数据和BI团队合作开发分析解决方案

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数据和BI团队合作开发分析解决方案

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-29

我们将重点放在与他们的商业智能同行一起推动采用BI和分析工具的数据团队上
数据团队已成为组织不可或缺的秘密已经不是什么秘密了，数据正以指数级的速度增长，并且来自各种来源，这使得跟踪数据变得更加困难，这就是我们看到数据团队崛起的原因之一，随着数据变得越来越庞大，处理数据所需的技术技能也随之增加，现在，使用高级编码语言（例如SQL，Python和R）对大数据进行建模和查询，数据团队能够回答未来的事件并了解过去的变量如何影响现在的情况，而不是回答BI团队擅长的规定性问题。

那么，为什么数据团队与他们的商业智能同事联系
以实施新的BI和分析工具？答案取决于组织的成熟度以及数据团队的组成方式，快速成长的初创公司提出了更多业务问题，得益于硅谷的创业公司，现代数据团队在很大程度上获得了关注，这些创业公司一直致力于收集，分析和商品化数据，这些年轻的公司已经投资于具有特定数据科学技能的人才，尤其是在代码驱动的数据分析方面，数据科学家，数据工程师和数据分析师很难招募和保留，因为他们供不应求，此外他们的稀缺意味着他们要支付高额的薪水，通常给定启动公司的数据团队的人数为2至5人，随着业务的增长，这个团队可能看不到额外的投资。

公司中的其他业务部门现在正在雇用BI分析师
以帮助其部门回答非常具体的问题，尽管BI分析师具有询问已建模数据问题的技能，但他们通常缺乏查询数据湖或云数据仓库中大量非结构化数据集的编码敏锐度，这些BI分析师开始向数据团队提交请求，并且随着业务的增长（因此BI分析师的数量增加），小型数据团队变得负担过多，终那个数据团队，即初创企业的主要角色和差异化因素，不再能够为业务和执行团队提供相同级别的服务，相反他们必须专注于整个组织中BI分析师的查询清单。

这是数据团队需要向企业提供商业智能和分析工具的个用例
该工具必须足够灵活，以允许数据团队使用SQL，R和d Python查询它，但必须具有足够的可访问性，以便BI团队可以通过可视化图形用户界面和向下钻取菜单进一步处理数据，通过为BI分析师提供自助数据仪表板工具，数据团队可以重新开始为公司做出重大发现。

已建立的公司将创建一个数据团队以提供更深入的见解
数据仓库中的大量信息如何推动洞察力。他们了解数据具有强大功能，但意识到需要与其BI团队不同的技能来提取价值，高管通常会承担组成由数据科学家，数据工程师和数据分析师等专业人员组成的现代化数据团队的任务。他们招募了一些秀，聪明的人，通常远离初创公司，使他们能够帮助推动见解，有一个主要问题：BI团队使用的工具不允许数据团队使用代码查询信息，此时数据团队成员可能正在考虑。

我花太多时间来回答BI团队提出的战略问题
因为我们使用的工具需要我对数据进行预建模，我没有使用由代码驱动的解决方案，而是落后于我，因为我要花几个星期才能回答一个问题，当前的工具正在限制我的能力，并且我无法使用我的全部技能，对于数据团队来说，这是一个强有力的案例，可以要求他们在公司中使用新的BI和分析工具，显然团队需要一个可以立即编写代码并创建查询可视化的地方，以快速确定数据是否显示了应进一步调查的内容。

实施允许代码，低代码和无代码数据可视化选项的工具
无论情况如何，数据团队在与BI同事之间架起桥梁，为实现以下目标的解决方案提供了良好的服务：

1. 高级代码驱动的数据建模：该解决方案应使专业人员能够使用的编码语言和技术来对数据进行建模和可视化

2. 低代码数据建模：该解决方案应易于访问，以使商业智能团队可以将不同的数据模型和表结合在一起以提取高级见解

3. 无代码数据建模和可视化：该解决方案应使非技术人员能够建模和查看特定于其行业的数据仪表板，并深入了解他们感兴趣的信息

提供与数据交互的所有三种方式

企业将防止数据团队执行在一个系统中建模数据并在另一个系统中建模的冗余工作，这为较小的数据团队节省了宝贵的时间和精力，以处理更高级的数据建模并回答组织中战略意义，更高层次的问题，通过将他们带入流程，与BI团队建立桥梁，由于数据团队希望实施一种可以同时满足其需求和同行需求的新BI和分析工具，因此BI团队参与选择和测试新工具的过程至关重要，公司范围内的支持对于采用至关重要，因此强烈建议数据团队与BI团队联系，并从一开始就架起这座桥梁，从开始到概念验证，都要让BI团队参与销售流程，这对于确保每个人都在同一页面上至关重要。明确定义数据和BI团队的角色，再加上全面的培训计划，将增加成功采用数据的几率，数据团队想要做的一件事就是实施一个新的BI和分析工具，而整个公司都不会采用，数据团队应将其整个团队延伸到他们的BI团队，以确保整个过程中的协作。

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