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为什么数据团队难以完成既定工作：如何克服数据团队语境切换障碍

数据驱动智能

2025-11-14

让我来描述一下数据工程师（DE）或数据与分析团队的日常工作。

星期一早上，DE手里拿着咖啡。
有了一份清晰的待办事项清单，头脑清醒，并且制定了一个计划：终于可以着手推进我们梦寐以求了好几周的新客户细分模型了。

然而，现实却给了我们当头一棒。

上午 9:45 — 市场营销团队：

“嘿，你能帮我查一下上个季度的按地区划分的ROAS数据吗？我需要用它来做演示文稿……很急。”

DE：好的。只需要快速查询一下。（真是自作聪明。）

上午 11:00 — 财务团队：

“管道再次出现故障。为什么第一季度营收显示为负值？”

DE：啊，是的，负数百万——我最喜欢的收入数字。

下午 1:15 — 产品团队：

“我们正在重新思考‘活跃用户’的定义。你能用新的逻辑计算一下数据吗？”

DE：当然，因为本季度第三次重新定义一个指标绝对是我下午最明智的利用方式。

下午 3:00 — 领导团队：

“我们想要一个自助式分析平台，但也需要治理机制和培训。而且这一切必须尽快实现。这将使您的工作更加轻松。 ”

DE：哦，太好了。让我去拿我的魔法棒。

到下午 5 点，DE 的“每日计划”已经被埋没在某个地方了：

•50 个浏览器标签页

•10 个 Slack 线程

•3 个未完成的 SQL 查询

•……以及一种挥之不去的怀疑：我开始做的每件事都没能完成。

朋友们，这就是数据团队语境切换障碍（DT-CSD）——一个悄无声息的生产力杀手，没有人会在项目风险日志中记录它。

DT-CSD 的真实成本

我们经常谈论技术债务。但这个呢？这是语境债务。

每次你在修复管道、重新定义指标、搭建临时仪表盘之间来回切换时，你的大脑都需要重启。
研究表明，被打断后需要 20-30 分钟才能重新集中注意力。一天六次这样的任务切换，你就不知不觉地浪费了好几个小时。

结果不出所料，令人痛苦：

•路线图延迟

•团队倦怠感急剧上升

•大型战略项目总是停留在“将来某一天”的阶段。

关键在于——如果团队结构和流程出了问题，再先进的工具也救不了你。

语境冲击——DT-CSD 的近亲

每一个“快速提问”不仅仅是回答问题——它需要你停下来，转换思维模式，回忆相关步骤，然后再回到原来的任务上。等你重新集中注意力时，你已经浪费了20-30分钟。一天被打断10次……你就明白问题有多严重了。

我称之为“情境冲击” ——因为就像真正的颈椎扭伤一样，你可能一次就能痊愈，但如果反复发生……就会很疼。非常疼。

一个真实案例

在一个项目中，数据网格方法被推广到一家大型企业。理论上，分散所有权可以让每个领域团队拥有并发布自己的数据产品。从理论上讲，这看起来很有前景。

实际上呢？

一位“域所有者”（我们姑且称她为X）成为了所有数据的非官方保管人。X不仅管理着她自己的数据范围，她还：

•维护为多个商品销售和定价仪表板提供数据的数据摄取作业

•为市场营销团队排查库存KPI问题（即使X并非市场营销人员）

•经常在进行其他深度工作时，还要处理来自三个不同部门的临时 Slack 消息。

•在治理会议上，一些行动项目悄然被退回到 X 牌照上。

•尽管有人尝试改进文档（但收效甚微），但其他人都不具备撰写文档所需的历史背景。

关键在于，X 掌握着至关重要的内部信息——比如“除非你调整一下定时任务，否则黑色星期五的促销信息流就会失效”或者“如果供应商文件延迟提交，这个仪表盘显示的门店数量就会出错”。X 之所以知道这些，是因为她从试点阶段就参与其中，但这些信息从未被记录下来。由于只有两个人完全了解整个流程，整个产品团队都依赖他们来指导方向。

