蜗牛派随着数据科学的兴起和数据文明的普及，越来越多传统领域的企业也开始重视数据在生产运营与管理中的作用，由此，也衍生出建立专职数据分析团队的需求。但是，建立数据分析团队不是一蹴而就的事情，必须保证有合适的投入产出比，让其它部门看到这支团队的价值，才能确保数据分析团队在企业内部能够长期存活下去。那么，怎么做才是正确的创建数据分析团队的姿势呢？笔者结合多年的从业经验，谈谈自己的看法。
不论是在甲方内部创建数据分析团队，还是在乙方咨询公司内部建立数据分析团队，背后的工作方法和套路大部分是相似的。这里，以在乙方公司内部从零开始建立数据分析团队为例进行阐述。
简而言之，笔者认为，从零开始建立数据分析团队的关键在于“214”：即秉持两种心态、找准一个切入点和把握四个步骤。
一、秉持两种心态
所谓秉持两种心态是指从零开始创建数据分析团队时，应保持创业心态和做MVP（最小可行产品）的心态。创业心态容易理解，就是要从零开始做起，将打造数据分析的业务当作要新开一家公司来看待，要自负盈亏、自己养活自己；做MVP的心态指的是在团队创建初期在人员缺乏的情况下要走MVP的路线，先用最少的资源投入跑通一个业务模型，验证和判断业务模式和运转流程的可行性，然后再谈业务扩张和团队扩容的事情。
团队创建之初保持创业心态和做MVP的心态很重要，切不可贪大求全、求胜心切，要先从“小”做起，项目小或者事情小并不代表价值就低。要通过“小”项目的成功，打开局面，树立信心、激励团队。如果刚开始上来就啃硬骨头，一旦久攻不下，出不了成绩，就会折损士气，影响公司对团队的评价，对大家都不好。所以，团队创建伊始，找准切入点很关键。
二、找准一个切入点
对于新建立的数据分析团队，切入点就如同第一次的实战亮相，是很关键的一次项目展示。好的切入点能让团队扬名立万、展现价值，迅速融入到公司的体系中，而切入点选取不当可能会是自掘坟墓，让团队陷入泥沼、难以脱身。切入点可以看作是公司为新建数据分析团队准备的一场测试，考得好了新团队就能过关，能在公司内部挺直腰杆，一旦考的不好新团队可能就面临重组或被砍掉的命运。
既然，找准一个合适的切入点如此关键，那么，应该怎样才能找准切入点呢？笔者认为：好的切入点应该是客户需求最痛点、团队做起来最有把握做好的，同时也是最容易出效果的一个项目机会。能同时满足这三个条件的项目机会一般是可遇而不可求的，实际操作时我们可以退而求其次，找团队相对较擅长的、比较容易出效果的项目来做。最重要的是容易在短期内出效果，这一点是选择切入点核心条件。如果作为切入点的项目第一炮没有打响，体现不出团队的能力和价值，那么，对于团队的立足和发展就是一个危险信号。
好的切入点有时候还真要靠运气，不管怎样，作为数据分析团队的创建人或首任领导一定要懂得运筹帷幄、顺势而为，一定要努力为团队去争取一个合适的切入点。
三、把握四个步骤
以上是从心态和技巧层面对创建数据分析团队的解析。在运营和管理层面上，笔者认为这件事情的基本步骤是：首先需要明确做什么样的事情，然后再说定多大的目标，接着才是为了达到目标组建什么样的团队，最后才是具体怎么去落实。因此，笔者认为需要把握四个步骤：明定位、定目标、建团队、抓运营。
1、明定位
为数据分析团队进行价值定位是正式组建团队之前应该回答清楚的问题，价值定位问题是起点，也是初心。怎么才能做出合理的定位呢？笔者认为首先要摸清楚家底，也就是先搞清楚内部状况，了解企业自身的历史沿革、组织结构、客户分布、资源与能力的现状，当然还有近期的发展战略是什么。着重要分析提出组建数据分析团队的背景和动机，以及组建数据分析团队的目标和期望。然后，再进行SWOT分析，也就是公司进军数据分析与咨询业务的优势、劣势是什么，面临的机遇和威胁有哪些。在此基础上，形成关于数据分析与咨询业务的价值定位：即我们是谁、我们为谁服务、我们提供什么服务、我们的价值主张是什么。
