随着近些年数据的发展，很多公司渐渐的形成了自己的数据团队。但是经过运营一段时间后，很多人开始疑惑，感觉管理上的问题开始渐渐突出，数据团队其实是一个独立性很强的团队，因为他们需要完成的事情很多，这其中包含从数据源开始到数据的输出，对研发而言，他们相当于纪检委，需要组织协调数据的周转，实现对数据的监控，同时也要配合研发完成一些数据聚合挖掘累开发。对业务而言，他们相当于研发，因为他们需要输出报表和相应的产品，所以如何构建一个高效的数据团队，对很多企业来说一直在摸索。笔者根据自己的工作经历给出一个经过一定沉淀的结构，希望可以帮助到很多team leader。
从企业角度公司整体IT示意如下：
从数据团队角度来看，因为其独特性，从以前的附属某个研发团队中渐渐的独立出来，形成一个独立分支，如图所示：
在整个公司，数据共享中心，既有部分在IT也有部分在业务，在IT主要以研发，输出数据产品为主，同时在IT的数据应用于业务部门的数据专员们形成了数据分析条线，把数据驱动业务进行真正的落地。
数据产品经理：也称为需求工工程师，是整个公司所有数据需求的入口。
数据研发工程师： 针对各类需求被产品经理拆分后，开始完成数据的整理和开发。
数据分析工程师：面对业务提出问题，利用现有的数据给出业务一套完整的解决方案。
业务部门数据专员：该职责通常是由业务团队中的同事兼职或者全职，主要是业务与数据结合的角色。例如运营团队的文职职位。
Q&A~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
区别一下BI工程师、数据研发工程师、大数据研发工程师：
我们很多搞数据的工程师，都很多疑惑很多职位定性，其实可以这么理解，以前国内大数据没起来之前，基本都是围绕BI在做，而且数据的应用也不像现在这么广泛，所以那会基本都围绕数据服务管理，也就是BI的本意，但是近些年大数据开始慢慢起来，尤其是以大数据量存储的技术不断推新，很多公司开始专门找一些相关的技术人员，也就是专门用于处理数据转换的，也就相当于ETL工程师或者报表开发工程师，所以大数据工程师本质上就是ETL工程师与报表工程师的结合体，应为现在数据也不完全服务于公司内部管理，应用越来越广，所以现在我们一般称呼做数据研发的，统称为数据研发工程师，具体根据岗位职责再来区分，当然很多中小企业不需要刻意区分，在业务量没上来之前，全栈的数据研发工程师是最常见的。
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