141 | 数据科学家团队组织架构:水平还是垂直,这是个问题
洪亮劼
该思维导图由 AI 生成,仅供参考
周一我们聊了数据科学家培养的话题,我们分析了数据科学家培养的重要性,要从技术的提高和整体的团队协作几个角度来进行培养。
今天我们来讨论数据科学家团队高级话题中的最后一个,也是非常现实的一个问题,那就是对于一个组织来说,究竟应该形成怎样的组织架构呢?是选择一个集中式的数据科学家团队或者叫水平式的组织架构?还是成立一个分散式的、每个产品部门都有数据科学家的垂直式的组织架构呢?对于很多公司或组织来说,在构建一个数据科学家团队的时候都会遇到这个棘手的问题。
水平架构的数据科学家团队
什么是水平架构的数据科学家团队呢?简单来说,那就是一个公司或者组织的所有数据科学家都在一个团队中,有一个统一架构管理,比如一个数据科学家总监或者一个首席科学家。这个团队负责和公司所有的其他团队合作,提供数据科学以及人工智能解决方案。
例如大家熟悉的微软研究院、谷歌 DeepMind、雅虎研究院、IBM 研究院、Facebook 人工智能研究院都是水平架构团队的卓越代表。
水平架构的团队有哪些好处呢?
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数据科学家团队组织架构:水平架构 vs. 垂直架构 vs. 混合架构 数据科学家团队的组织架构是一个关键话题,本文讨论了水平架构和垂直架构两种不同的组织模式,以及混合架构的潜在模式。水平架构将所有数据科学家集中在一个团队中,便于管理和协作,同时能够形成品牌效益。然而,垂直架构则是根据不同产品线的需求组建团队,能够更好地满足各产品线的需求,但也可能导致团队间的竞争和重复劳动。此外,文章还提到了混合组织架构的模式,即将水平架构和垂直架构相结合,以取长补短。这种模式需要领导智慧和协调能力,但在实践中还没有成熟的模型供参考。 总的来说,选择合适的数据科学家团队组织架构需要综合考虑各种因素,以实现最佳的效益和协作。本文通过对水平架构、垂直架构和混合架构的分析,为读者提供了对于不同组织架构模式的理解和思考。对于初创公司来说,选择何种架构需要根据公司的具体情况和发展阶段来决定,以实现最佳的团队协作和效益。 通过本文的总结,读者可以快速了解数据科学家团队组织架构的重要性以及不同架构模式的优劣势,为他们在实际工作中做出明智的决策提供了有益的参考和启发。
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- 崔伟协初创公司我觉得为产品线服务,能让产品获得增长,产生价值更重要些。人少时垂直架构更有效。产品负责人对数据每个阶段和下个阶段能解决哪种人的什么问题最好有些规划并多与负责数据系统架构,开发和挖掘的人沟通,选择合理的解决办法和考虑潜在的扩展性和未来价值。公司能承受足够的资源和产品开发周期,而且对于数据团队的定位解决什么问题比较清晰了,这时水平架构更能发挥作用。2019-12-031
- 林彦初创公司我觉得为产品线服务,能让产品获得增长,产生价值更重要些。人少时垂直架构更有效。产品负责人对数据每个阶段和下个阶段能解决哪种人的什么问题最好有些规划并多与负责数据系统架构,开发和挖掘的人沟通,选择合理的解决办法和考虑潜在的扩展性和未来价值。公司能承受足够的资源和产品开发周期,而且对于数据团队的定位解决什么问题比较清晰了,这时水平架构更能发挥作用。2018-02-14
- 谢烟客这个跟现在很多公司的架构师所处局面比较相似,是架构师们组成一个架构组,还是架构师分布在各个业务线?基于行业的成熟度我个人比较倾向于后者,大家怎么看?2018-02-14
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