最近我一直在思考一个问题， 一个理想的数据团队到底应该是怎样的?
思考这个问题之前，我就曾思考另外一个问题：数据团队与其他技术开发团队到底有什么不一样。
细想一下，其实差别还是蛮大的，就以我司的两个团队来说，研发团队天天被业务方逼着，上这个系统，做这个功能，改那个bug。
而数据团队的工作模式显然有点不同，最起码没有这么多直接的系统型的开发工作，很多东西更加的琐碎，很多东西需要更多的时间去探索尝试，更少的硬逻辑，更多的未知。
是的，并没有说有高贵低下之分，只是工作模式的不同。
虽然是这么说，但感觉依然还是有些迷茫。
在团队补充更多的童鞋之后，我有更多的时间来思考这个问题，我总想事情哪里有不对!
是的，一个数据团队，想要有价值有尊严的活着，它最起码应该不是这样的：
- 它不能死在概念里，不应该活在给投资人看的PPT，或者市场的PR稿里。
- 它不能死在报表里，报表只是数据的最浅层的应用，数据的价值应该远不止如此。
- 它不能死在琐碎的临时需求里，临时的需求永远是个无底洞，不成系统、也没有进步，我们应该想办法避免更多的临时琐碎需求。
- 它不能死在定位中，它没有各种系统模块的负担，不应该背负着支撑的角色，它应该走在前头，它是驱动力、也是业务的牵引力，只有变的主动了，才能改变世界，而不是按部就班的沿着既定的轨迹行走。
其实上面的问题核心答案就在于***一条，是的，数据团队或许担负着一定的支撑属性，但是绝不是完完全全的支撑部门，它应该有自己的思想，有自己的预见性，通过努力去***、去主动帮助、去驱动业务的进行。
只有这样，这样的数据团队才是有理想、有生存目标、有创造力的团队，而所有参与其中的成员才能有更长足的进步，才更具有使命感、成就感，更有存在的价值。
为什么这么说呢?
上面列的几种情况，其实都是有的，比如很多炒大数据概念的公司，数据团队只能是悲催的门面部门了。
其次，很多公司的数据团队仅仅也只是为公司提供报表服务而已，这对于整个数据团队来说其实是一种“侮辱”，数据的价值绝不是仅仅限于统计分析，它应该具有更多的价值，而数据团队本身应该也具有更多的价值。
但实际上，如果需要让业务方有足够多的预见性，以及足够多的理性，知道数据蕴涵的价值，甚至知道如何去应用它，什么时候可以使用它、利用它，那反倒没那么多烦恼。
只要业务方知道怎么开采数据价值，提出需求来，我们照做完事，就跟普通的研发团队接受业务团队的系统开发需求一样一样，没有什么本质区别。
但作为一个把数据团队从0拉扯到1的人来说，很清楚的知道，让业务团队不看数据到看报表的过程，是何等的艰辛!
更罔论让业务方去思考如何深层的挖掘数据价值，提升业务效率，这对他们的要求也忒高了，而且也貌似不是他们的主业。
问题又抛回来了，如果我们自己不去思考这个问题，那么数据团队也只能永远是作为一种辅助的手段而存在了，远无法成为核心驱动力。
关键的问题就是，我们需要解决的是什么问题?
首先，我们的核心思想就是，通过数据，解决业务效率的问题。
在堆人工的时代，十个人能干同样100件事情，1000件事情就需要100个人来做，那么我们需要做的事情就是，如何让我们需要做1000件事情的时候，只需要十几个人就够了。
那么，我们就需要在整个业务流程中，所有能够通过数据进行效率化、智能化的模块，我们都进行优化，让数据产生决策，减少人工的干预。
在实操中，如何动手?
其实这个我也没有实际经验，我只是有一个想法雏形，并且正式往这个方向迈进，或许可以分享一下。
***，我们首先对于正常的支撑性需求要及时的响应，这个是必须的。
这意味着，我们需要划出一部分人力去随时的响应业务需求，并且支撑到位，这应该是身为技术部门应有的责任，并且这应该不会是太难的事情，毕竟需求都是比较明确的吗，最起码方向是有了。
除了常规性的支撑工作，剩下来的事就考验我们的想象力了。
正如我上面所述，其实很多业务方自己也不知道如何去应用数据，让数据帮到他们，那只能我们自己出马了。
推动数据在业务中的价值体现，提升业务人员的数据思维能力，改变行业的数据效率价值观，这些理论上说都是数据团队不可推卸的责任。
其实也是有好处的，首先数据团队的人对于数据的了解肯定是优于其他人的，那么缺的是什么?
