1，基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品研發(fā)技術(shù)創(chuàng)新組織架構(gòu)做了哪些調(diào)整2，如何組建與帶領(lǐng)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊3，什么是大數(shù)據(jù)企業(yè)架構(gòu)4，有誰知道百度和阿里與大數(shù)據(jù)相關(guān)部門的架構(gòu)5，如何組建數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊1，基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品研發(fā)技術(shù)創(chuàng)新組織架構(gòu)做了哪些調(diào)整
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2，如何組建與帶領(lǐng)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊
人員構(gòu)成不能給建議，因為不知道你們的架構(gòu)。說說主管要做的吧，對團(tuán)隊每個成員的擅長方向要了解，做事要公平，能為團(tuán)隊成員爭取資源，出現(xiàn)問題不要把責(zé)任推卸給團(tuán)隊成員，幫助每個成員的成長。
3，什么是大數(shù)據(jù)企業(yè)架構(gòu)
大數(shù)據(jù)企業(yè)架構(gòu)定義可以參照，
大數(shù)據(jù)企業(yè)架構(gòu) 的
googlecode 官網(wǎng)，http://code.google.com/p/bigdata-enterprise-architecture/
4，有誰知道百度和阿里與大數(shù)據(jù)相關(guān)部門的架構(gòu)
阿里巴巴在08年就把大數(shù)據(jù)作為一項公司基本戰(zhàn)略，要知道那個時候甚至還沒幾個人開始談?wù)摗按髷?shù)據(jù)”，可以說在大數(shù)據(jù)方面相比于國內(nèi)其他互聯(lián)網(wǎng)公司，阿里是走在前面的。按馬云的話講，我們正從information technology轉(zhuǎn)向data technology。數(shù)據(jù)是靈魂。也許并不能保證大數(shù)據(jù)能給阿里巴巴賺很多錢，但是阿里認(rèn)為數(shù)據(jù)對人類有用，所以他們做了。舉一個阿里cto認(rèn)為大數(shù)據(jù)應(yīng)用和價值的例子：淘寶小貸團(tuán)隊，很小的隊伍，完全依賴數(shù)據(jù)對客戶的信用程度作分析，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信用，將信用轉(zhuǎn)化為財富，這是傳統(tǒng)商業(yè)銀行冗雜的審核程序，低效和高成本所不能比的。更重要的是，這個項目給近百萬的小商戶提供了生命線，哪怕只貸一元錢。沒有哪個銀行會這么做。我認(rèn)為阿里巴巴已經(jīng)是國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的先驅(qū)，他們在做有意義的事情。騰旭側(cè)重于生活交流，阿里側(cè)重于電子消費，百度側(cè)重于搜索引擎的使用。
5，如何組建數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊
數(shù)據(jù)挖掘是團(tuán)隊行動。取決于企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘活動的深度和廣度，數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊可以有不同的組織形式和不同的附屬關(guān)系。單獨成立一個數(shù)據(jù)挖掘部門，支持整個企業(yè)的數(shù)據(jù)分析需要是一種形式。也可以在最需要數(shù)據(jù)挖掘的業(yè)務(wù)領(lǐng)域內(nèi)設(shè)立。例如銀行系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)挖掘最多的領(lǐng)域是信用卡銷售，就可以在信用卡發(fā)行部門下面單獨設(shè)立一個決策支持部。還可以把數(shù)據(jù)挖掘和營銷策劃結(jié)合在一起，成立策劃分析部，或客戶知識部。但數(shù)據(jù)挖掘不宜和數(shù)據(jù)管理以及數(shù)據(jù)庫開發(fā)部門捆在一起。后者屬于it范疇，而前者和營銷，和客戶管理的關(guān)系更緊密。數(shù)據(jù)挖掘部門或小組的領(lǐng)導(dǎo)人是數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊的靈魂。好的人選不必是技術(shù)專家，但要有相當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫使用經(jīng)驗和對挖掘技術(shù)的了解。