如何为你的数据团队选择正确的结构

关于死亡,莎士比亚的哈姆雷特曾经说过:生存还是毁灭,这是一个值得考虑的问题.” 

关于她的数据团队,一位创业公司的数据主管曾经说过: “集中还是分散,这是个问题.” 这一点很重要. 

以下是一些最优秀的数据领导者如何应用敏捷方法来建立随公司增长而扩展的数据组织. 

随着初创公司越来越多地投资于数据,以推动决策和驱动他们的数字产品, 数据主管的任务是快速扩展他们的团队. 从了解雇佣哪个角色(以及何时雇佣)到设定 sla为数据, 今天的数据领导者有责任——毫不夸张地说——在企业发展的每一个阶段都保持洞察力. 

无论你在马拉松的哪个位置, 最大的挑战之一是为数据团队确定适当的报告结构. 

随着数据需求的增加, 集中式数据团队带来的瓶颈——以及分散式数据团队带来的重复和复杂性,也是如此. 当你认为你已经找到了*完美的*范例(i.e., 一个中央数据工程团队, 分布式数据分析师, 一些分析工程师来填补空缺! 或者一些数据分析师向首席运营官汇报,数据工程师则在首席技术官手下工作!),当优先级发生变化时,你的整个策略就会发生逆转.

那么数据leader要做什么呢?

为了更好地理解一些最好的团队是如何处理这个问题的,我采访了 格雷格·沃尔德曼, 公司商业智能高级总监 烤面包, 一个新的公共供应商的销售点的餐厅软件, 讨论他的公司数据团队的发展,并分享他在这些集中和分散的结构之间无休止地挣扎的经验. 

在过去的五年里, Greg带领烤面包数据团队从一个分析师(Greg自己)成长为一个20多人的组织, 并且已经从集中式发展到混合分散模式,然后又回到集中式. 

继续阅读,了解Greg的团队如何让业务需求驱动数据团队结构, 他怎么知道什么时候需要做出这些改变, 而这个关键的角色,他希望自己能早点聘用. 

一开始:当一个小团队努力满足数据需求时 

格雷格于2016年加入烤面包, 该公司已有200名员工,但没有专门的分析人员. 尽管专业人才短缺, 该公司一直优先使用数据来做决策. 

“推荐一个正规滚球网站的创始团队非常精明,”格雷格说. “他们用Excel文档来管理公司, 但最终当他们达到200人时, 他们知道这种方法无法规模化. 当我出场的时候, 这个要求基本上是, 推荐一个正规滚球网站有太多的会议,一个人认为数字是五,而另一个人认为数字是四, 然后他们就一直为此争吵. 所以,不要再这样了.’” 

Greg立即开始挖掘,并开始构建工具、流程和基本的数据程序. 在第一年里,烤面包的数据团队增加了两倍——他们现在有三个人. 该公司继续使用数据来推动其文化和决策.

“每个人都说他们有一种数据驱动的文化, 但我在很多地方工作过,知道其中的区别, 我看到了与烤面包的对比,”格雷格说. “推荐一个正规滚球网站整个公司的员工,尤其是推荐一个正规滚球网站的领导层,在做出重大决定之前会仔细查看数据.”

但是,当这个小型数据团队翻了三倍的时候,烤面包本身也翻了一番. 到2017年,该公司拥有400名员工. 集中式数据团队无法满足整个快速增长的需求, data-obsessed组织. 

“门外排起了长队,”格雷格说. “当时人们对数据的需求超出了推荐一个正规滚球网站的能力范围. 我认为这对推荐一个正规滚球网站来说是一个转折点. 因为如果你不想办法满足这种需求, 然后,企业可能会开始以不同的方式运营——如果你不能给他们提供必要的数据,就会少一些数据驱动.”

支持作为分散数据操作的超增长

随着各部门开始寻找满足自己数据需求的方法,分权结构的转变开始有机地形成. 

“最终,公司的其他部门也出现了一小部分分析技术, 比如销售和客户成功,”格雷格说. “主要是因为推荐一个正规滚球网站的小团队无法满足不断增长的业务需求. 于是他们成立了自己的团队,这似乎奏效了!”

In 2018, 这个由10名数据专业人员组成的分散团队在业务部门工作, 满足了数据需求,也支持了烤面包令人目眩的发展轨迹,该公司几乎翻了一番, 员工人数增至750人. 格雷格和他的团队还重建了他们的数据技术栈, 从端到端数据平台迁移到包括s3在内的现代分布式堆栈, 气流, 雪花, 针, 和美人. 

