近年来，行业数据量不断增大。不论是深耕互联网行业的零售企业，还是为智能应用提供技术支撑、营销服务的数字运营商，亦或是具备雄厚技术实力并致力于数字化转型的传统行业，都纷纷组建了数据团队。
在企业数字化转型过程中，数据团队承担着很大的工作量。他们不仅要完成数据调用与共享、数据溯源、模型研发等技术性工作，还要配合业务部门完成数据报表和数据服务的智能应用工作。因此，高效的数据团队对于数字化转型至关重要。
数据团队的主要构建方式有两种:一种是通过外包形式与专业的数据服务商展开合作，另一种是企业自己建设。前一种不再赘述，下面具体介绍企业自建数据团队需要注意的问题。
数据团队是企业花费巨大精力和财力组建的，其主要职责是在数据中台架构下与业务部门合作，完成数据的运维及智能应用。技术人员的主要任务便是研发数据产品，提升业务人员使用数据的便捷性。业务人员将需求变更及应用数据反馈给数据人员，为其提供产品更新及研发的依据。
数据团队的核心成员及工作职责如下。
1.中台底层架构建设团队
中台底层架构建设团队由数据开发工程师、数据平台架构师及运维工程师组成，主要负责搭建数据中台基础架构。其中，数据开发工程师负责Hadoop、Spark等系统的搭建、调优、维护和升级;数据平台架构师负责中台底层架构设计、技术路线规划及中台延展性维护，确保中台架构可以支持各个业务对数据存储及计算的要求;运维工程师负责中台架构的日常运维工作。运维工程师是数据团队底层基础搭建的核心成员，是搭建稳定、可靠的中台底层架构的关键人物。
2.数据运营管理团队
数据运营管理团队由数据开发工程师、数据挖掘工程师、数据仓库架构师组成。在数据中台底层架构搭建完成后，对于数据的接入、归集、清洗等围绕数据中心进行构建的工作将由这些人完成。其中，数据开发工程师负责数据的接入、清洗、加工、归集等管理工作，为上层的数据分析提供雄厚的数据支撑;数据挖掘工程师负责挖掘数据中有价值的内容，并将其纳入数据中心，以备数据分析团队使用;数据仓库架构师负责数据仓库架构设计的数据业务规划。
3.数据智能应用团队
数据智能应用团队主要由业务分析师和建模分析师构成。该团队利用数据运营管理团队提供的大量、丰富的数据服务，开发数据分析智能应用，为产品研发、更新以及新业务的拓展提供更多数据方面的决策意见。业务分析师会根据业务深度制定相应指标，满足业务部门的数据分析需求，为业务人员提供更多决策依据。建模分析师会根据业务特性及数据要素构建数据模型，提高数据的智能应用率。
数据团队的工作由两部分构成。首先是搭建数据基础技术架构，其次是在数据中台架构之下为企业的产品和业务提供数据服务和数据模块化产品。数据基础技术架构是为后期数据的多方应用提供可靠、稳定的数据存储和计算的平台。
数据智能分析管理团队主要对企业内外部数据进行接入、整合、清洗、归集、存储、管理和分析，将数据按照一定业务要求和规律填充到中台架构中，完善、充实中台基础架构，在中台之上形成企业内部的数据中心，并配备专业的数据挖掘和数据建模能力，为前端业务平台提供多维度的数据分析和智能应用服务。
同时，在数据团队的集体运营下，数据中台除了满足业务人员的数据需求外，还可以为运营部门、市场部门、管理层提供数据分析及决策依据。
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