在資源有限的情況下,一個僅由兩人組成的數據團隊要支撐全公司的數據需求,看似是一項艱巨的挑戰。借助阿里云的Quick BI這一敏捷、強大的商業智能工具,通過合理的策略與方法,小型團隊完全有可能構建一個高效、可持續的數據服務體系。核心在于:將團隊角色定位從“需求實現者”轉變為“平臺構建者與賦能者”,并最大化利用Quick BI的低代碼、易用性和集成能力。
一、 明確分工與角色定位(1+1>2)
兩人團隊需形成高效互補:
- 角色A:數據架構與工程專家:負責數據底層建設。核心工作是數據接入、清洗、建模與整合。利用Quick BI支持的多數據源連接能力(如MaxCompute、RDS、本地數據庫、API等),將公司關鍵業務系統的數據匯聚到統一的數據倉庫或數據集市。重點在于創建規范、可復用的“數據主題集”和“即席分析SQL”,為后續分析提供干凈、可靠的“數據半成品”。
- 角色B:BI分析與產品專家:負責前端應用與賦能。核心工作是儀表盤開發、數據門戶搭建、培訓與支持。基于角色A準備的數據,在Quick BI中設計直觀、交互式的儀表盤、數據大屏和自助取數工具。更重要的是,作為“布道師”,向業務部門培訓如何使用Quick BI的自助分析功能。
二、 構建三層數據服務體系(Quick BI為核心載體)
- 基礎服務層:標準化數據產品(“開餐館”)
- 創建公司級數據門戶:利用Quick BI的“數據門戶”功能,建立一個統一的數據訪問入口。將核心業務指標(如日銷售額、用戶活躍度、庫存情況)做成“領導駕駛艙”和“部門核心看板”,定時推送,滿足大部分常規監控需求。
- 開發“樂高式”分析模塊:制作一系列基礎、通用的分析組件(如趨勢圖、明細表、篩選器),業務人員可以通過Quick BI的“自助取數”和“交叉表”功能,像搭積木一樣組合這些模塊,快速回答簡單問題。
- 自助分析層:賦能業務用戶(“教做菜”)
- 推廣“訂閱與分享”功能:鼓勵業務人員訂閱自己關心的儀表盤,并學會使用“條件預警”功能,變被動查看為主動獲取。
- 開展系列培訓:定期舉辦Quick BI工作坊,重點教學:如何基于已發布的數據集進行拖拽式分析、如何制作簡單的圖表、如何進行數據篩選和下鉆。目標是讓業務人員能自行解決60%以上的臨時性、探索性數據需求。
- 建立“數據集市”:由數據團隊精心維護和發布一批業務友好的“數據集”(如“銷售訂單數據集”、“用戶行為數據集”),并做好數據字典和業務邏輯說明,授權給相應的業務人員使用。
- 深度支持層:聚焦復雜分析與數據產品(“接私宴”)
- 對于戰略級、跨系統、算法模型等復雜需求,兩人團隊集中火力攻克。利用Quick BI的“電子表格”功能處理復雜計算邏輯,或通過“自助取數”生成明細數據供進一步分析。
- 將重復的深度需求沉淀為新的標準化數據產品或優化現有數據集,不斷擴充自助分析的邊界。
三、 關鍵工作流程與Quick BI實操要點
- 需求受理與分流:建立需求池。所有需求首先評估是否可通過現有自助工具解決。若能,則引導培訓;若不能,評估是否值得開發為標準產品。將大量長尾、臨時需求引導至自助分析層。
- 數據開發流程化:
- 數據工程師在數據庫/數倉中完成核心數據建模(維度建模)。
- 在Quick BI“數據源”中連接并創建“數據集”,利用可視化方式或SQL構建數據模型(定義關聯、計算字段、聚合粒度)。
- 分析師基于“數據集”拖拽生成圖表,組裝成儀表盤,并設置靈活的全局篩選器。
- 通過“行級權限”功能,實現“一份數據,多種視角”,確保不同部門、人員只能看到自己被授權訪問的數據。
- 效率提升技巧:
- 模板化:設計統一的儀表盤風格模板,確保公司數據產品視覺統一且高效復用。
- 善用“電子表格”:對于邏輯特別復雜、需要靈活單元格計算的報表,Quick BI的電子表格模式比常規儀表盤更強大。
- 集成與嵌入:將核心儀表盤嵌入到OA系統、內部Wiki等業務高頻訪問的平臺,提升數據觸達率。
四、 保障機制與成功要素
- 爭取高層支持:明確數據團隊的核心價值是“賦能”而非“包辦”,獲得管理層對自助分析文化推廣的認可。
- 建立基礎數據規范:兩人團隊必須主導制定簡單的數據命名、指標定義規范,這是避免后續混亂的基石。
- 設立“數據大使”:在每個業務部門培養1-2名對數據感興趣的“數據大使”,他們可以成為一線的問題解決者和需求反饋橋梁。
- 關注使用情況:定期查看Quick BI后臺的“訪問統計”和“熱度排行”,了解哪些數據產品最受歡迎,哪些無人問津,持續優化。
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兩人數據團隊利用Quick BI,其成功不在于自己做了多少張報表,而在于讓公司里多少人能夠自己做出準確、有用的報表。通過構建“標準化產品+自助分析平臺+深度支持”的三層服務體系,將Quick BI從單純的工具升級為公司的數據能力中樞,方能以有限的資源撬動全公司的數據潛能,實現從“支撐需求”到“驅動業務”的跨越。