大數據先進團隊

『壹』 打聽一下，這個中軟國際的大數據服務核心團隊咋個樣

非常不錯啊，從業時間長、經驗實力雄厚。

『貳』 如何打造優秀的大數據團隊

如何打造優秀的大數據團隊
對於企業來說,要建設自己的大數據平台,需要的不只是技術解決方案,更重要的是組建一支優秀的數據團隊。那麼,數據團隊有哪些成員組成?他們的工作方式是什麼?採用怎樣的組織架構來開展工作?
1. 數據團隊成員這里只討論數據團隊中核心成員的角色和他們的工作職責。1)基礎平台團隊主要負責搭建穩定、可靠的大數據存儲和計算平台。核心成員包括:數據開發工程師負責Hadoop、Spark、Hbase和Storm等系統的搭建、調優、維護和升級等工作,保證平台的穩定。數據平台架構師負責大數據底層平台整體架構設計、技術路線規劃等工作,確保系統能支持業務不斷發展過程中對數據存儲和計算的高要求。運維工程師負責大數據平台的日常運維工作2)數據平台團隊主要負責數據的清洗、加工、分類和管理等工作,構建企業的數據中心,為上層數據應用提供可靠的數據。數據開發工程師負責數據清洗、加工、分類等開發工作,並能響應數據分析師對數據提取的需求。數據挖掘工程師負責從數據中挖掘出有價值的數據,把這些數據錄入到數據中心,為各類應用提供高質量、有深度的數據。數據倉庫架構師負責數據倉庫整體架構設計和數據業務規劃工作。3)數據分析團隊主要負責為改善產品體驗設計和商業決策提供數據支持。業務分析師主要負責深入業務線,制定業務指標,反饋業務問題,為業務發展提供決策支持。建模分析師主要負責數據建模,基於業務規律和數據探索構建數據模型,提升數據利用效率和價值。2. 數據團隊的工作方式數據團隊的工作可以分成兩大部分,一部分是建設數據存儲和計算平台,另一部分是基於數據平台提供數據產品和數據服務。平台的建設者包括三種人群:基礎平台團隊對hadoop、spark、storm等各類大數據技術都非常熟悉,負責搭建穩定、可靠的大數據存儲和計算平台。數據平台團隊主要負責各類業務數據進行清洗、加工、分類以及挖掘分析,然後把數據有組織地存儲到數據平台當中,形成公司的數據中心,需要團隊具有強大的數據建模和數據管理能力。數據產品經理團隊主要是分析挖掘用戶需求,構建數據產品為開發者、分析師和業務人員提供數據可視化展示。平台的使用者也可以包括三種人群:數據分析團隊通過分析挖掘數據,為改善產品體驗設計和商業決策提供數據支持。運營、市場和管理層可以通過數據分析師獲得有建設性的分析報告或結論,也可以直接訪問數據產品獲得他們感興趣的數據,方便利用數據做決策。數據應用團隊利用數據平台團隊提供的數據開展推薦、個性化廣告等工作。3. 數據分析團隊的組織架構在整個大數據平台體系中的團隊:基礎平台、數據平台、數據應用和數據產品經理團隊都可以保持獨立的運作,只有數據分析團隊的組織架構爭議比較大。數據分析團隊一方面要對業務比較敏感,另一方面又需要與數據平台技術團隊有深度融合,以便能獲得他們感興趣的數據以及在數據平台上嘗試實驗復雜建模的可能。從他們的工作方式可以看出,數據分析團隊是銜接技術和業務的中間團隊,這樣的團隊組織架構比較靈活多變:1)外包公司自身不設立數據分析部門,將數據分析業務外包給第三方公司,當前電信行業,金融行業中很多數據分析類業務都是交給外包公司完成的。優勢: 很多情況下,可以降低公司的資金成本和時間成本;許多公司內部缺乏相關的知識與管理經驗,外包給專業的團隊有助於公司數據價值的體現 。劣勢:一方面外包人員的流動和合作變數,對數據的保密性沒有保證;另外一方面,外包團隊對需求的響應會比較慢,處理的問題相對通用傳統,對公司業務認知不如內部員工深入,創新較低。