这些域只是名义上创建了——但域里的人们仍然被各种各样的事情、到处的事情、同时淹没。

弥合DT与CSD之间的差距：从混乱到清晰，贯穿人员、流程和技术

大型数据驱动型组织面临的最大挑战之一是技术与核心战略驱动因素之间的脱节（DT-CSD） ——即业务真正需要的与技术/数据团队交付的之间存在差距。

这种差距不仅仅是技术不匹配的问题，还涉及到人员、流程、平台和经验知识等各个方面——有时甚至是无意的——它们都在朝着不同的方向努力。通常，关键知识掌握在一两个人的头脑中，而这些人甚至都不属于核心产品团队，导致整个部门都依赖于他们来指导方向。结果呢？瓶颈、产出不一致以及利益相关者的不满。

1.把人员方面做好——从高层愿景到基层执行

•从高层做起：让高管参与进来，不仅是为了审批预算，更是为了就数据优先级、复杂性和业务背景达成共识。关于平台整合、所有权和数据访问的决策，都应该得到领导层的理解和支持。

•打破知识孤岛：组织的知识必须被记录并民主化。这意味着需要在集中访问的空间中建立广泛且不断更新的文档，涵盖系统、依赖关系、决策依据和业务背景。

•角色明确：明确定义每个人的职责。杜绝“影子所有权”现象，避免出现某个数据工程师包揽所有工作的局面。

•技能匹配：在引入数据网格等新架构之前，了解团队的技能组合，并通过赋能或招聘来填补差距。

2.简化和规范流程

•平台所有权：明确定义堆栈中每个平台的所有权，指定负责的所有者和备份人员——而不仅仅是部门名称。

•企业级编目：维护一个统一的企业数据目录——不仅适用于表格和 API，还适用于 KPI、业务术语和数据沿袭。

•标准KPI定义：建立统一的指标来源，包括计算逻辑和业务背景。这确保销售、市场营销、运营和财务部门使用相同的语言。

•数据与背景：脱离背景的数据仅仅是数字。每个数据集或关键绩效指标 (KPI) 都应该包含定义、来源、更新频率和注意事项。构建数据产品时，要像构建软件产品一样认真思考。

3.让技术服务于流程，而不是反过来。

•简化界面：尽可能减少工具重叠的数量。如果复杂性造成混乱，那就毫无价值可言。

•不要盲目实施数据网格：在采用分布式架构之前，务必了解组织在流程、文化和技能方面的准备情况。否则，你只是在分散混乱。最重要的是，将数据网格与你的业务结构相匹配。

•将运营支持作为一项职能：创建一个专门的职能支持渠道（Slack/Teams），向所有业务和技术团队开放。

•配备能够有效处理、解决或转交问题的人员。

•为响应速度和问题解决能力定义服务级别目标 (SLO) ，以便提供可预测的支持，而不是临时性的救火式支持。

4.通过治理和反馈形成闭环

•赋能型治理而非阻碍型治理：治理团队应确保标准，而不是成为拖慢交付速度的守门人。

•反馈循环：定期审查已记录的流程、KPI 定义和平台职责是否仍然相关。

•鼓励知识共享：认可并奖励为文档编写、流程改进和跨领域清晰度做出贡献的团队或个人。

一些最成功的公司都采用了数据驱动的决策方式。基于真实可靠的数据做出商业决策能带来诸多益处，包括比竞争对手更早发现趋势、挑战和机遇。最关键的问题是：“如何构建具有战略灵活性的数据团队架构，从而充分利用这些数据驱动决策带来的优势？”

