由于数据角色的分类方法多种多样，因此也有各种框架可以帮助您组建和发展数据团队。让我们简化一下，以便于入门，并假设企业可以通过不同的视角来评估需要哪个团队来开始使用网络数据。
数据镜头
我在本文中提到的网络数据是 WhatsApp 号码数据 大数据。它由大量数据记录组成，通常以大文件和原始格式提供给您。最好有经验处理大量数据和处理这些数据的工具的数据专家。
技术堆栈镜头
在选择工具时，您应该考虑到这样一个事实：您的组织用于处理特定类型数据的工具也将决定您需要哪些专家。如果您需要更熟悉所需的工具，请在聘请数据团队之前咨询专家，或聘请专业人士帮助您根据业务需求选择合适的工具。
组织视角
您还可以通过评估数据专家将 每位销售分析师都需要对细节 与哪些利益相关者密切合作并决定这个新团队如何融入您对组织结构的愿景来开始组建数据团队。例如，数据团队将成为工程团队的一部分吗？这个团队将主要关注产品吗？还是它将是组织中的一个独立实体？
数据成熟度更高且正在构建数据驱动产品的组织将通过更复杂的视角来看待这项任务。这涉及到公司的未来愿景、协调整个组织的数据定义、决定谁来管理数据以及如何管理数据，以及确定随着业务增长，整体数据基础设施将如何发展。
什么使数据团队高效？
只要满足您的业务需求，数据团队就被认为是高效的，并且在几乎所有情况下，数据团队效率的货币就是时间和金钱。
您可以依赖一些指标，例如特定时间内处理的数据量或花费的金额。只要您定期跟踪此指标，接下来要关注的就是这些指标的动态。简而言之，如果您的团队用相同的资金处理了更多的数据，则意味着团队的效率更高了。
结合上述内容的另一个效率指标是您的团队编写代码的水平，因为最终您可以拥有大量资源并快速执行迭代，但错误等于花费更多的资源。
除了易于跟踪的指标之外，公司遇到的最常见问题之一就是对数据的信任。对数据的信任正是字面意思。尽管有办法跟踪执行与数据相关的任务所需的时间或查看其成本，但利益相关者仍可能质疑这些指标和数据本身的可靠性。这种信任可能会受到以前事件等经历或数据所有者缺乏沟通和信息等负面影响。
此外，处理大量数据意味着发现错误是一项复杂的任务。尽管如此，组织应该能够信任其使用的数据的质量以及利用这些数据产生的见解。
执行统计测试很有用，它允许数据团队评估与数据质量相关的定量指标，例如填充率。通过这样做，组织还可以积累历史数据，让数据团队能够及时发现问题或负面趋势。组织中要应用的另一个基本原则是听取客户对数据质量的反馈。
总而言之，一切都取决于您的数 据团队中拥有才华横溢的专家，他们可以快速、准确地工作并在工作中建立信任。
结论
我希望本文能帮助您更好地理解处理公共网络数据的组织中常见的不同数据角色，它们为何重要，哪些指标可帮助公司衡量其数据团队的 加密数据库 成功，以及最后，这一切与您的组织对数据角色的看法有何关联。