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
在数字化转型全面渗透的产业背景下，数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中，市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询，但当面对一张上万行的销售明细表，要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中，单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询，但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中，仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作，但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中，漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下，我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中，数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期（如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道，但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析，结果回头发现漏了一列关键数据， ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中，变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道，但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中，索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中，维度建模是应用最广泛的建模方法论，而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件，共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标，但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中，列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下，消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
