分类数据集以用于分析应用程序。

• 分析数据，为运营和战略决策找到可行的见解。

• 创建报告、仪表板和数据可视化，以帮助业务用户解释分析结果。

• 与业务经理合作，确定可以帮助他们改进当前运营并预测未来业务需求和趋势的数据资产。

• 分析数据以查找有助于推动高质量业务决策的信息。

• 构建仪表板、报告和数据可视化，以将调查结果传达给业务用户。