數據驅動的團隊，是個多么有吸引力的名詞。然而，說說總是比做到困難的多，在前往數據驅動的道路上，最可怕的不是數據及時性不足，亦非數據的分辨率過低，而是被表面上數量化掩蓋住了數據建設的長期規劃。
這種情況比比皆是，當通過數據測度，將若干關注的指標能夠通過數據精確的表達出來之后，所謂的數據驅動假象就開始逐漸擴散，越來越多天馬行空的需求不斷提出。“既然已經有了數據和專門做數據的人，那么一切數據的獲取成本都可以接受”的思想開始蔓延。久而久之，一種不考慮成本情況下希望快速獲得目標數據，而不是考慮最終結論/推斷的“數據貪心”心理將會對數據驅動型團隊建設毀滅性的打擊。即便滿足了所有的數據需求，那也僅僅是通過滿足需求而將問題所掩蓋，長期來看，數據工作就像是訂外賣一樣，按照需求來下單。然而，成為營養師，才應該是數據驅動的目標。
個人看來，提供數據，僅是數據驅動型團隊建設過程中的一個結果，遠遠不是目的。一個成熟、良好、高效的數據驅動型團隊的數據建設，宜從如下三個層面深入發展：
1. 數據測度化：也就是有數據，讓目標指標測度化，用數據進行量度，并將數據存入數據庫，供任何時刻的應用，同時將盡可能多的維度加入其中，經過ETL，以實現理論上的多維度查詢和無限度的鉆取或切片。有了數據，團隊所面臨的最緊迫問題也有了答案。（當然，不要忽視數據的檢驗這一最關鍵的工作環節）而后，基于團隊的規模，對數據進行適當的積累，讓數據足以反映現狀。對于數據的測度化，這些就足矣。如果在測度化上投入精力過多，比如把理論下的Cube OLAP實時查詢，實現最高分辨率的了解數據當作一個目標，那么必然會將有限的資源投入到其中，使得無從進行更為重要的數據探索，進而對N維的數據無從做起維規約，極大降低數據獲取和分析效率，讓絕大部分精力集中在效果有限的高分辨率的具體數據查詢上。屆時，數據建設就真成了可悲的外賣，你點什么送什么。雖然能夠果腹，但長遠來看，卻犧牲了數據建設。
2.數據探索及可視化：數據探索是指了解測度化的數據（存儲于數據庫中的數據）。與不斷接受需求來實現了解數據不同的是，數據探索注重的是“聚合”，而非“細化”；而數據需求多為零散而細節的要求，兩者恰恰相反。后者雖然能了解到數據的細節，但往往會因分辨率太高，而忽視了整體。
在數據探索中，首先宜用一些描述統計對可測測度的數據進行了解，如求和、均值、方差、眾數、各級分位數等等。我們通過求和知道了數據規模，通過均值了解平均水平，通過方差認識到波動水平，通過各級分位數明確了數據的大體分布情況，峰度和偏度則佐證了這個變量的正態性如何。通過這樣的“聚合”，數據已經變得心中有數。
其次，在充分了解了數據整體情況后，要對數據中眾多的維度進行規約。一種崇拜多維度下交叉分析的情況在數據分析過程中越發明顯，多維度分析當然沒錯，但是教條的多維度分析則是錯誤的做法。高相關性（無論正、負）的維度變量，應該盡早通過線性組合來實現降維，及早的降維會讓日后的工作事半功倍。
最后，在了解了數據總體情況，并將數據的維度減少之后，對全新的數據就要開始可視化的操作了—-將我們已經熟悉的數據通過圖形化變現出來，圖形是鎖在人類內心深處的基礎技能，因此，可視化能讓數據的閱讀門檻大大降低，并提高監控效率。我們的不斷努力，就是要將辛苦得來的數據讓人無障礙的閱讀。復雜的報表，會讓人閱讀起來無比頭痛，進一步致使數據工作人員要不斷的進行解讀。出于數據工作的整體戰略和資源（往往是稀缺的）考慮，為了進一步專題的分析數據和數據挖掘，數據統計結果越能自助處理越好。可視化數據要重點體現的成果是：矩陣散點圖來表述不同維度間變量（指標）的分布；柱狀圖來表達某一個變量（指標）的積累分布情況……
數據驅動型團隊需要取舍，就像一切的工作一樣。多維度、高分辨率的實時查詢誠然有用，但并非在建立數據驅動型團隊初期的目標。通過上述三個方面的努力，在數據饑渴的團隊中，可以最大程度的滿足需求，并不妨礙整個數據戰略——去實現數據驅動，用數據來評估運營、市場、產品、人力資源。因此，完成了數據驅動型團隊的第一步之后，接下來要用不同的主題分析來對前述情況進行支持。
最后，用一個例子來結束這篇博文：當航船找到一塊新的陸地（旨在數據驅動的團隊），盡管了解這塊土地的一切（數據驅動）是終極目標，但在生存的壓力（資源有限）下，首先要登陸（測度數據），并了解這塊土地上的大致地貌地形（探索并聚合），其次，對這塊土地進行探索，對這塊按照特點陸地分區（降維），進一步繪出地圖（可視化），讓所有的船員都能“按圖索驥”去生存下來。
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本文標題：數據驅動型團隊建設
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