更重要的是，數(shù)據(jù)挖掘部門經(jīng)理應(yīng)該有開拓力，組織力和溝通能力。開拓，指主動提供咨詢和建議，把數(shù)據(jù)挖掘這個產(chǎn)品“銷售”給企業(yè)內(nèi)其他部門，拿到項目“訂單”。在很大程度上，一個企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘開展的廣度和深度，取決于有沒有這樣一個有開拓性的數(shù)據(jù)挖掘部門經(jīng)理。這個人參加企業(yè)決策的機(jī)會越多，數(shù)據(jù)挖掘就越可能得到管理高層的認(rèn)同，數(shù)據(jù)挖掘就越可能在企業(yè)內(nèi)各個領(lǐng)域得到推廣。開拓需要洞察力，需要捕捉蘊藏在營銷業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘機(jī)會，善于發(fā)現(xiàn)當(dāng)前營銷活動中的盲點和“黑洞”，看到數(shù)據(jù)挖掘?qū)μ岣邲Q策效率的可能。要做到這一點，沒有營銷背景，沒有對產(chǎn)品，市場，客戶的了解和相當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)挖掘應(yīng)用經(jīng)驗，是不可能的。洞察力還包括和技術(shù)的發(fā)展保持同步，對數(shù)據(jù)挖掘新技術(shù)和新的應(yīng)用有敏銳的感覺和價值判斷，對企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘能力建設(shè)有明確目標(biāo)和長程視野。部門經(jīng)理需要掌握全局，組織和實施數(shù)據(jù)挖掘項目，對項目起到把關(guān)作用。數(shù)據(jù)挖掘部門經(jīng)理還是連通數(shù)據(jù)分析部門和營銷業(yè)務(wù)部門之間的橋梁：他一方面需要把數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)以通俗的語言和淺白的邏輯介紹給非專業(yè)的營銷人員，講解數(shù)據(jù)挖掘?qū)I銷的意義，和營銷部門一起把數(shù)據(jù)分析的結(jié)果提煉為具體行動方案。另一方面，根據(jù)營銷戰(zhàn)略，營銷目標(biāo)部署數(shù)據(jù)挖掘和技術(shù)開發(fā)，引導(dǎo)技術(shù)人員跳出專業(yè)局限，從營銷操作和盈利的角度考慮問題和分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊中的其他人員首先是能夠動手做項目的數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜摇＜胰绾谓缍ㄊ且粋€比較困難的問題。什么是專家，用什么標(biāo)準(zhǔn)來評判？是學(xué)歷，經(jīng)驗，還是知識面？筆者認(rèn)為經(jīng)驗的重要性勝于學(xué)歷。因為企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜也皇峭耆軌驈膶W(xué)校培養(yǎng)出來的，對于有定量分析知識，但沒有真刀實槍的做過，沒有放在營銷環(huán)境下考驗過的人才，企業(yè)要承擔(dān)較大的風(fēng)險。但是這不是絕對的。對有余力支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘研究，或需要開發(fā)企業(yè)專用的數(shù)據(jù)挖掘模塊和軟件的單位來說，注重學(xué)歷又是可行的。因為需要應(yīng)選人員有較深的理論基礎(chǔ)和較新的知識結(jié)構(gòu)。這種企業(yè)往往是大企業(yè)和對數(shù)據(jù)挖掘要求較高的企業(yè)。經(jīng)驗，學(xué)歷都還不足以反映企業(yè)對數(shù)據(jù)挖掘人才的期望，還有很多“素質(zhì)”方面的要求，而這些潛在的東西，往往是決定企業(yè)對你的工作是否滿意的決定性因素。首先，企業(yè)需要的數(shù)據(jù)挖掘人員需要有解決問題的能力。這是一種和學(xué)歷，經(jīng)驗不完全相關(guān)的綜合能力，包括能夠迅速抓住問題的實質(zhì)，判斷問題的難點，提出有效的解決方案，在信息不完整甚至沖突的情況下做出結(jié)論。不論你的算法知識再多，做過的項目再多，缺乏分析和解決問題的能力，就不能說是一個合格的數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?。在筆者多年的工作經(jīng)驗中，接觸到很多這樣缺乏解決問題能力的專才。技術(shù)上很過硬，但就是問題問不到點子上，回答不得要領(lǐng)。由此帶來的問題是無法統(tǒng)領(lǐng)和管理數(shù)據(jù)挖掘項目，不容易為營銷部門所依賴，起到咨詢顧問的作用。其次是對細(xì)節(jié)的關(guān)注能力。