培养数据分析团队所需的技能和能力

五大指南（其五）培养数据分析团队所需的技能和能力《Gartner有效商业决策指南》系列研究© 2022 Gartner, Inc.及/或其关联公司版权所有。保留所有权利。CM_GTS_1800424 企业为了保持竞争力，将更青睐同时掌握分析技能以及软技能的数据分析人才。来源：Gartner到2025年，3《有效商业决策指南：培养数据分析团队所需的技能和能力》Gartner IT领导者成为客户 《有效商业决策指南：培养数据分析团队所需的技能和能力》随着数据分析（D&A）需求的激增，寻找和留住数据分析人才来支持这些计划日益成为一项挑战。因此，D&A领导者需要制定长期的数据分析人才战略：采用系统的方法，吸引、支持和留住优秀员工，通过他们更好地宣传数据分析价值，展示数据分析与数据驱动型决策者的业务目标之间的关系。为了培养未来所需的数据分析角色和技能，D&A领导者要跳出思维定势。例如，采用非常规方法，根据应聘人员的潜力而非经验进行招聘。与此同时，D&A领导者还应考虑人才、角色和发展道路的多样性。Jorgen Heizenberg副总裁分析师相比技术问题，D&A领导者更重视人才问题如何建立和组织数据分析团队以及所需的角色、技能和文化是D&A领导者成功的关键n = 全部469 名受访者问题：您最重要的优先事项是人才还是技术？来源：Gartner技术第一人才第一4%19%16%44%17%0%50%25%61% 人才第一23% 技术第一4略重视技术同等重视技术和人才略重视人才更重视人才更重视技术Gartner IT领导者成为客户 准备确定数据分析工作的正确运营模式。搭建使用概念模型创建可执行且实用的运营模式。吸引建立一支使用相同语言的跨职能团队。建议组建数据分析团队时需要避免的五大常见陷阱。5本指南使用方法《有效商业决策指南：培养数据分析团队所需的技能和能力》1243Gartner IT领导者成为客户 准备确定数据分析运营模式的关键组成部分，如数据分析工作应在哪里完成为了组建一支强大的数据分析团队，D&A领导者首先要建立运营模式，通过该模式确定需要完成的工作、由谁完成，以及相关角色应在哪里完成大部分的工作。步骤1为了确定正确的数据分析工作运营模式，D&A领导者需要回答以下重点问题：•战略利益相关方有哪些，他们的目标是什么？•数据分析工作有哪些，完成顺序是什么，为什么这样安排？•数据分析分析工作应在哪里开展以及何时？•阻碍成功的障碍是什么，如何解决这些障碍？步骤2在考虑诸如应在哪里开展数据分析工作时，应考虑使用通用组织架构模型来规划全球、地区或本地的数据分析工作，从而帮助您确定实体团队所需的资源、技能和能力（见下页）。来源：Gartner通用组织架构传统业务6总部后台（如ERP、SCM、财务、人力资源等职能部门）基础架构和运营（如IT职能部门）前台（如CRM、电子商务等职能部门）创新平台和生态系统数字业务《有效商业决策指南：培养数据分析团队所需的技能和能力》1Gartner IT领导者成为客户 搭建使用概念模型创建可执行且实用的运营模式将概念模型映射到现实和虚拟组织结构中，即可创建一个可执行且实用的运营模式。如果数据分析工作的“内容”和“对象”发生了变化，D&A领导者还可以更新概念模型，使现实和虚拟组织结构得到优化。右图显示了本地工作在不同组织内部发生的复杂组合，包括独立的业务部门以及区域性业务部门。Gartner认为D&A领导者最好使用混合模式，因为该模式具备核心的集中式团队，即数据分析卓越中心（COE）。通过卓越中心，数据分析团队可在业务线内，以中心辐射的方式，与多个分散式团队进行协作。