隨著公司數字化轉型的加快和多年的大數據運營，數據團隊的職能終于能超越部門的限制，成為整個企業大數據的實際管理者，數據團隊能走到現在非常不容易，今天就來聊聊其演進過程。

可劃分為五個層級：小組-報表取數級、科室-數據管理級、科室-數據運營級、企業-數據管理級及企業-數據運營級。

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1、小組-報表取數級

在我剛進公司的時候，IT部門沒有獨立的數據組織，只有業務開發室，業務開發室下面掛著一個小組專門負責報表取數，大概2-3個人，這個小組其實就是數據團隊的前身。

當時沒有數據倉庫，沒有大數據平臺，更沒有數據中臺，有的就是一個ORACLE庫，我們每天通過ORACLE的DBLINK從本部門管理的業務系統抽取數據，對這些數據簡單加后形成中間表，然后通過Oracle的客戶端工具進行人工取數，并通過存儲過程完成報表作業。

當然也不會有什么報表系統和門戶，主要通過系統導出EXCEL報表為業務部門提供支撐，后來你們也知道了，Excel其實真的太差了。

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我們對外服務的對象僅限于市場和財務部門，市場主要基于我們提供的數據做跟蹤分析，財務部門主要用來做財務報表，每個月取數需求大概20-30個，這就是一只數據團隊的全部工作。

我們面對的最大挑戰是報表和取數及時性和準確性，經常半夜被叫醒去解決財務報表的問題，業務部門是我們最大的甲方，每次加班完成一個復雜的取數或報表就會感覺做出了很大貢獻。

2、科室-數據管理級

在我進公司的第3年，商業智能（BI）和數據倉庫的概念席卷全球，數據倉庫似乎成為了公司經營決策走上新臺階的必備利器，全世界都在建設數據倉庫。

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某一天，小組突然接到了建設數據倉庫的項目任務，然后我見證了公司數據倉庫從無到有，無論是DB2數據倉庫、報表系統、Essbase OLAP,IBM DM挖掘引擎等等。

數據倉庫建設完了后留下了一堆的資產，包括數據倉庫服務器、應用服務器、ETL服務器、上百個數據接口，幾十個數據倉庫模型等等，這些接口和模型是KPI和業務主題的基礎。

我們接入數據的范圍其實并沒有擴大，仍然只能從業務系統獲取數據，但深度上有所提升。

我們管理的數據資產從一個Oracle數據庫拓展到了一個數據倉庫體系，原來作坊式的小組生產模式已經滿足不了數據倉庫運維的需要，因此數據小組從業務開發室剝離獨立成為了一個科室：數據管理室。

從此我們走上了獨立發展的道路，人員也擴充到了6人，隨之而來的是元數據管理，數據質量管理相關體系的建立。

數據倉庫最大的價值似乎是提供了一個報表門戶可以訪問，大家上這個門戶唯一的目的就是下載報表，各種高大上的功能比如OLAP鮮有人問津，但自動化程度的確高了不少。

數據組織的建立往往是時代發展的需要，但一旦建立就有擴張的天然要求，不管它到底有沒有用。

3、科室-數據運營級

數據倉庫建立以后，數據團隊如果仍然僅限于去做報表和取數，這與BI的初衷相距甚遠，也達不到領導的期望。

這才是BI

在我進入公司的第6年，為了推動數據更好的發揮價值，我們科室的名字從數據管理室改成了數據運營室，管理到運營兩字之差，凸顯了領導希望用數據創造價值的雄心。

在BI漫長的探索中，一方面我們會覺得只做報表取數很low，另一方面報表取數又是我們的立身之本，既愛又恨吧。我們一直想超越報表取數，去做一些不一樣的東西。然后我們找到了新的數據模式：數據可視化、專題分析。

數據可視化的本質就是指標+體驗，我們當時整天琢磨著如何更好的向領導展現數據，比如引入更好看的報表引擎，打造駕駛艙和儀表盤、甚至建設手機BI。我們當時就是用的FineReport和FineBI，取得了不錯的效果。

專題分析看起來是個更為專業性的工作，其實只是將某業務類別的報表和指標以更好的可視化方式展現出來，其脫離不了看數的本質，新瓶裝舊酒吧。

我們也在努力做些數據分析報告，一些分析報告甚至受到了公司的表揚，但也就體現下數據團隊的主動性，跟業務部門的邊界問題及自身團隊的基因限制決定了你不可能成為公司經營分析的主力軍。

公司對于數據組織的定位是很關鍵的，它決定了你的天花板，從數據管理到數據運營是一種進步，它讓我們從關注建設到關注價值，雖然在當時的作用有限，但的確體現了一種方向。

4、企業-數據管理級

沒有互聯網的發展就沒有BAT，而沒有以上這些，就不可能有大數據的發展。

正當我們陷入數據運營的困境不可自拔時，大數據讓我們獲得了不可多得的發展機會，否則也許就到此為止了吧。

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傳統的數據價值是非常有限的，恰好公司有豐富的跨域大數據資產，而公司把這個跨域數據采集和整合的使命放到了我們數據團隊，科室也升級成了公司部門：數據技術部，這是時代給予的機會。

然后我們似乎又回到了從前，重新開始新一代的數據倉庫建設，即大數據平臺，但這次與上次本質的區別是：除了技術上的變革，我們采集的數據蘊含了巨大的價值，意味著較高的數據運營起點，因為是數據本身決定了價值的天花板。

同時我們管理數據的視角從原來部門級升級到了企業級，需要拉通所有部門的數據，建立起相關配套的機制和流程，這是我們的使命。

企業數據組織的壯大跟時代發展和公司轉型有千絲萬縷的關系，把一個數據團隊從科室級別做到獨立的部門，光靠自身的努力是不夠的，還是需要一點點運氣。

5、企業-數據運營級

我們通過三年時間完成了企業級大數據平臺的建設，并致力于研究如何讓大數據平臺變得好用，數據中臺由此拔地而起。數據中臺的本質是業務化、服務化和開放化，它天生就與業務直接相關，立足于直接創造價值。

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在完成大數據技術變革后，數據部門的名字改成了：數據技術和產品部，相關的職能進一步拓展，新增了以下二項：大數據技術和產品研發，大數據對外變現服務，數據是基礎，產品是封裝，變現則是臨門一腳，數據在我們手里真的有可能變成了資產。

我們服務的對象不再局限于市場和財務，拓展到了企業各個部門和外部的各個行業，服務的模式從報表取數、精確營銷拓展到了管理、服務等各個方面，我們終于打開了另一扇門。

數據從業者能走到第五階段是非常幸運的，也許它只存在于互聯網行業，但當你每天忙于報表取數的時候，還是要抬起頭來看看別人是如何做的。在數字化轉型的當下，數據團隊充滿了機會，十年難遇。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的14年数字化转型经验，总结出数据团队的5个级别，最后1个没人做到的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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