业务的理解!
所以，我们需要花更多的时间和业务团队去唠嗑，了解业务的整个流程，了解他们的痛点在哪里，学习他们处理业务的经验。
然后最笨的方法，能否将他们的经验进行数值量化，通过数据的变化去控制逻辑的进行，最终替代掉他们的一部分工作。
其次，他们是否有一些痛点，我们能否通过数据去帮助他们快速决策，让他们一个人可以干好几个人的活，并且还干的更快。
想要自己变得更有存在的价值，必须承担半个产品经理的角色，学会使用产品的思维去思考问题，去沟通交流，去了解业务，去构建你自己的数据产品。
之所以这么说，那是因为在这种情况下，一切可能都是未知，因为你也不确定你自己的这种思维切入到底能否改变格局。
这个时候，你必然无法调动太多的资源进行全方位的支持，比如产品部门的协助。
那么，我们就需要根据之前的沟通交流，对业务有足够的了解之后，在结合你对数据的理解，去构建你认为可以解决他们问题的数据产品。
从底层技术架构，到技术实现，到用户感知层，可能都需要你们自己团队去思考，站在数据、技术、产品、用户(业务方)的角度去思考这个问题，并且解决这个问题。
等我们把整个数据产品方案，从里到外，从上到下，都思考透彻之后，就需要动手开工了。
要知道，数据人猿，总体来说还是偏底层技术的，但涉及到用户层级，那就绕不开上层的应用层级，与用户的交互设计，好吧，这个时候看来我们又要化身前端人猿了。
不需要很炫的界面，以解决实际诉求为主，是的，这就是所谓的数据产品原型了。
出来之后，你可以邀请你的用户(业务方)来使用你的原型系统了，并且愉快的收集用户反馈。
当然，这里可能就有两种情况了，一种是业务方使用完了之后，直接再也不想使用了，那么你就要思考你们的方向是不是错了，然后重新反思review，然后快速推翻重建，或者调整你们的思路。
第二，如果是一些优化建议，并且肯定是可行可用的，那么，这意味着我们的工作是有价值的，并且这些价值是我们自己主动创造出来的。
那么，这侧面证明了我们的思路是正确的，方法是可行的，接下来的事就是让价值更大化，正规化。
此时，我们就完全有理由去调动更多的资源去做这件事了，包括把产品原型包装成正式的数据产品，让正规的产品去设计用户体验，让前端开发介入干掉我们难堪入目的用户界面，最终给业务方提供可行的产品，提升业务效率。
是的，这种模式才是一种良性的模式，让数据团队充满挑战的活力，充满创造力，并且不断的挑战自我，实现自我，以及数据的价值。
当然，这整个流程对于数据团队的要求也是很高的，他们不但需要了解数据、清楚数据挖掘的模式、还需要了解业务，还需要学会沟通，学会设计产品，需要会前后端，复合型技术人才，简直全能!
有想法、有逻辑、有开发能力、有设计能力、有沟通交互能力、有创造力的复合型人才，在未来肯定是有人要的，我希望我的团队都是这种人才，而不是守着自己的一亩三分地默默耕耘，不问世事。
但不管怎么样，只要这个事情能够这种节奏推进下去，这绝对是一个理想的数据团队。
有想象力、有活力、有创造力、有技术成长空间，能够实现数据驱动，走在业务的前面，***业务变革的数据团队。
这才是我想要做的事，也是我想要的团队!
目前，我自己的团队已经按照这种节奏在跑了，但同样，我们需要面对的挑战有很多很多，我们需要逐渐的去克服。
但，有挑战有难题才有进步不是么，故步自封，对于个人，对于团队都不是好事，不是么?!
来，期待我们团队的锐变!
【本文为51CTO专栏作者“黄崇远”原创稿件，转载请联系原作者】
