可扩展的流程与组织

数据素养进阶：Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

可扩展流程的力量

• 成熟的数据生态依赖高效流程
• 随着组织增长，这些流程确保数据使用方式依旧高效且有效
• 覆盖从数据收集、数据产品开发到洞见沟通与决策的各环节

协作流程

• 数据生产者与数据消费者协作，定义数据需求并产出可执行洞见
• 流程可建立反馈回路，让数据消费者向数据生产者提供意见
• 这些流程促成协作与清晰沟通，确保洞见相关、可获取、易理解

质量控制流程

 

• 质量控制流程：使用数据校验与自动化测试，核验数据准确性与完整性
• 版本控制流程：跟踪数据与代码变更，便于审计与复现
• 产品部署流程：确保新数据产品顺利上线，无故障

分享洞见的流程

• 用于分享数据产品洞见的流程，将刷新频率与业务需求对齐
• 例如，将销售仪表板的数据源安排在上午10点销售评审会前刷新，以便及时决策
• 自动化流程可在关键KPI出现特定阈值或异常时触发警报

流程标准化

• 数据熟练的生产者专注于流程标准化，以实现可扩展与高效
• 例如，创建模板和标准化表格格式，便于开发财务模型与报告

组织结构

• 指团队与角色如何设计，以支持可扩展的决策制定

集中式组织结构

• 集中式结构：将数据专长整合在单一团队或部门

去中心化组织结构

• 去中心化结构：将数据专家嵌入各业务单元
• 各单元拥有自己的分析团队，负责本职能的数据活动

面向数据素养的混合结构

• 成熟且数据素养高的组织常采用混合结构，结合集中与去中心化优点
• 设有中央数据团队
• 同时，将数据分析师嵌入不同业务单元

¡Vamos a practicar!

数据素养进阶：Data Fluency