数据时代企业如何在大数据领域投资和选择，资本的方向如何开源输出？

由于现在越来越多公司试图在数据时代真正颠覆之前占得一席之地，所以也早早开启了数据研究使用之路，那么，问题来了，如何完成0到1的过渡阶段呢?

之前很多参与《大数据职业生涯规划直播课》的朋友一些疑惑的点诸如：

针对一个传统企业做大数据顶层规划，帮他们组建大数据团队，制定阶段计划，目标是快速用数据带来业务提升?

初创公司数据团队是否更需要能力更加全面的工程师?

第一，我们首先需要解决的是，基本数据架构的搭建、并且围绕架构将数据流程的打通，只不过结合传统企业的特点，这一步会走的更艰辛点。在这一步，结合业务实际情况，进行数据平台架构设计，并逐步落地，所以，对于数据架构你需要住够的清晰。此外，这个阶段有个很重要的点就是，不要想过于遥远的事情，但也不能忽略未来，即我们在做平台规划的时候，尽量的满足当前业务数据即可，但依然要留下可扩展的空间，以防未来规模扩大。

第二，在数据流转的基础上，进行数据价值的输出。这点很重要，搭建数据团队的核心目的是数据价值挖掘，但是千万别一上来就想着能从数据里挖金子，不现实，第一步能把数据分析体系搭建起来，把业务数据运营分析结论等做常规输出，脚踏实地，阶段性成果输出这个很重要，这是让别人相信数据是有用的第一步。

第三，在浅层数据价值输出的基础上，你需要让别人相信，数据的价值远不止如此，这个阶段会很难。在无数历史惨痛的案例下，很多数据团队最终无疾而终，都是停留在了上面第二点，一直没有突破，最终产生了数据的价值也就如此而已了，最终导致了数据团队不上不下的地步。其实要突破这个桎梏确实很难，我们需要更深一步了解业务，主动寻找业务与数据的结合点，然后让数据更落地，确实的能帮到业务的提升，不管是从效果还是从效率上。但对于绝大部分团队来说，这些东西都是新的，很难从外界找到可参考的点，这就意味着需要数据团队自己去摸索，依靠自己的能力去推进，去说服别人。从这个角度上来看，这已经是超出了工程师的范畴，多了推广者、布道者的角色身份。所以到了这个阶段，作为数据团队的leader，已经不能满足于技术了，他需要试图挖掘数据更深层的价值，并主动去寻找业务与数据的价值点，然后将想法落地，并最终证明这条路是可行的。

回到第二个问题上，对于初创的数据团队来说，一个资源有限，这就是上面我一直提的，在有限的资源情况下，进行阶段性的成果产出，这很重要。那么，这种情况下，必然是更希望工程师能多面输出，从数据收集到数据处理、到数据存储、分析浅层挖掘。但是，到了中后期，还是希望每个角色的能力能更聚焦，比如有更职业的分析师、算法工程师加入等。

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