“组织数据团队结构”一词指的是公司内部信息、数据、知识和资源的分配与协调，以及团队成员之间的沟通与互动。同时，“战略敏捷性”指的是快速获取新知识、生产合适的产品和服务并将其交付给相应客户和地点的能力，这在数据领域至关重要。本文将介绍数据团队的角色以及构建团队的各种方案，以帮助您以战略敏捷性做出明智的数据决策。

数据团队中的角色

1.数据工程师（DE）

数据工程师是核心成员，负责设计、构建和维护数据项目的数据集。他们与数据科学家和分析师紧密合作，确保数据的可用性、清洗性和规范性。他们从不同来源采集数据，并在清洗和转换数据后发布核心数据集。他们向首席信息官 (CIO)、首席数据官 (CDO) 或工程副总裁汇报工作，并与数据科学家、分析师和其他相关人员沟通，以实现下游有效的分析。他们有时需要依赖应用程序开发人员来采集数据。

数据工程师的大部分工作都与构建数据团队和组织赖以生存的基础设施和生态系统相关。例如，数据工程师负责收集和整合来自各种来源的数据，构建供其他数据团队成员使用的数据平台，以及优化和维护数据湖和数据仓库。借助 Gen AI 和 LLM，该职位将提高数据可靠性，同时简化和自动化他们目前处理或协助处理的许多重复性任务。

2.数据分析师(DA)

数据分析师是运用数据进行报告和分析的专家。他们了解业务运营和战略目标，并懂得如何运用算法来解答问题。他们使用Excel、SQL等前端工具，并通过仪表盘和报告向高层管理人员展示分析结果。数据分析师需要具备领域知识，并能胜任相关领域的专家角色。

3.分析工程师（数据提取和数据分析技能相结合）

分析工程师是一个相对较新的职位，但其需求正日益增长。该职位要求应聘者兼具技术专长和数据分析技能。他们创建数据资产供数据分析师使用，弥合了数据工程师构建的数据与分析师实际需求之间的差距。他们运用软件工程实践，能够加快分析交付速度。他们是专注于根据组织业务规则和数据建模原则构建数据集的数据工程师。

4.数据科学家

数据科学家使用 R、Python 和 Scala 等复杂的数据挖掘工具生成预测性和指导性分析。他们拥有扎实的数学基础，并对深度学习和机器学习工具包有着深入的理解。他们的工作包括设计算法和模型，以挖掘和组织数据，用于各种项目。虽然数据科学家的角色和职责因组织而异，但他们通常致力于为与数据科学计划相一致的数据项目提供信息和指导。这些人员将很快与数据工程师紧密合作，对使用 Gen AI 和 LLM 的企业构建知识管理系统产生重大影响。

5.管理职位

除了上述职位之外，大型组织的数据团队通常还会设立管理或领导职位，负责制定和执行数据战略。管理职位包括数据工程经理、数据工程总监、首席数据官等。

6.业务线/域用户

这些数据的最终用户负责做出决策。他们会获得报告、专门的分析工具、数据产品等。他们会收到用于分析数据的报告、洞察应用和工具。例如，在市场营销中，经理们会查看特定营销活动的投资回报率，并可能根据这些信息调整资金投入。

7.合规与安全团队

安全与合规团队通过确保安全合规的环境，遵循行业法规和最佳实践，来保护组织的资产、数据和声誉。他们负责预防违规行为、管理风险，并确保运营符合法律要求。

8.数据质量工程师

数据质量工程师 (DQE) 通过制定指标、进行错误测试以及实施质量工具和流程，确保数据的准确性、完整性和可靠性。在当今的商业环境中，对于企业而言，实现数据可观测性成熟度变得越来越重要。

数据团队结构

1.集中式结构

在组织中，设立一个核心团队是很常见的做法，团队成员向同一层级汇报，共同负责业务拓展和数据分析。这种模式对中型企业和初创公司非常有效，能够加快决策速度并促进知识共享。核心团队还负责维护数据战略。

