企业常见的三种数据部门架构优与
问题：为什么传统BI没有达到今天互联网数据应用的高度呢?
在之前的传统BI可能因为这些因素，所以没有达到今天的数据在高度，可能是互联网本身发展的因素，数据对于互联网企业价值。但其中有一个很大的因素，可能是传统的BI，更多是偏重数据仓库的架构，根据需求来帮报表。在数据部门没有一批主动去思考业务，思考业务与数据关系的人。这种人很可能都是在业务方，他们更多把业务问题转为要看的报表，然后与数据部门沟通报表开发，数据部门收集需求沟通后，进行排期，进入比较慢长的等待期。
在一个企业中，可能数据部门在一个公司中组织架构中的位置，决定了部门的定位和一些做的事情，所以个人认为数据部门所处的组织架构对数据价值实现是一个很重要因素。这也是今天我也来谈一谈的主题。
我先把数据部门分成二个部门：一个我们就叫前端，例如：数据分析，数据挖掘，数据产品等;一个我们叫后端：数据仓库，大数据平台等;
第一种形式，分散式
数据平台由技术部建设，技术没有数据分析/业务分析人员;这部分人员都分到各个业务块中。
技术部负责搭建大数据平台(在传统主要叫数据仓库)
目前大数据平台，如果比较大型的公司基本上会包括几块内容：
分布式：hadoop 平台;
实时计算: storm平台
内存计算：spark 平台
传统关系数据库
业务分析人员怎么得到数据：
方式一：向数据平台接口人提需求，在传统的BI部门中一定会有一种叫：需求分析/数据PD这种角度;这种角度就是把业务方的进行转化，转为PRD文档，让ETL开发工程师，报表开发工程师实现 。【业务人员是没有访问数据仓库的权限的】
方式二：当一些业务方比较强势，或者对响应速度比较有意见的时候，可能会开放所有或者部分给业务人员进行去访问，业务可以自己去写SQL去取数据。
这种在一些业务变化不快，或者业务相对不那么复杂的公司可能比较好。但是如果是一些业务复杂，业务变化非常快的可能就不适合。为什么?
数据平台/仓库建议跟不上业务变化。造成数据仓库效率低，数据口径混乱。因为数据仓库架构离业务比较远，对业务理解不深。
业务数据分析师很多人的知识不能很有效沉淀下来。
这会导致业务要求为各个业务建议自己 “数据集市”，当这种数据集市我的时候，又会造成数据仓库负担中，各个业务方的数据“各大自为政”。
最终公司数据混乱，后面大家对数据都摇头。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中，LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计，但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场，都会遵循一套固定的发展规律，这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中，数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具，能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模，但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化？分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中，卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法，广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测，但当被问到“这个月销售额增长20%，到底是长期趋势自然增长，还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型，常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代，市场竞争日趋同质化，用户消费需求愈发个性化、多元化，传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图，画过按天的流量折线图，但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下，企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策，而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系，但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中，箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库，具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势，是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道，但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时，却常常答不上来。 ...
2026-05-28
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
