优秀数据团队的4个特质：独立、1号位思维、协同、专业。
独立是基线，1号位用于保证数据应用（含BI和数据产品）的高度和价值，协同是合作精神，专业是看家本领。
独立，是指数据保持客观、公正、不被权威/业务绑架，不沦为别人或自己投机取巧的工具。案例：3位分析师的对话
背景：业务复盘，需要分析师准备相关数据，其中某项关键的转化率指标要和去年对比。实际数据发现今年的转化率比去年差。于是，3位分析师展开了讨论。
分析师A: 太尴尬了，没法跟老板交代。我们把这个指标换成其他指标，总得比去年好呀。
分析师B：我们客观的呈现事实，是多少就多少。
分析师C: 不用改指标。转化率虽然比去年差，但是今年的绝对量涨的多，导致转化率下降，说清楚就可以了。
分析师B和C具有独立的数据精神，分析师C不但独立性强，而且整体商业判断力、思辨能力也最强。
数据团队的独立需要数据人的独立精神，也需要组织架构的保驾护航。从组织架构来说，数据团队不能汇报给单一的业务线，至少汇报给业务老大，最好能独立于业务。渔歌见过形形式式的数据团队组织架构，每种架构下，各有利弊。比如数据团队汇报给业务团队的，业务老板通常不懂数据建设，同时业务团队割裂导致数据底层建设也没有统一规范，进而导致数据基础建设差。同时，为了满足业务目标，可能不惜为了业绩造数据。再比如汇报给CTO，不好的是数据团队可能离商业比较远，导致商业应用的价值会被弱化，但技术资源可能会被保障。当然也有可能因为CTO有着一颗做商业的心，拼命让数据往商业上使力。数据团队最理想的是汇报对象是CEO，这样有机会做出价值，也往往压力比较大，如果做不出成绩，团队会边缘化。无论怎样的组织架构，都是人在发生作用。牛人有时候可以不受组织架构的影响，可以自成风格、自成体系。数据团队的组织架构+数据团队的老大+数据团队的老大的老大，基本决定了数据团队的位置和价值。
1号位是指数据团队要站在CEO的视角来用数据、建设数据。CEO对全局业务的整体负责，不是对某个环节，某单一业务负责，CEO不但要看业务，还要看客户、看市场。哪怕数据团队支持的不是CEO，也至少得是每条业务线的1号位。思维决定了数据的高度。1.因为数据团队独立，不局限于服务业务中的单个角色、单个环节，是第三方视角，不会被业务的各种屁股决定脑袋所牵绊；2.因为数据团队有全局观，业务的上下左右、里里外外都会观察；3.因为数据团队在数据领域更专业，很多产品、业务是半路出家，对于数据分析、数据产品一知半解。同时，数据团队专注某一问题的深入分析和解决，业务被太多问题牵绊，很难有时间、精力去深入的看一个问题。当把独立、全局、专业3个因素组合在一起的时候，会产生化学反应，这就是数据团队的价值。扔掉其中任何1个，团队都会出现瘸腿的现象。
不会协同的数据人，是傲娇的数据人，傲娇的人或团队在企业发展中要付出更大的代价。在数据还不足以成为业务，对业务没有持续重大价值的时候，数据必须协同业务、服务业务，与业务同生长。即使在数据可以独立成为业务，或成为业务强大驱动力的情况下，数据依然需要协同业务。因为业务是公司生存的根本，业务发展不好，对数据来说，皮之不存毛将焉附。更何况没有业务就没有数据，虽然业务会给数据埋很多坑，但业务依然是数据存在的根基。
专业是数据团队的看家本事，无论BI、数据产品还是数据研发。数据的专业是通过高效的商业分析/应用，洞察&解决商业问题。离开商业谈数据，是耍流氓。以BI为例。BI的专业能力体现在商业洞察力、逻辑思维能力、沟通能力、分析能力、PPT能力、数据获取能力。可能有人会问，怎么数据分析能力、数据获取能力放在这么后面？放在后面不代表不重要，而是说这是硬性的基础入门能力，是做好BI的必要非充分条件。商业洞察、逻辑思维则决定了分析的上层建筑。PPT、沟通能力决定了分析建议被别人接受的程度，是软能力。对于初入门的BI来说，分析能力、数据获取能力很重要，这决定了能不能在分析师岗位有0-1的起步，而另外几项能力则决定了BI可以走多远。在BI领域，渔歌至始至终都欣赏一位美女姐姐，软硬通吃。她带领的团队也是最辉煌的，她带出来的人，都可以独当一面。数据产品团队也一样，需要好的专业能力，打造出产品价值。结语：从团队战力和发展来说，渔歌欣赏这种独立、1号位思维、协同、专业的数据团队。如果一时半伙，没法构建这样的团队，也没有关系，每个团队的存在都有特定的原因和优劣势，一步步修炼。从长期来看，我们数据人心中都需要一个理想国。
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