数据工程师（DE）和数据分析师（DA）向数据负责人汇报工作，并与业务部门负责人（如顾问）合作。随着组织规模扩大、业务领域增多以及对数据和分析的需求增加，这种结构一旦变得复杂，便会开始失效。这可能导致与业务伙伴的关系更加趋于交易化，并限制了构建更深层次业务背景的机会。数据团队成员可能无法像工程领域的思想伙伴那样，为业务伙伴提供支持。

2.去中心化、嵌入式或面向领域的结构

许多最初采用集中式团队模式的组织最终都选择了这种模式，因为它最为自然。在这种模式下，数据团队成员融入业务/领域团队，负责交付各自领域的优先事项。这有助于更好地与业务职能保持一致，并简化优先级管理。通过深入领域内部，数据团队成员可以随着时间的推移积累丰富的领域专业知识，从而显著提高工作效率。

去中心化模型，数据分析师 (DA) 和分析工程师 (DE) 向业务部门汇报，集中式数据工程师 (DE) 向数据主管汇报，专注于实现平台功能。对于规模较大的企业来说，如果由一个中央团队来照顾各个业务部门的每个需求，工作量会非常繁琐，因此这种团队结构可能是必要的。

在与数据团队规模庞大、分散在众多业务和产品团队中的快速发展型企业合作时，找到数据问题的根本原因可能极具挑战性，如同大海捞针。由于标准化和全球指标定义方面存在问题，各个业务部门可能会报告不同的数据值。这是因为数据所有权归各自领域所有。

3.混合团队结构

这是一种有别于传统集中式或领域导向型模式的全新选择。这种创新方法融合了两种模式的优势，打造出一支能够应对任何挑战的高效团队。该方法的核心在于设立一个专注的集中式团队（卓越中心），负责为整个组织制定标准、企业工具和治理方案。同时，还会设立数据领域负责人等角色，他们与卓越中心紧密合作，负责管理一个或多个业务领域。

混合结构，数据分析师 (DA) 和分析工程师 (DE) 向业务部门汇报，但与领域负责人 (DL) 和 COE 数据工程师密切合作，遵循全组织统一的数据方法。COE 团队中的领域负责人负责各自领域的数据分析、优先级管理、推动标准化，并协调公司整体的统一数据方法。该系统运行高效，使您能够享受到结构化数据职能带来的诸多优势。这一卓越成就确保您在数据团队结构方面兼顾两者之长。

了确保公司充分利用其数据，首先需要评估其数据成熟度并确立组织目标。在此基础上，应制定与这些目标完全契合的数据战略。随着组织的成熟，定期检查和评估团队结构及组成至关重要，以确保其保持高效运作。为此，应定义指标来准确衡量团队模型组成的有效性，并根据这些指标进行必要的调整。遵循这些步骤，公司就能确保最大限度地利用数据，并尽可能高效地利用资源。

明确数据团队的角色和职责至关重要。这可以避免混乱和潜在冲突，并确保每个人都朝着共同的目标努力。务必花时间制定这些准则，并确保每个人都理解一致。

值得注意的是，数据团队的架构并没有普遍认可的黄金标准。相反，每个组织的具体需求和目标应该决定其团队的构成。保持灵活性和适应性至关重要，这样才能组建出能够有效协助公司实现目标的团队。

小结

当你做对了这一点，你就能摆脱少数不堪重负的人掌控着协调一致、透明且富有韧性的数据生态系统的局面。人们了解自己的角色，流程清晰明了，技术目标明确，关键绩效指标保持一致，语境信息公开透明，而经验知识也转化为组织智慧。

真正弥合 DT 与 CSD 差距的方法，不是增加更多技术，而是让整个系统像一个整体一样运作。

令人兴奋的是，人工智能正在飞速发展，帮助我们正面应对这些挑战。从自动生成文档到发现隐藏的依赖关系，它就像一位不知疲倦、记忆力超群、永不休假的队友。让我们对未来充满期待。