2)分散式每個產品部門獨立成立數據分析團隊,負責響應自己產品的數據需求,為業務發展提供決策支持。優勢:數據分析團隊與開發團隊、設計團隊以及策劃團隊具有共同的目標,團隊整體歸屬感強,績效考核與產品發展直接掛鉤,有利於業務的發展。劣勢:在業務規模比較小的情況下,數據分析師比較少,交流的空間也比較小。因為身邊的同事都不是該領域的人才,無法進行學習交流,所以成長空間會比較小,分析師的流失也會比較嚴重,最終陷入招募新人——成長受限——離職——招募新人的惡性循環。另一方面,每個產品團隊都零星地招募幾個分析師,整體來看給員工的感覺是公司並不是特別重視數據化運營的文化,對數據的認同感會被削弱,不利於公司建立數據分析平台體系。3)集中式數據分析團隊與產品團隊、運營團隊各自獨立,團隊的負責人具有直接向分管數據的副總裁或CEO直接匯報的許可權,團隊負責響應各業務部門的數據需求。優勢:分析團隊具有充分的自主權,可以專心建設好公司級別的數據平台體系,研究數據最具有價值的那些問題,有權平衡業務短期需求和平台長期需求直接的關系。另一方面,這種自上而下建立起來組織架構,可以向全體員工傳達數據在公司的重要位置,有利於建立數據化運營的文化。劣勢:產品業務團隊會覺得他們對數據的掌控權比較弱,一些業務數據需求得不到快速響應,認為分析團隊的反應太慢無法滿足業務發展的需要。隨著業務發展越來越大,產品團隊會自己招募分析師來響應數據需求,逐漸替代分析團隊的工作,這樣勢必會導致分析團隊的工作被邊緣化。4)嵌入式數據分析團隊同樣獨立於產品團隊存在,但只保留部分資深數據專家,負責招聘、培訓數據分析師,然後把這些人派遣到各產品團隊內部,來響應各類業務數據需求。優勢:團隊的靈活性比較好,可以根據公司各業務線的發展情況合理調配人力資源,重點發展的項目投入優秀的人才,一些需要關閉的項目人才可以轉移到其他項目中去。劣勢:分析師被嵌入到產品團隊內部,受產品團隊主管的領導,從而失去了自主權,導致淪落為二等公民。人事關系在公司數據分析團隊中,卻要被業務團隊主管考核,但業務團隊主管並不關心他們的職業發展,導致分析師的職業發展受到限制。那麼,到底採取哪一種組織架構比較合適呢?可以根據公司數據化運營進展的深度靈活採取一種或幾種方式。除了外包模式,其他組織架構我都經歷過,簡單來說,早期採用分散式、中期採用集中式、後期採用分散式或嵌入式以及兩則並存。早期:公司對數據體系的投入一般是比較謹慎的,因為要全面建設數據體系需要投入大量的人力和財力,公司不太可能還沒有看清楚局勢的情況下投入那麼多資源。所以,往往都是讓每個產品團隊自己配置分析師,能解決日常的業務問題就行。杭研院早期的網易雲閱讀、印像派等項目中就是採用的這種分散的模式。中期:隨著業務的發展、公司對數據的認識有所提高並且重視程度不斷加大,就開始願意投入資源來構建公司級別的數據體系。這個階段採用集中式有利於快速構建數據分析平台,為公司各個產品團隊提供最基礎的數據分析體系,能在未來應對業務的快速發展。杭研院花了兩年時間完成了這個階段的主要工作,並在網易雲音樂和易信產品發展階段起到了至關重要的作用。後期:一旦公司級別的數據分析平台構建完成,消除了早期分散模式中分析師缺少底層平台支持的窘境,他們能夠在分析平台上自助完成大量的數據分析工作。而且經歷過集中式階段的洗禮,公司上上下下對數據的認識都有了很大的提高。此時,在回到分散模式時,原先的很多弊端已基本消除,此外,採用嵌入模式也是可以的。目前杭研院在網易雲音樂、網易雲課堂、考拉海購等幾個產品中就是分散式和嵌入式並存的架構。總之,沒有最好的組織架構,只有適合自己的組織架構。

