分析團(tuán)隊的管理者們必須拿捏好指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)家們完成工作，和給予他們能夠有效完成工作所需要的空間之間的分寸。

Scotiabank，是一家總部位于多倫多的金融服務(wù)企業(yè)，企業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)科學(xué)家們不附屬于任何特定的業(yè)務(wù)部門。相反，他們是一個獨立的團(tuán)隊的一部分——正式的名稱為決策科學(xué)團(tuán)隊——為銀行內(nèi)的所有部門提供高級分析。 但獨立并不意味著脫離： Andrew Storey，銀行的決策科學(xué)部門的副總裁， 他和其他管理者們都努力確保團(tuán)隊進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析項目，對于業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和運作是有實用價值的，而不是單純的抽象練習(xí)。

在拉斯維加斯舉行的2015 TDWI Executive Summit會議上，Storey說道，“僅僅因為我們能做某事并不意味著我們就必須這樣做。” “我們真正需要做的是將自己扎根于業(yè)務(wù)中，支持他們正在進(jìn)行的項目。在這樣的一個團(tuán)隊內(nèi)，你很容易脫離現(xiàn)實，所以我們必須保持務(wù)實。”

為了幫助優(yōu)化市場活動，促銷方案，產(chǎn)品定價，以及識別不同客戶之間的財務(wù)關(guān)聯(lián)，Storey希望他團(tuán)隊內(nèi)的30位分析師在進(jìn)行客戶數(shù)據(jù)集和定價數(shù)據(jù)的預(yù)測分析，運行數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程序時，能夠有創(chuàng)造性。事實上，促進(jìn)創(chuàng)新文化是他管理一個成功的分析團(tuán)隊的核心原則。“我們應(yīng)該努力尋找更好的做事方式，”他補(bǔ)充道，激勵他的員工這樣做也幫助他留住這些員工。

與此同時，Storey讓Scotiabank的業(yè)務(wù)經(jīng)理決定他的團(tuán)隊?wèi)?yīng)該探索的領(lǐng)域，或者他與他們共同決定。分析結(jié)果需要嵌入到操作系統(tǒng)和流程中，預(yù)測模型“是完全無用的，如果我們不基于它而做出決定的話，”他說。

數(shù)據(jù)分析的解讀

團(tuán)隊成員還必須能夠向業(yè)務(wù)高管們解釋他們所使用的分析技術(shù)和方法， 以獲得他們對于結(jié)果的認(rèn)同并使用這一結(jié)果。為了設(shè)法簡化分析過程，Storey引導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)家擺脫重復(fù)建立預(yù)測模型。他鼓勵他的團(tuán)隊使用其他行業(yè)的金融服務(wù)企業(yè)和公司的算法，只需調(diào)整使其適應(yīng)銀行的需求。

隨著大數(shù)據(jù)分析項目不斷擴(kuò)大數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作范圍，以及他們分析的各類信息。類似Scotiabank這樣的協(xié)調(diào)方法，在管理分析團(tuán)隊時，是很常見的，并且也變得越來重要，也更具挑戰(zhàn)性。

調(diào)查結(jié)果顯示，隨著大數(shù)據(jù)分析項目變得更加普遍，管理分析團(tuán)隊也成為一個更大的挑戰(zhàn)。例如， TechTarget的2015年度 IT優(yōu)先項目的調(diào)查結(jié)果顯示，全世界范圍內(nèi)2212名受訪者中的25%，認(rèn)為他們的企業(yè)正計劃在今年開展大數(shù)據(jù)分析項目，位列計劃軟件項目前5位(參見圖表)。與此同時，2014年6月接受咨詢公司Gartner inc .調(diào)查的302名業(yè)務(wù)和IT專業(yè)人士中的40%則表示，他們的企業(yè)已經(jīng)對大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行了投資，相較去年提高了30%;另外有33%的受訪者計劃在未來的24個月之內(nèi)進(jìn)行投資。

Mike Lampa，咨詢公司Archipelago Information Strategies的總經(jīng)理，認(rèn)為協(xié)作和合議的方法在管理大數(shù)據(jù)分析工作時，是必須的。 “我認(rèn)為正確的心態(tài)是你如何指導(dǎo)整個過程，而不是控制它。” Lampa警告說，如果優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家認(rèn)為他們的工作被過度控制，很有可能對此感到反感，轉(zhuǎn)而在其它地方尋找新的工作。他認(rèn)為管理者應(yīng)與他們的團(tuán)隊合作，將分析工作的重點放在有價值的項目上，在使用數(shù)據(jù)和審查分析模型時提供明確的指導(dǎo)方針，然后就放手。

分析師掌握主動權(quán)

Netflix公司就對自己的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊采取了此類管理方法。這家位于加州The Los Gatos的公司使用運行在Amazon Web服務(wù)云上的多種系統(tǒng)——包括Hadoop，Teradata公司的數(shù)據(jù)倉庫，亞馬遜的Redshift，和Simple Storage Service技術(shù)，存儲多個PB 數(shù)據(jù)用于分析客戶與其在線流媒體服務(wù)之間的互動。

Kurt Brown，Netflix公司數(shù)據(jù)平臺的副總裁，在加州San Jose舉行的Strata + Hadoop World 2015 conference上進(jìn)行演講，他認(rèn)為，數(shù)據(jù)分析師們應(yīng)該負(fù)責(zé)建立自己的查詢，算法，和模型，他的目標(biāo)是使他們能夠在數(shù)據(jù)分析項目時做他們想做的，障礙越少越好。

Brown的平臺經(jīng)理與分析師互相協(xié)商，促進(jìn)開發(fā)最佳方法，但他們對于開發(fā)工作不會設(shè)置障礙。有時會導(dǎo)致編碼錯誤和數(shù)據(jù)問題，但是他認(rèn)為，在Netflix這樣的公司內(nèi)，試圖在分析系統(tǒng)中避免錯誤代碼是“徒勞的”。事后，他的一位員工會查找需要清理的代碼，然后將這個信息發(fā)送給對此錯誤負(fù)責(zé)的分析師，這樣他們可以自行修復(fù)。 “這不應(yīng)該是管理者的責(zé)任，” Brown說。“這必須是一個共同的責(zé)任”。