数据团队与产品团队如何休战：走向数据民主化

自互联网诞生之初，产品团队和数据团队就争执不下。产品团队希望快速获取数据，并希望数据井然有序，以便做出基于数据的决策。数据团队则认为，高质量的数据需要时间和深思熟虑。

克服这一冲突将通向数据民主化的圣杯，即组织内的每个人都能自信地访问和解读数据。当产品团队和数据团队携手合作时，数据质量的所有权便分散到整个组织。然而，要实现这一目标，数据团队需要集中化，并开始将内部团队视作客户。数据民主化需要一种文化变革，让每个人保持一致。要达到这种理想状态并维持数据团队与产品团队之间的和谐，领导者必须深入冲突的核心，通过集中化解决冲突，并鼓励同理心心态的转变。

理解数据-产品冲突

产品团队和数据团队之间持续的冲突是数据民主化的障碍，其症状众多：

• 团队孤岛。当组织中出现孤岛现象时，每个团队只专注于各自的任务和目标，而非公司整体目标。这导致协作和信息共享减少，最终降低产品质量和用户体验。
• 数据混乱。大量数据分散在不同系统和部门，没有标准化或分类法，意味着任何部门都无法清晰了解实际情况，对数据的信任度极低。
• 对数据缺乏信任。领导者需要一个单一事实来源，以便可靠地检索准确数据。当各方争斗时，领导层被迫选择一方，而数据团队——由分析师和科学家支持——通常胜出。不幸的是，这反而对他们不利；他们成为分析交付和准确性的单点故障。
• 数据可访问性和可见性受限。由于数据分散在多个系统中，集中化数据只能由高技能数据分析师访问和理解。
• 在聘请数据分析师上花费更多金钱。没有数据民主化，组织别无选择，只能雇佣昂贵的数据分析师来理清数据混乱，而这导致了严重的倦怠。

要实现数据民主化，需要投入大量时间和精力来制定关于如何收集、塑造和转换数据的规范（最终成为习惯）。这些规范将使产品团队能够更加自助。这个配方需要一份软件和两份文化变革。

解决冲突第一部分：软件集中化

制定这些规范的责任落在集中化的数据团队身上，并需要学习期。虽然这至关重要，但给数据团队带来了巨大压力，这正是冲突的起点。

以下场景可能听起来熟悉：产品团队正面临紧迫期限，以实现用户、客户和公司目标。他们需要快速访问数据以及正确使用的知识，以便在高度竞争的市场中取得成功。数据团队则争辩说，如果你需要这些数据来做商业决策，数据的准确性至关重要。当产品团队试图使用的数据混乱时，他们会感到不满。当面临多个不同的购买事件时，他们不明白需要使用哪个事件。产品团队对数据失去信任，而数据团队则感到沮丧，因为这是后者未遵循指示或命名约定的结果。

那么公司如何解决这部分冲突呢？关键是一个集中化的统一工具。组织应寻求一个分析平台，该平台对产品团队来说易于使用，但具备强大的治理能力和协作工具，以保持数据清洁和可访问。集中化工具使团队能够使用共同语言，轻松共享见解，并共同承担数据维护责任——解决数据-产品冲突的主要部分。

解决冲突第二部分：文化变革

要实现数据民主化，你的公司不需要像起义那样剧烈，但这一旅程将伴随着拆解和重建的过程。这就是双重的文化变革。

首先，先集中化再民主化。将集中化视为民主的早期阶段。首先，集中化的数据团队建立一套关于数据流程的规范和规则，为整个公司的运作方式奠定基础。这包括商定命名约定、确定要衡量的指标等。重要的是，如果要实现民主化，这些规则必须被组织中的其他成员接受。这确保了所有团队在数据分析和使用方面保持一致。

产品、数据、营销和销售团队都在这套法律或规范下运作，但最终他们开始像各州一样运作。他们意识到需要根据自身特定情况做出一些微调，但在商定的规范约束内进行。

接下来，将产品心态转变视为民主化的最后一步。从集中化到民主化的这种文化变革是公司必须经历的重要过程。它始于人们理解并同意共享规范、理解遵循这些规范的价值，然后达到他们想要自己去做这件事的地步。这种文化转变或革命必须发生才能实现民主化。

在最近的一篇文章中，Benn Stancil写道关于数据团队如何通过开始将内部团队视为客户来克服困难。通过这种思维转变，数据团队开始思考如何构建他们的产品，以及随之而来的客户服务和入职流程。通过以市场化视角看待数据，数据团队可以看到他们在寻找问题解决方案契合度和产品市场契合度方面所扮演的角色。如果一个软件解决方案的成功采纳从一个产品团队扩展到10个，他们就知道已经取得了一些初步成功，可以进入普遍可用阶段。

正如任何产品经理会告诉你的那样，这种成功的关键是同理心。通过以同理心看待内部团队，数据团队将更好地理解：

• 客户想要实现的结果
• 如何构建系统和流程来帮助他们实现目标
• 他们的痛点和障碍
• 为正确的问题提供正确的解决方案形状

许多公司在数据民主化的道路上失败了。随着他们的数据团队和产品团队发生冲突，实现民主化所需的条件无法满足，数据团队往往退缩并固守现状。通过经历一个初始的集中化过程，然后进行文化转变，产品和数据团队可以赋能整个组织利用数据。在一个完全民主化的组织中，员工感到可以自由提出与数据相关的问题，团队拥有合适的工具来实现自助服务，并且理解数据民主化是一个持续的过程。能够实现这种转变的公司不仅能保持数据团队和产品团队之间的和平，而且还能利用数据构建更好的产品。

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