1.2 数据分析工作流程

1.2.1 组织架构

数据分析人员要怎样分配才能既满足各个业务方的需求，又能使团队本身价值最大化呢？

目前，实践中不同的公司有不同的分配方法，总结起来主要有分散式、集中式和数据BP制三种形式，且各有优缺点。

（1）分散式

分散式是将分析师分散于各业务部门的数据分析，分析师归属于具体业务部门管理，与需求方工作在一起。比如，做运营分析与运营人员在一起，通过运营团队向COO（首席运营官）汇报工作。做营销分析与营销人员在一起，同样也是通过营销团队向营销负责人汇报。

优点是更了解真实的业务场景，分析结论及解决方案更有实操价值。将分析师放在最需要的地方，使他们沉浸在解决问题当中。

缺点也很明显。长期来看，分析人员会遍布在公司各个业务部门，他们技能和背景相似却不属于同一个部门。由于分析师长期负责一个固定模块的分析，个人成长空间有限。分析师之间交流和学习机会很少，这种模式下分析人员普遍缺少晋升通道。有上升规划的分析师一般不会喜欢这种组织结构，其不算是一种吸引人的职业发展道路。这种模式比较适合初级分析师，待在一线业务方，可以更快地了解业务。这种分散式的分析结构可以充当短期解决方案，长期来看并不合适。

（2）集中式

集中式是将分析师集中于专门的数据分析部门。在公司的组织架构里，只有一支专门的分析团队存在，如“商业分析部”，支撑公司所有业务部门的数据分析需求，向COO或CFO汇报。

优点是可以依据各业务方需求的工作量及重要程度按需分配分析人员，方便合理调配。可以给分析人才提供机会，获得跨部门的经验，接触多种类型的分析，这对分析人员来说是一种挑战，可以快速提升技能。

缺点是离实际业务太远，没有深入特定的业务场景，最后会造就一批通才，即什么都了解，但什么都不精通。不同的分析人员，若在同一个业务项目中换来换去，则会对业务部门造成损害。

（3）BP制

数据BP制是指在组织架构上，分析人员属于唯一专业的数据分析部门。在具体工作内容和场景上，属于具体业务需求方。这样一方面分析师没有脱离业务，数据分析更接地气；另一方面便于公司从全局考虑，形成数据需求的沉淀，为未来数据中台的建设打下基础。缺点是在数据分析师少而业务线很多时，人力资源调配可能存在困难。