图例实际和逻辑相同的部门全球性组织a数据分析治理：治理委员会和管理委员会地区性组织b分析/BI：分析卓越中心本地组织cc分析/BI：分析卓越中心数据分析治理：治理委员会和管理委员会全球性业务主体地区性业务部门acb业务部门本地IT部门c业务部门销售、营销、运营、财务等部门本地IT部门cccb7将概念模型映射到实际的组织情况中来源：Gartner可以使用的Gartner相关资源：必备角色有哪些？D&A领导者需要具备正确的能力，才能支援团队应对数字业务带来的机遇和挑战。《有效商业决策指南：培养数据分析团队所需的技能和能力》2企业指导委员会地区性共享IT/服务部门数据分析治理：治理委员会和管理委员会Gartner IT领导者成为客户 交互建立一支使用相同语言的跨职能团队步骤1让不同背景的人才组成跨职能团队，将其技术技能、数据分析技能、业务专业知识和软技能融合，从而获取所需的能力：•数据和分析能力•技术和业务能力•分析性和创造性能力•外向者和内向者的能力•不同的经验水平：–部门级和企业级经验–经验丰富和经验不足步骤2基于具体职责及职业成熟度创建数据素养角色，制定与业务目标相一致的数据素养计划。部门高管首席数据官首席分析官业务分析师、数据科学家业务专家（如管理人员、营销人员、销售人员、人力资源人员、财务人员）一线人员（如医生、司机、客服代表、代理人等）学术界人员、研究界人员政策制定者数据分析服务供应商、顾问数据架构师、数据工程师、应用架构师首席信息官首席技术官多样化的角色创造者和使用者来源：Gartner8《有效商业决策指南：培养数据分析团队所需的技能和能力》3Gartner IT领导者成为客户 9建议建立数据驱动型文化时需要避免的五大常见陷阱陷阱应对措施企业文化难以适应变化数据分析团队要重视协作、合作和问题解决，设立首席数据和分析官（CDAO）或类似角色来领导文化变革。项目缺少资源和资金创建业务驱动型战略和运营模式。具备向整个企业说明数据分析商业价值的能力。数据素养低下制定数据素养计划，使组织模式与业务目标保持一致，并能够对不断变化的动态环境做出迅速的反应。缺少相关能力或员工提高现有员工的技能，聘请顾问提供临时支持和培训，并根据工作需求增加其他技能和能力。重要项目的重点不明确建立跨职能团队，了解关键人员的非正式（社会）网络，在整个企业内部署数据分析技能。《有效商业决策指南：培养数据分析团队所需的技能和能力》4Gartner IT领导者成为客户 10探索其他提高商务决策有效性的免费资源和工具：路线图《完善数据和分析治理的路线图》建立正确的治理基础。网络研讨会从BI 到AI，业务价值驱动的数据分析架构路径分享最佳实践指导您设计出业务价值为驱动的数据分析架构路径。资源中心《首席数据官打造数据与分析领导的特质》通过数据分析创造竞争优势。路线图《IT部门数据和分析路线图》遵循D&A最佳实践并制定战略。本指南节选自《Gartner有效商业决策指南》系列研究。继续阅读该系列中的其他指南，进一步优化企业决策方式，并学习：•如何确定数据分析的优先次序•何时用人工智能增强决策•数据编织将在数据管理中发挥怎样的作用•确定需要重新调整的决策和原因可行的客观洞察已经是Gartner客户？您可在客户门户网站上获得更多的资源。登录《有效商业决策指南：培养数据分析团队所需的技能和能力》 联系我们获得可行的客观洞察，以实现您的关键任务优先事项。Gartner专家指南和工具使您能够做出更快、更明智的决策并获得更优的业绩表现。联系我们成为客户：成为客户点击了解更多关于Gartner IT领导者的相关信息https://www.gartner.com/cn您可扫描以下二维码，关注Gartner官方微信公众号：© 2022 Gartner, Inc.及/或其关联公司版权所有。保留所有权利。CM_GTS_1800164