在越来越多商城沦为“试衣间”、电器卖场沦为“产品体验店”、建材市场沦为“材料展示中心”的今天，越来越多的传统行业已经意识到他们需要变革，需要用大数据的手段来帮助他们突破重围。大数据的起源要归功于互联网、电商、电信运营商、金融等行业，由于这些行业自身的特点，在生产运营过程中能够天然获取海量的数据，他们是大数据行业的先行者。但可以断言，大数据更大的需求、有广泛的应用前景仍然在传统行业，大数据将会是传统
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2023-12-13 16:50:26
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这不是大数据时代又一本陈词滥调的书。哈佛商学院前高级研究员、麻省理工学院媒体实验室访问学者本·瓦贝尔所著的《大数据管理：大数据时代如何打造高效团队》一书，旨在探讨如何利用大数据，来让公司人工作得更加愉快，并显著改善团队协作效率。全书大致可以分为三个部分，首先，作者回顾了人类社会乃至更早时间以来的组织管理史，特别是团队管理方式的几次大的转变；其次，作者指出了信息社会背景下，基于工业社会而建立的传统管
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2023-08-15 11:42:31
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作者：吕兆星 郑传峰 宋天龙 杨晓鹏2.1 大数据组织架构体系要建立适合企业的大数据组织架构，首先要明确大数据部门在企业中的角色。不同的角色对应到企业内部会有不同的架构方式和职能定位。2.1.1 大数据部门在企业中的角色大数据部门泛指大数据中心、大数据部门、大数据组甚至是个体员工，它代表一类群体的角色扮演。按照大数据部门在企业中的不同角色和存在特征，可比喻为以下四类：路人、侍从、灯塔、先知。1.?
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2023-07-10 22:24:47
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给数据分个班
1、对数据进行分组
单列分组
Pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作
而进行分组之后是一个DataFrameGroupBy object,是一个分组后的对象
df.groupby("gender")
但是因为分组之后是一个Data
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2023-12-21 13:17:46
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如何组建权责明确、运营高效的数据团队？数据智能团队如何分工与合作1. 数据智能团队 5 大岗位数据开发组数据产品运营组2. 团队角色与定位数据开发工程师数据分析工程师算法工程师数据产品经理数据运营人员3. 项目分工：1 个资源池 +N 个项目组一个资源池支撑项目发展N个项目组协同业务需求团队建设与产品实践1. 结构：部门构成与人员配比数据算法部数据分析部数据平台开发组创新数据产品部2. 产出：数
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2023-12-11 11:01:57
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# 数据团队组织架构：构建高效的数据驱动团队
在当今数据驱动的时代，建立一个高效的数据团队显得尤为重要。一个合理的组织架构不仅能够提升团队的协作效率，还能加速业务决策的制定。接下来，我们将探讨数据团队的组织架构，同时提供代码示例和状态图，以便深入理解这个主题。
## 数据团队的关键角色
一个典型的数据团队通常由以下几个关键角色构成：
1. **数据工程师 (Data Engineer)**
今天我们简单聊下组建团队的方式。组建团队的方式 团队的组建方式主要不外乎职能型、项目型、矩阵型（混合型）这几种模式。下面简单聊下各种模式。 一、职能型职能型定义
职能型组织结构亦称U型组织又称为多线性组织结构，职能制结构起源于本世纪初法约尔在其经营的煤矿公司担任总经理时所建立的组织结构形式，故又称“法约尔模型”。它是按职能来组织部门分工，即从企业高层到基层，均把承担相同职能的管理业务及其人员
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2023-10-25 21:48:31
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身为团队的管理人员，你对团队管理的核心了解吗？如果你接手一个部门，你该怎么办？接下来我们来看下团队管理的十大核心明确组织架构 不管接受什么部门，最重要的你要明确或者重新调整组织架构，那么问题来了，什么是架构。架构的关键就是：谁是干什么的，谁是负责什么的，一定要明确落实明确目标 你既然是团队的领导，你就要决定方向，给团队指出正确的方向，向全员传达，全员才能不断像这个方向努力前进。没有权利，就没有责任
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2023-08-15 14:29:50
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今日分享从不同角度看数据团队的工作。作为一个『二进宫』的阿里人，这个月刚好是入职 Lazada 的两周年。虽然两次与阿里结缘都是在数据团队（DT），但这次从数据中台到业务前台，从个人贡献者到 TL，团队和身份的转变让我对个人的发展及未来要做的事情都有了更深入的了解和认识，这里也和大家分享一下在业务前台做数据工程的经验与思考。作为一名前端开发出身的工程师，16 年在 DT 时对于数据团队在整个企
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2023-10-28 11:04:51
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作者：文|数据海洋 问题：为什么传统的没有达到今天互联网数据应用的高度呢? 在之前的传统BI可能因为这些因素，所以没有达到今天的数据在高度，可能是互联网本身发展的因素，数据对于互联网企业价值。但其中有一个很大的因素，可能是传统的BI，更多是偏重数据仓库的架构，根据需求来帮报表。在数据部门没有一批主动去思考业务，思考业务与数据关系的人。这种人很可能都是在业务方，他们更多把业务问题转为要看的报表，然后
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2023-07-10 22:26:51
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### 构建大数据组织架构
