现在是大数据的黄金时代，全世界的企业都会使用通过分析数据收集的信息做出重要的战略决策，使他们能够发现机会，从而获得优势，而不会因为竞争而错失良机。如果你想充分利用大数据为业务带来优势，那么拥有一支多种技能的高技能专业人员团队至关重要。

在过去几年中，与大数据合作的人员之间出现了截然不同的角色。虽然所有这些团队成员都朝着相同的目标努力，但他们每个人的做法和分工都不一样。以下是需要组建一个成功且高效的大数据团队的主要成员，看看你的大数据团队是否完整？

1.软件工程师

软件工程师负责软件开发，主要是研发收集实际数据的软件，在大数据团队中发挥关键作用。他们致力于将负责收集和处理数据系统的前端和后端整合一起。软件工程师能够利用他们的知识和经验不仅自己创建软件应用程序，而且还提供有关公司如何选择技术以及如何实施这些选择的宝贵建议。

2.统计学家

统计人员通过使用数学运算来收集，分析和解释其他团队成员在其职责过程中获得的数据，从而使大数据团队保持运行状态。他们也非常擅长确定使用哪种方法为特定目的收集数据。统计学家通常使用Stata和Perl等编程语言，但他们也很熟悉其他语言。如果企业需要通过调查，实地实验等方法收集数据，那么他们的贡献就会特别有价值。

3.数据资料员

在处理大数据时，很少有数据集中包含的所有信息都是准确的，相关的和有用的。出于这个原因，大数据团队将需要有人“清理”数据并对其进行优化，确保它适用于整个生命周期。例如，数据资料员可能会查看数据集以确保表示时间或货币的值都以相同的方式记录。

他们可以手动进行调整或使用各种软件工具来自动执行部分流程。通过确保你的数据以统一的方式存储和呈现，数据资料员可以帮助防止在数据生命周期中可能导致严重问题的错误。

4.数据架构师

你收集的数据通常会以一种非结构化的方式存在，因此很难做出任何有意义的事情。有时甚至读取数据可能没什么意义。通过雇用数据架构师将解决这个问题，因为他们有能力将所有数据转化为可与整个组织轻松协作的集合。

作为数据架构师，他们将开发多种方法来提高数据的质量和效率。他们还将帮助你在整个企业中实施这些方法。为了有效地开展工作，这些团队成员需要掌握数据库技术的丰富知识，包括IBM DB2，Oracle数据库，Hadoop和Teradata等大数据产品。

5.数据科学家

数据整理后，数据科学家通过创建复杂的分析模型来利用收集的数据来提供非常有价值的业务信息。例如，一位数据科学家能够创建一个模型来分析购买行为以预测未来的客户行为。然后，这些信息可用于将客户细分为不同类别，优化产品定价，并开发促销优惠以获得新客户并保持现有客户的忠诚度。

虽然数据科学家可能并不总是经验丰富的程序员，但他们仍然对行业领先的分析框架有深入的了解。最熟悉的编程语言将倾向于特定于大数据应用程序的编程语言，如SQL，R和Python。

简而言之，数据科学家将花费大量时间查看企业获得的数据以获得最大价值。一旦准备就绪，他们会将结果报告给所有主要利益相关者，例如公司内各部门负责人。

6.可视化工具

可视化工具（Visualizers）的作用是确保需要查看的数据可以被理解，无论他们是为你的企业工作还是第三方，如供应商，客户和潜在的业务合作伙伴。可视化工具擅长采集原始数据并将其格式转换为更易于理解的格式。这可能是图表，列表，幻灯片，或短的动画视频等。

虽然可视化工具将具备各种业务工具的知识，但他们的专长是使用大数据框架以及敏捷开发。这有助于他们解读正确看到的信息，并以正确的方式为正确的受众呈现。

7.业务分析师

业务分析师与大数据团队的各个成员以及公司的主要利益相关者进行交互。他们的职责是确保大数据团队的每个人都知道组织的关键目标，并正在积极努力实现这些目标。

什么使得业务分析师对公司及其所在行业的深入了解具有如此重要的价值。这使他们能够查看数据并找出有助于推动业务向正确方向发展的见解。更具体地说，他们监督流程，使其尽可能具有成本效益，行业趋势可能对组织产生影响，并确保最终用户获得他们所需的东西。

业务分析师具有出色的沟通技巧，使他们能够与企业层次结构中的所有成员进行有意义的交互。此外，他们利用行业知识来推荐可立即应用的想法。

此外，在组建大数据团队时，创建一个允许所有成员利用彼此工作优势的运营结构非常重要。你的企业还需要拥有支持其大数据所需的技术基础架构。这可以通过投入适合企业业务类型，规模和行业的正确技术来完成。