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必知必会 | 人力篇:数分狗应该知道的组织架构设计

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做数据的二号姬
发布2023-10-19 15:29:40
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发布2023-10-19 15:29:40
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文章被收录于专栏:HR大数据

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2023-10

必知必会 | 人力篇:数分狗应该知道的组织架构设计

终于又到周五了,数分狗必知必会系列人力篇的最后一个章节如约而至~

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图片由360鸿图绘制

关于

《数分狗必知必会》系列是一个数分人跨界知识“科普”性质的系列,每周五更新。计划讲一些财务、人力、法律、咨询相关的小知识。

每一节的内容相对独立,有兴趣的朋友们可以点击合集进行查看。目前财务篇已经完结,本篇则是人力篇的最后一节。

先来说一些公司架构的基本概念

一般来说,组织结构是指一个组织内部不同职能部门和个体之间的层级关系、职责分工以及沟通合作方式。

对数分狗来说,了解组织架构是非常重要的。因为组织架构决定了一个组织的权力和信息流动方式,影响着组织内部的效率、灵活性和决策能力。这些内容,实际上决定了我们作为一条数分狗,日子到底好不好过。这中间的内容还是非常多的,我们就挑一些比较关键的知识看看。

从部门的划分原则上来说,一般可以分为这么几种形式:

功能型架构(Functional Structure):按照不同的职能划分部门,例如销售部、市场部、人力资源部等。每个部门负责特定的职能,并且各个部门相对独立。

产品型架构(Product Structure):按照公司的产品线或服务划分部门,例如手机部门、电视部门、互联网服务部门等。每个部门负责特定的产品或服务,并且各个部门相对独立。

地理型架构(Geographical Structure):按照公司在不同地理区域的分布划分部门,例如区域一部、区域二部等。每个部门负责特定地理区域的业务,并且各个部门相对独立。

矩阵型架构(Matrix Structure):将公司按照功能和产品划分为两个维度,形成矩阵结构。每个员工同时属于一个功能部门和一个产品部门,实现跨部门的合作和沟通。

网络型架构(Network Structure):将公司组织结构扁平化,强调合作和协作。公司与外部供应商、合作伙伴等形成紧密的网络关系,实现资源共享和优势互补。

从管理和汇报的形式上来看,又可以这么分:

直线制结构(Line Structure)是一种传统的组织结构,它是按照指挥链条依次排列的,每个员工只向一个直接上级报告,并且下属之间没有协作关系。

职能制结构(Functional Structure)是按照不同职能进行分组的组织结构,每个部门负责不同的职能,例如市场部、财务部等。每个部门都有自己的管理层级,员工在各自的部门内进行协作。

直线职能制结构(Line and Staff Structure)是直线制结构和职能制结构的结合,除了直线上下级关系外,还有一些职能部门(如人力资源、法务等)为直线部门提供支持和专业知识。

矩阵制结构(Matrix Structure)是一种复杂的组织结构,它以项目为导向,将员工按照不同的项目组进行分组,每个员工同时向项目经理和部门经理汇报。这种结构可以实现跨部门的协作和资源共享。

事业部制组织架构(Multidivisional structure)是一种组织管理模式,通常在大型企业中应用。它通过将企业分为若干个事业部,每个事业部负责特定的业务领域或产品线,从而实现更好的业务管理和资源配置。在事业部制组织架构中,每个事业部都有自己的管理团队和资源分配权,可以独立决策和运营。这样可以提高业务的灵活性和效率,并且可以更好地适应市场需求的变化。

数分狗保命知识点

对于数分狗来说,摸清公司的组织架构是非常重要的。在笔试面试技巧系列中,我有反复强调,入职之前一定要搞清楚公司的组织架构,这样才能知道自己到底需要扮演一个什么样的角色,以及这种角色是不是自己喜欢的。

借着科普组织架构的知识点,我们就来说一下不同架构下的数分狗的命运。

如果是功能型架构,作为一个数据分析师,只会有两种可能,要么是在独立的数据部这个部门,要么是在某一个业务部门下面。这种组织架构下,如果是在数据部,一定会对技术能力有较高的要求;如果是在业务部门,一定会面对一个问题叫做“要一个数据难入上青天"。同样的,如果是直线职能制结构的公司,在业务部门的数据分析师,就需要搞清楚自己是不是双线汇报,到底哪一边才是对自己的绩效说了算的一方。

其实归根结底,需要数分狗摸清的事情只有三件:这个部门是做什么?部门和部门之间的协作关系是怎么样的?这些人之间的汇报关系是怎么样的。

虽然这些理论知识不能帮助你摸清这三件事情,但是这些理论知识可以告诉你一个大的规则框架,99%的情况下,企业都是在遵照这些规则和套路在运作。你只需要知道一点点信息,就可以推测出企业的全貌和自己的处境了。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2023-10-12,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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