为了充分利用其信息资源，企业需要拥有强大的分析团队

组建和维护团队需要什么，这些团队应该做什么以使自己成功？这些不是琐碎的问题。在这种高度数据驱动的环境中，企业如何建立和运营一支分析专家团队可能会在未来几年内对业务产生重大影响。

公司如何内部创建数据分析团队

只是启动内部数据科学人才开发计划以帮助满足其数据分析需求的公司中的少数几个，十年前，公司在大数据方面嗡嗡作响，很少有组织积极招募具有深厚数据扒手的IT专业人员，在过去的几年中，由于工具和培训的改进，以及数据可以推动业务价值的证据，这种情况已经改变。现在，几乎每个行业都对数据科学技能提出了很高的要求，有超过一千份全职数据科学职位，从雇主到政府和医疗保健，再到咨询公司和软件公司。需求是如此之大，以至于不可能有足够的长期数据分析师或数学博士来研究。

识别和验证数据科学人才的工作因该学科的新兴性质而变得复杂

与其他行业不同，我们还没有看到一个获得广泛认可的数据科学认证，关于该术语的含义存在分歧，这使招募和培训更具挑战性，因此许多企业都在转向内部以满足他们的数据需求，建立了培训计划，以利用的数据科学工具和技术为现有员工提供服务，确定数据科学将为您的组织增加价值的地方，在建立数据分析师人才和开发计划之前，值得确定这样的努力将带来的收益，因为数据科学将分析与业务决策结合在一起，所以除技术承诺外，针对具有领域专业知识的员工也可以获得很多好处，对于许多组织而言，数据科学增加业务价值的用例仍然是活动水平高的营销和技术平台。

在太多的组织中，数据分析被嵌入在更传统的，无聊的报告和分析概念中

在这些配置中，通常情况下，反应式报告优先。因为总有另一种方法为了制定更有意义的报告，这可能会成为一个永无止境的循环，永远不会完全实现数据分析的真正力量，数据成功始于多样性建立团队时，不要只关注寻找分析专业人员，数据分析师认为：多样性对于成功至关重要，不仅要包括具有分析能力的人员，而且还要包括具有商务和关系能力的人员，这些人员首先可以帮助解决问题，然后在分析结束时有效地传达结果，这一点非常重要，将世界的技术技能与强大的功能领域知识相结合，数据和分析才有效。

这可以通过拥有一支具有各种业务背景的团队来实现

既融合了IT技能又融合了功能技能，我们在开发创新解决方案以支持我们的财务职能方面取得了巨大的进步，支持这项工作的数据团队由长期的IT专业人士以及财务分析师，前审计师和财务经理组成，对数据科学的深入了解对于任何分析团队来说都是至关重要的，并且该团队中应该有统计学家，数学家和机器学习专家，他们了解算法以及如何将其应用于数据。技术服务公司。

需要技术人员-数据工程师，他们可以构建管道来获取数据以完成所有分析

而且您还需要业务专家，他们了解您要解决问题的领域的复杂性，例如如果眼前的问题是建立数据驱动型药物，那么您需要定量药理学家和生物学家。