#### 概览
在处理大规模的数据时，合理的组织架构显得尤为重要。Kubernetes（K8S）是一个开源的容器编排引擎，可以帮助我们有效地管理大数据应用程序的部署和扩展。下面让我们一步步来构建一个大数据组织架构。
#### 步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 搭建Kubernetes集群 |
| 2 | 部署大数据组件（如Had
原创
2024-04-24 12:04:14
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大数据技术其实是分布式技术在数据处理领域的创新性应用，其本质和此前讲到的分布式技术思路一脉相承，即用更多的计算机组成一个集群，提供更多的计算资源，从而满足更大的计算压力要求。大数据技术讨论的是，如何利用更多的计算机满足大规模的数据计算要求。大数据就是将各种数据统一收集起来进行计算，发掘其中的价值。这些数据，既包括数据库的数据，也包括日志数据，还包括专门采集的用户行为数据；既包括企业内部自己产生的数
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2023-08-16 20:33:13
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随着公司数字化转型的加快和多年的大数据运营，数据团队的职能终于能超越部门的限制，成为整个企业大数据的实际管理者，数据团队能走到现在非常不容易，今天就来聊聊其演进过程。可划分为五个层级：小组-报表取数级、科室-数据管理级、科室-数据运营级、企业-数据管理级及企业-数据运营级。 1、小组-报表取数级在我刚进公司的时候，IT部门没有独立的数据组织，只有业务开发室，业务开发室下面挂着一个小组专门
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2023-10-11 22:39:07
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岗位与需求 抖音直播组建需求岗位：主播（负责直播维护），副播（主播助手），场控（直播间气氛维护），运营（直播策划，直播前中后期维护），投手（千川和随心推维护），中控（后台维护），选品（产品和仓库对接），拍摄剪辑（短视频维护），客服（售前售后维护）。但是对于不同的直播间，人员可以适当做调整，为了控制相应预算和成本。比如百货直播间，只需要两个人，主播负责直播选品，直播间场景搭建；运营负责产品上下架，兼
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2023-07-18 15:28:52
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现在的施工单位人员流动性较大，每个新项目都通过其它项目调动或新招聘人员来补充，许多细节，影响工程质量的设计并不完善，工程部按设计进行项目实施，项目经理如何提高项目团队成员的协作效果，如何高质高效地完成项目，如何组建管理团队，并使之完成项目任务？建立项目组织模式。每个工程项目都是一次性的，而每个项目的组建也都有其特点，根据项目内容、建设单位要求、公司要求来确定项目的组织模式，如项目部领导班子设置有项
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2023-09-21 08:15:54
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团队（Team） 是由员工和管理层组成的一个共同体，它合理利用每一个成员的知识和技能协同工作，解决问题，达到共同的目标。团队的构成要素总结为5P，分别为目标、人、 定位、权限、计划。团队和群体有着根本性的一些区别，群体可以向团队过渡。一般根据团队存在的目的和拥有自主权的大小将团队分为三种类型：问题解决型团队、自我管理型团队、多功能型团队。
团队有几个重要的构成要素，总结为5 P
1．目标(
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2023-07-22 14:14:47
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每个BI项目团队都必须有完整的技术力量去完成三个开发轨迹的各种活动。尽管每个轨迹都有自己的子项目团队成员，对整个BI项目的管理来说,BI项目团队包括两种类型：1、核心团队2、外围团队核心团队核心团队是主力。一个项目的主力团队应该是自己组织的成员，每个成员都应该是工作可交付、参与决定、参与讨论和项目的核心领导。核心团队在项目的每个步骤都一直是项目的核心。项目的核心成员必须百分之百的全程参与项
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2023-10-17 05:31:59
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越来越火的大数据时代，人工智能开创的时代，如何管理大数据集群成为一个非常重要的问题，现今通用的大数据平台大致的架构我简单说一下，希望对大家有帮助。大数据集群架构大概分为3层1、管理层（也就是所谓的manager界面），这一层主要是对集群服务的管理（比如说hdfs、yarn、hive、spark、hbase、solr、hue、oozie、zookeeper等），在这一层，可以对服务进行配置，节点管理
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2023-07-12 12:35:59
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在当今数据驱动的时代，企业越来越依赖于数据团队来提取、分析和利用数据，以支持业务决策。因此，“数据团队组织架构 边界”的问题逐渐引起业界关注。如何有效构建数据团队，并明确各个角色的边界和责任，是确保团队高效运转的关键。
1. 背景描述
在构建数据团队的过程中，我们常常面对以下几个挑战：
1. 角色的界定：数据科学家、数据工程师、数据分析师等角色之间的划分模糊不清，导致工作交叉和效率低下。
2
一、背景在大数据时代，规范地进行数据资产管理已成为推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的必要条件。贴近业务属性、兼顾研发各阶段要点的研发规范，可以切实提高研发效率，保障数据研发工作有条不紊地运作。而不完善的研发流程，会降低研发效率，增加成本与风险。数据研发规范旨在为广大数据研发者、管理者提供规范化的研发流程指导方法，目的是简化、规范日常工作流程，提高工作效率，减少无效与冗余工作，赋能企业
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2024-10-23 15:41:08
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