『叄』 2020年度大數據解決方案TOP50出爐！智領雲榜上有名

近年來，我國大數據生態環境不斷向好，產業發展維持高增長態勢，大數據技術在與政府、企業核心業務的融合中，釋放出了更多創新活力和應用潛能。

此次上榜企業，均屬於大數據領域的驅動力量，也是其所在行業不可替代的創新主力。入選榜單進一步提升了智領雲的品牌形象和影響力，更是對公司產品與技術實力的認可。

未來我們將不斷挖掘大數據的巨大潛力，擴大自身專業性和影響力，更好地支撐企業數字化建設，落地更多的數字化創新應用，不斷 探索 大數據產業鏈的融合應用，為各行各業數字化轉型提供可實踐的方法論與經驗，並致力於為大數據與行業的融合創新不斷貢獻自己的力量。

關於智領雲

武漢智領雲 科技 有限公司成立於2016年8月，專注於雲計算、大數據領域前沿技術的研發。公司創始團隊成員來自於推特（Twitter）、蘋果（Apple）和藝電（EA）等矽谷知名企業，是矽谷最早一批從事雲計算和大數據研究與實踐的技術專家，擁有十多年的雲計算、大數據系統的系統架構和系統開發經驗。公司作為擁有雲計算、大數據領域核心技術的高 科技 企業獲得了來自矽谷、國內知名投資人和投資機構的青睞。

公司為企業級客戶提供雲原生數據中台系統解決方案；幫助企業搭建數據和AI中台，輕松打造業務數據能力閉環，掌握全面、及時、更多維度的業務現狀，提升數據驅動應用的迭代和發布速度；實現系統資產（人/資源/數據/應用） 在同一系統中的統一管理，建立數字化運營體系，並最終完成數據驅動的數字化轉型。

公司在能源、教育、醫療 健康 、物聯網、金融等行業同國內外很多知名企業和上市公司建立了合作關系，包括：D2IQ(Mesos平台的主要開發商)，埃克森美孚（中國）、天源迪科、中電數據、天喻教育、深圳智宇、青島賽維、廣州暢驛、楚天雲、華訊網路、南瑞集團等。公司與合作夥伴在多個領域中展開緊密的合作，充分利用各自的優勢，共同為企業客戶提供更有價值的雲計算、大數據產品和技術服務。

『肆』 天雲大數據的管理團隊

田溯寧先生，1963年出生於北京。1985年畢業於遼寧大學生物系，隨後進入中國科學院研究生院學習並獲生態學碩士學位。1988年赴美國德州理工大學就讀於資源管理專業，1993年獲得博士學位。
1994年至1999年，田溯寧先生參與創建了亞信科技（中國）有限公司並擔任首席執行官職務。2000年，亞信在美國納斯達克成功上市，成為第一家在美國上市的中國高科技企業（NASDAQ：ASIA）。
1999年至2006年，田溯寧先生擔任中國網通（HKSE:0906; NYSE:CN）副董事長兼CEO。中國網通是國內領先的固話電信運營商，也是亞太地區領先的國際數據通訊運營商。
2006年田溯寧先生創建寬頻資本(ChinaBroadband Capital)並擔任董事長。寬頻資本是中國第一家專注於電信、互聯網、媒體與科技產業的股權投資基金。
2010年8月在北京市政府、北京經信委、北京經濟技術開發區的領導和大力支持下，田溯寧先生創建了北京雲基地。位於北京亦庄經濟技術開發區的北京雲基地成為了北京第一個雲計算示範基地。 雷濤先生現任天雲融創數據科技（北京）有限公司（簡稱天雲大數據）首席執行官，服務於寬頻資本投資的雲基地，支持創始人田溯寧建立和拓展大數據業務，主導大數據商業模式、產品策略、研發和市場策略。
擁有20年豐富的IT從業經驗，10年以上全球先進跨國IT企業技術領導職務，領域涉及網路，系統，J2EE中間件，存儲等；2002年在Sun Microsystem晉級亞太區唯一的ES Ambassador企業方案大使, 期間獲得諸多專業領域認證，Solaris認證；J2EE Architect; Sun Cluster集群認證；Sun ONE Identity安全認證；存儲架構師認證；光纖網路BCSD認證；2004年在McDATA通過了最高等級的存域網專家資質MCSD；任SNIA存儲工業協會中國區技術委員會聯合主席，推廣雲存儲介面標准；任CCF中國計算機學會大數據專委會委員。