在各自业务部门工作的专业分析师仍然与格雷格的核心分析团队保持着密切的联系, 使烤面包成为一个完全集中和完全分散的数据团队结构的混合体. 但随着组织规模的不断扩大——员工人数达到1人,2019年员工250人, 拥有15名数据分析师, 数据科学家, 数据工程师——问题开始从这种混合模型中出现. 

数据一致性是一个问题. “当涉及到什么是好的数据时,整个组织有不同程度的严格. 当你很小的时候,你是斗志昂扬的,你在成长,有数据总比没有好. 但最终,推荐一个正规滚球网站知道不准确的数据可能是有害的.”

即使是技术上准确的数据, 格雷格知道分析师之间的强烈沟通, 技术负责人, 当涉及到建立整个公司的数据可观察性和信任标准时,下游利益相关者是至关重要的. 

“随着业务变得更大、更复杂, 你需要分析师开始观察整个业务,”格雷格说. “即使是在分散的模型中,当涉及到围绕性能和可操作性制定标准时,你也需要确保分析师与其他分析师和技术主管密切合作.”

重新分组、重新集中和重新关注数据信任

当评估如何构建他的数据团队时, 烤面包总是考虑三个选择:集中式, 分散的, 和混合动力, 随着时间的推移,他们会试穿每一件衣服. 最后, 他发现,对于他的分析型团队的规模和范围来说,混合模型是最有效的. 图片由格雷格·沃尔德曼和烤面包提供. 

因此,烤面包将那些在各自的客户成功和市场营销团队下工作的分析师们带回了分析伞下. 

“推荐一个正规滚球网站最终集中精力,讨论但低估了团队成员相互学习的益处,”格雷格说. 这个团队现在是财务部的一员 & 战略部门. 但他知道,集中化的结构可能不是烤面包的长期解决方案.

“我对数据团队的看法, 简而言之, 你想让每个人都尽可能地增加业务价值吗,”格雷格说. “推荐一个正规滚球网站对改变和尝试不同的东西非常开放,并认识到适用于200人、500人、1000人、2000人的不同答案是不同的, 这是好的. 当你到达拐点,需要尝试一些新东西时,这就显得很明显了.”

在一天结束时, 这一切都是为了满足业务需求——无论这对你的团队的报告结构意味着什么——同时确保技术主管是促成因素,而不是分析师的瓶颈. 

在扩大初创公司的数据团队时,要记住4件事

最终, Greg的团队采用了一个集中的数据团队结构,其中包含一些分布式元素, 为他们提供对数据产品更大的所有权和治理,并能够构建可伸缩的, 模块化的数据堆栈. 图片由格雷格·沃尔德曼和烤面包提供.

最终, Greg的团队采用了一个集中的数据团队结构,其中包含一些分布式元素, 为他们提供对数据产品更大的所有权和治理,并能够构建可伸缩的, 模块化的数据堆栈. 图片由格雷格·沃尔德曼和烤面包提供.

对于在高速增长的公司中面临类似挑战的数据领导者,格雷格有一些来之不易的建议——但每一个策略都回到了他的原则,即专注于哪种方法最能满足你公司的业务需求, 哪些会随着时间的推移而改变. 

简而言之, 他建议, 领导者应该保持敏捷,团队应该愿意适应业务的需要. 这是如何.

雇佣数据通才,而不是专家——只有一个例外

根据格雷格的说法,你应该聘请的第一个专家是数据工程师.

“早期,推荐一个正规滚球网站基本上只是雇佣数据运动员,他们什么都能做一点,”格雷格说. “推荐一个正规滚球网站让那些运动员扮演分析师/数据工程师的角色. 我有一个高级经理的职位空缺, 一位数据工程师提出了申请, 但她对管理没有任何兴趣. 当我和她说话的时候, 很明显,推荐一个正规滚球网站非常需要团队中的专业数据工程技能. 在回顾, 考虑到推荐一个正规滚球网站的增长轨迹,我早该在一年前就找到这样的人.”

经常, 数据团队由于缺乏建立和维护ETL管道所需的技术支持而受到限制, 此外,还要确保其基础的数据基础设施能够根据公司的分析需求进行扩展. 

“所以,尽管我仍然相信应该聘用什么都能做一点的数据运动员, 数据工程师是唯一的例外. 在你雇佣了一些分析师之后,你的第一个数据工程师应该紧随其后.” 