定位就是要明确做什么事情，以上只是提供一个思路和框架，具体到某公司的实际则需要做更为深入和细致的分析。特别是针对客户对分析与咨询这方面的需求需要做更细深入的研究，需要将这些需求进行细化和分类，再结合企业自身的能力进行匹配。
2、定目标
在明确了新建团队要做的事情后，就需要为这个团队设定作战目标。目标分为远期目标和中短期目标。远期目标一般比较务虚、相对空泛、难以量化，个人建议重点先做1年内的短期目标规划。团队创建第一年内建议以“筑基”和“突破”作为目标和关键词。所谓“筑基”是指打造团队基础的服务能力，“突破”则是指项目签单、项目金额、客户数量等KPI上实现从无到有、从少到多的提升。
“筑基”和“突破”这两个方面都是需要进一步量化和分解的。SMART是设定组织目标经常采用的一套原则，SMART原则是指具体性（S）、可衡量性（M）、可实现性（A）、相关性（R）和时限性（T），在为数据分析团队设定目标时也应遵循这一原则。而落实SMART原则最恰当的方式就是将总体目标分解为各个里程碑的目标。将总体目标的实现分为几个里程碑来完成，比如：第一个里程碑是核心人员到位，第二个里程碑是首次项目签单，第三个里程碑是首个项目完成交付，诸如此类。
总之，设定新建团队的目标，并将目标量化和分解为各里程碑的目标，是第二步要做的事情。
3、建团队
明确了要做的事情、要达成的目标，接下来就是怎么才能实现这些目标了，这就顺理成章要谈到人员配置的问题了，也就是在第三步要申请资源、组建团队了。
搭建数据分析与咨询团队需要注意三个方面。其一是，公司内部目前是否有数据分析相关的人员需要整合进来，比如公司之前有少量数据分析师，现在要新成立数据分析团队，他们可以考虑吸收进来，毕竟他们对公司的业务比较熟悉，团队成立之初可以借助这些老员工的力量；其二是，要考虑人员的能力结构与搭配，一般数据分析与咨询团队需要配备的人员包括：数据分析师，算法工程师或数据科学家，咨询顾问等，如果涉及到大数据项目则需要考虑大数据架构师、大数据工程师等角色；第三个方面就是要注意团队组建的节奏和步伐，团队组建时要先leader、后组员，同时要根据项目的人员需求分批次招聘合适的人员。公司不养闲人，团队也是一样的，人员引进应根据项目节奏、客户的需求等分批次进行招聘。
团队创建初期没有旁观者，大家都要身先士卒、深入一线，就连团队的负责人都要沉到具体项目中去。所以，团队成立初期建议优先招聘多面手，也就是那种可以身兼多职的能人，当然这样的能人可能要价也高，如果真的很合适、也紧急需要的话，这时候作为团队领导可以主动申请公司走特批流程。
4、抓运营
具体到做事情的层面主要是项目运营、业务拓展和能力建设三个方面。项目运营主要就是要开好头，投入团队的核心力量，在客户面前树立专家形象，打造标杆项目；业务拓展的关键则是实现从零到一，一方面可以借助公司原有的资源和优势，在传统优势项目的基础上搭车推荐数据分析的新业务，另一方面就是我们主动去聚焦，集中力量专攻有紧急需求的或者痛点很痛的客户。为了实现从零到一的突破，前期可以尝试提供短期免费服务模式，当客户认同我们的服务时再来谈合作模式，或者针对少数战略型客户，可以免费服务，只为获得项目案例和原型客户，后续可以将这个免费的案例作为标杆案例进行全行业推广；能力建设主要指团队内部进行方法论总结和解决方案开发工作，这些工作主要由咨询顾问来完成。
以上就是我认为从零开始搭建数据分析团队的应走的套路，不一定完全正确，也不一定符合每个公司的实际，但仍希望对即将组建新团队的leader们有些价值。