一個典型的數(shù)據(jù)挖掘過程包括數(shù)據(jù)清洗，準(zhǔn)備，建模，檢驗，和投放等若干個步驟，其中涉及許許多多的細(xì)節(jié)，任一疏忽都可能對數(shù)據(jù)挖掘的最終結(jié)果帶來影響。沒有對細(xì)節(jié)孜孜以求，不放過任一個疑問的態(tài)度，就不免會在數(shù)據(jù)挖掘過程中出現(xiàn)紕漏，影響到結(jié)果的準(zhǔn)確和可操作性。對細(xì)節(jié)的關(guān)注也反映了人的思維是否慎密和嚴(yán)緊，能夠發(fā)現(xiàn)漏洞或問題。從另一個角度闡述，數(shù)據(jù)挖掘人員需要對數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的敏感度。對數(shù)據(jù)的異常，結(jié)果的異常能夠及時反應(yīng)，進(jìn)行補(bǔ)救。良好的溝通能力，包括說和寫，是數(shù)據(jù)挖掘人員必備的基本素質(zhì)。只能動手做模型，不能動口講模型，把數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果用通俗的語言和形象的表達(dá)方式解釋給沒有技術(shù)背景的聽眾，使大家能夠理解你的模型，了解模型的營銷意義，還不是一個合格的數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?。有營銷知識。企業(yè)需要的是解決營銷難題的人才，能夠從數(shù)據(jù)中找出創(chuàng)造性的解決方案。對于數(shù)據(jù)挖掘人員來說，僅僅知道如何進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘是不夠的，還必須知道什么時候，什么情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，對于從學(xué)校剛剛畢業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘人員來說,這一點只有從實踐中才能學(xué)到。數(shù)據(jù)挖掘人員對產(chǎn)品，銷售，營銷，服務(wù)了解得越多，就越可能發(fā)展出適合企業(yè)需要的模型。這里涉及到幾個方面：一是對數(shù)據(jù)的熟悉程度。數(shù)據(jù)雖然是死的，但每個數(shù)據(jù)項目都有特定的收集渠道，內(nèi)容，和背景。沒有這方面的知識，你很可能拾取了有問題的數(shù)據(jù)，或漏掉了重要的數(shù)據(jù)，以致得到錯誤的模型。其次，缺乏對營銷業(yè)務(wù)和規(guī)律的了解會影響模型的可操作性。常常的情況是，數(shù)據(jù)挖掘人員找到了一種很好的算法，確實能夠提高挖掘精度。但是模型做出來以后，才發(fā)現(xiàn)由于沒有考慮到使用方面的細(xì)節(jié)，在數(shù)據(jù)庫上投放這個模型不現(xiàn)實，或是成本過高以致難以實行，結(jié)果是不得不推倒重來。如果對營銷業(yè)務(wù)流程有足夠的了解，就不會犯這樣的錯誤。另外，提高業(yè)務(wù)素養(yǎng)也是交流的需要。了解業(yè)務(wù)有助于你和營銷人員取得共同語言，思路相通。這樣不僅有利于解繹數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，也有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘需求。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在不斷更新，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容在不斷深化，固步自封不能適應(yīng)不斷發(fā)展的營銷活動的需要。數(shù)據(jù)挖掘人員要有對新技術(shù)的渴望、與技術(shù)發(fā)展保持同步的動力。汲取新知識的有效途徑是參加各種培訓(xùn)?？赡艿脑?，通過考核拿取證書。這不僅保障自己對企業(yè)的價值，也有助于企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)水平的整體進(jìn)步。除了管理人員和數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜彝?，?shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊內(nèi)還應(yīng)該配備市場分析人員。這方面熟悉計算機(jī)編程的畢業(yè)生或員工是很好的人選。市場分析人員擔(dān)負(fù)著多方面的職能，包括挖掘項目的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，模型的投放和追蹤檢測，營銷數(shù)據(jù)的規(guī)范分析，等等。這些人主要支持企業(yè)日常營銷運作對數(shù)據(jù)和分析的需求，把數(shù)據(jù)挖掘人員從日常的重復(fù)的分析中解放出來。從效益角度考慮，如此配置挖掘團(tuán)隊也可以減少數(shù)據(jù)挖掘的人力成本。