数据中台的出现对数据团队的挑战
极客时间编辑部
讲述：杜力大小：2.77M时长：03:02
几天前，极客新闻曾经报道过，数据中台已经成为下一个风口。从 2017 年到现在，ThoughtWorks 已经帮助多家大型国内外企业建设了数据中台，其中有体量巨大的企业级数据中台，也有部门级的小数据中台。
在 ThoughtWorks 数据和智能总监史凯看来，未来所有的企业核心都会变成加工数据的企业，而数据中台是数据价值化的加工厂，所以所有的企业都需要数据中台的能力，数据中台一定是未来每个企业的标准配置。
用更高效、更协同的方式加快从数据到业务的价值，能够给业务提供更高的响应力。所以数据中台距离业务更近，这对于传统企业的数据业务来讲，是一个重大的变化，同时给原来的数据团队也会带来巨大的挑战。
1. 对数据分析人员的业务要求提高了
数据中台是一个赋能平台，它会沉淀、提供很多数据分析工具和数据服务，能够让不具备专业数据能力的业务人员也可以进行一些简单的数据分析，产生业务的洞察。
这就意味着在数据中台的支持下，相对简单清晰的业务问题会更多的由业务人员自己解决掉，那么传递到专业数据人员的问题，都会是更加复杂的问题。这对于数据人员的业务理解能力就加强了，他们必须具备快速理解业务的能力，才能够体现出专业性和优势。
2. 对于数据人员的工程能力要求提高了
原来的数据分析工作属于个体工作方式，每一个数据科学家、数据分析师就是一个独立的工作单元，业务部门给出业务问题，他们通过自己擅长熟悉的工具和方法给出结果。
但是在数据中台出现后，他们一方面获得了更多数据分析的武器和工具，能够站在前人的基础上工作，提高了效率和准确度，另一方面，他们也需要掌握更多的平台化的数据分析工具，同时也被要求能够把自己分析的结果转化成数据服务，沉淀到中台。
3. 数据团队需要具备更多的业务视角
原来的数据分析团队是一个功能型团队，更多以数据智囊团的身份存在。大部分情况下，距离业务比较远，更不要提对业务的结果负责。
而在数据中台出现后，数据中台距离业务会越来越近，甚至直接影响和参与业务的运行，数据团队将慢慢脱离数据智囊团的身份，逐渐从后台走向前台，直接负责一个个数据服务，而这些数据服务是会直接参与到业务当中、产生业务价值的。这样的定位变化，要求数据团队具备更多的业务视角，要更关注业务价值，直接对齐企业的业务目标去工作。
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