从第一天起,就优先建立一个多样化的数据团队

这是不言而喻的, 但是当你要建立一个长期成功的团队时, 你需要在(早期)对候选人进行投资 不同的经历和背景. 同质化不利于创新,并妨碍数据分析师和工程师理解所有数据消费者的观点和需求. 

当你快速大规模行动的时候, 然而, 这一点很难记住——除非你制定了一套清晰的招聘和增长kpi来反映这一目标.

格雷格说:“尽早考虑多元化问题. “因为尤其是在这些小型数据团队中, 如果你不小心的话, 你只会和一群志同道合、背景相似的人在一起. 你不需要一群人——你需要不同的视角.”

说‘推荐一个正规滚球网站需要建立一个多元化的团队’是一回事,但要做到这一点完全是另一回事. 那么,数据领导者应该如何开始呢? 

以下是一些建议: 

  • 与主管和你的人事团队合作,撰写包含不同经历和背景的职位描述(例如.e.,避免使用过多男性化的语言,多使用中性的语言)
  • 把各种各样的招聘小组聚在一起(即使他们不是来自数据团队),以体现你正在努力构建的团队
  • Cast a wide net to recruit for c和idates who may not have traditional data titles or roles; it’s a constantly evolving space!  
  • 实施不考虑性别或种族的申请流程,根据资格和经验进行筛选

“在初创公司的后期,建立一个多元化的团队要困难得多,因为来自不同背景的人想要加入一个拥有不同背景的人的团队. 如果你不从一开始就考虑到这一点,它就会变得更具挑战性.”

过度沟通是改变管理的关键

这一点在推荐一个正规滚球网站这个“遥远的第一世界”中尤为重要, 许多团队在家里工作,通过电子邮件进行过度沟通, 松弛, 还有信鸽(开玩笑的!)是任何工作都必不可少的一部分.

红点投资公司董事总经理Tomasz Tunguz表示, 公司应该重复自己的做法 (i.e.例如,他们的核心价值主张)始终与客户保持一致,即使这似乎是不必要的. 数据领导者在与数据利益相关者沟通工作和团队变更时也是如此. 

例如, 如果你去中心化的客户成功分析师在客户成功主管手下工作3个月后要向分析主管报告, 你不仅应该传达这种变化正在发生, 但也要重申,这种调整不会改变团队产出的性质. 利益相关者仍然可以期望准确, 与核心业务目标相对应的及时分析, 即使团队不再分布. 

虽然结构更改不可避免地会影响涉众(功能团队)和服务提供者(数据团队)之间关系的性质, 编纂, 沟通, 重复这种转变不会影响团队的kpi,这将恢复良好的信誉,并帮助跨职能团队克服变化. 

“如果你让分析师对商业领袖进行报告, 确保他们有权根据所看到的数据进行反驳,”格雷格说. “否则,这可能是一个棘手的动态,他们被鼓励展示数据,以支持坊间的假设. 当你将这些团队重新置于分析伞下时, 你们的分析师将会互相学习, 但影响其他部门可能是一项挑战.”

最近, 烤面包一直在运行一个很大程度上集中的分析模型, 在过去一年半的时间里,哪些公司表现良好,满足了公司的需求.

不要高估“单一的真相来源”

“真理的单一来源”或黄金数据的概念是一个强大的概念——有充分的理由. 努力实现指标的一致性和一贯干净的数据可以帮助企业相信,他们的数据为他们指明了正确的方向. 仍然, 作为一家高速发展的初创公司的数据主管, 只要你有方向性,任何时候你都会被吸引去做大量的实验和项目 从可观察性到数据信任 (i.e.,这张表是最新的吗? 我知道谁拥有这个数据集吗? 为什么50行变成了500行?),对“单一真相来源”的需求就没有那么迫切了. 

“我总是告诉人们,不要高估整个‘单一真相来源’的概念,”格雷格说. 作为一个完美主义者,我花了很长时间才学会这一点. 有时候你需要百分百正确,但也有很多时候你不能做到. 通常情况下,方向的准确性是好的,但你只是在浪费资源试图做到完美. 80/20法则是关键.”

数据总是混乱的,很少是完美的. 如果您将端到端数据健康和准确性的视图置于更细粒度的控制之上,那么您将完成更多的工作. 

Greg给数据领导者的最后一条建议? 

“雇佣有很强沟通能力的优秀人才,一切都会变得容易得多. 好人会把你引向其他伟大的人, 你可以雇佣世界上最聪明的人, 但如果他们不能将自己的分析报告传达给技术水平较低的人,他们就不会成功。” 

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