『伍』 如何建立以人工智慧和大數據為支撐的技術運營團隊

人工智慧需要有大數據支撐
人工智慧主要有三個分支：
1.基於規則的人工智慧；
2.無規則，計算機讀取大量數據，根據數據的統計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智慧；
3.基於神經元網路的一種深度學習。
基於規則的人工智慧，在計算機內根據規定的語法結構錄入規則，用這些規則進行智能處理，缺乏靈活性，不適合實用化。因此，人工智慧實際上的主流分支是後兩者。
而後兩者都是通過「計算機讀取大量數據，提升人工智慧本身的能力/精準度」。如今，大量數據產生之後，有低成本的存儲器將其存儲，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智慧後兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智慧就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，採用人工智慧的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產生更多的數據，使得人工智慧進一步優化。
大數據挖掘少不了人工智慧技術
大數據分為「結構化數據」與「非結構化數據」。
「結構化數據」是指企業的客戶信息、經營數據、銷售數據、庫存數據等，存儲於普通的資料庫之中，專指可作為資料庫進行管理的數據。相反，「非結構化數據」是指不存儲於資料庫之中的，包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數據。
目前，非結構化數據激增，企業數據的80％左右都是非結構化數據。隨著社交媒體的興起，非結構化數據更是迎來了爆發式增長。復雜、海量的數據通常被稱為大數據。
但是，這些大數據的分析並不簡單。文本挖掘需要「自然語言處理」技術，圖像與視頻解析需要「圖像解析技術」。如今，「語音識別技術」也不可或缺。這些都是傳統意義上人工智慧領域所研究的技術。

『陸』 大數據分析團隊口號

大數據是IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的'決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。下面由我精心整理的大數據分析團隊口號，希望可以幫到你哦!

1、智能數據搜索，商機定位高效。

2、數接千載，據聯萬里。

3、數據分析在線，商機精準體驗。

4、問道專業大數據，搶占市場新效益。

5、搜索輕松，快速高效。

6、知數據，搶先機。

7、先人一步，商機可循。

8、大數據，天下沒有難贏的商機。

9、智匯商業大數據，市場決策無憂慮。

10、智能數據分析，先機轉化效益。

11、數據不是黃金，數據指引黃金。

12、數據分析到家，商機一觸即發。

13、數據平台經典，安全精準首選。

14、數據檢索定位快，高效分析雲平台。

15、專業數據聚一堂，商機定位贏輝煌。

16、數據分析，高效岀色。

17、質能方程，無所不能。

18、先人一步，數說未來。

19、計算一站式，服務零距離。

20、數據雲平台，高效享未來。

21、搜索定位相助，數據讓你出眾。

22、數據分析平台，精準對接未來。

23、大數據大時代，雲搜索雲平台。

24、雲平台，大數據，搜索不要太快噢。

25、數據一網打盡，搜索平步青雲。

26、搜索未來商機，下載未來先機。

27、數據分析，搶佔先機。

28、大數據高效分析，商機搶佔先機。

29、洞察數據先機，智造商業傳奇。

30、智慧數字生態，互動多屏時代。

31、定位商機正能量，數據專業新榜樣。

32、定位新理念，高效心體驗。

33、快速定位，高效分析，洞察先機。

34、快速分析，洞察先機。

35、商機魅力無限，數據精彩有約。

36、數據搜檢精分析，商業智能贏先機。

37、數析先機，商聯天下。

38、沒數，做事沒譜。

39、智能高效大數據，個性營銷新神器。

40、安全攜手效率，數據揭開規律。

41、數據分析，料敵先機。

42、雲在指尖，觸手可及。

43、搜一搜，全知道。

44、讓數據更有價值。

45、分析數據，領先一步。

46、數據精彩非凡，商機一目瞭然。

47、市場充滿挑戰，數據做你夥伴。

48、數據搜索到家，商機一觸即發。

49、數據納百川，領先在雲端。

50、數控未來，商機無限。