数据分析项目的关键角色

数据科学团队的完整和履行职能需要某些关键角色，才能成功地执行分析项目。关键角色有七个。

每个键在开发成功的分析项目中都扮演着至关重要的角色。考虑列出的七个角色没有硬性规定，可以根据项目范围，参与者的技能和组织结构使用更少或更多的角色。

例子 –
对于一个小型，多才多艺的团队来说，列出的七个角色只能由三到四个人来完成，但是相反，大型项目可能需要20个或更多的人才能完成列出的角色。

数据分析项目的关键角色：

1. 业务用户：
   • 业务用户是了解项目主要领域的人员，并且基本上也从结果中受益。
   • 该用户提供建议并咨询项目团队有关所获得结果的价值以及对输出进行操作的方式。
   • 项目主管中的业务经理，直属经理或深层次的主题专家将担当此角色。
2. 项目资助 ：
   • 项目发起人是负责启动项目的人。项目发起人提供项目的实际要求并提出基本业务问题。
   • 他通常提供资金，并从从事该项目的团队的最终产出中衡量价值的程度。
   • 此人介绍了主要问题，并扫平了期望的输出。
3. 专案经理 ：
   • 该人员确保按时达到预期质量并达到项目的关键里程碑和目的。
4. 商业智能分析师：
   • 商业智能分析师从报告的角度出发，基于对数据，关键绩效指标(KPI)，关键矩阵和商业智能的详细而深入的了解，提供了业务领域的完善。
   • 此人通常会创建面板并报告并了解数据提要和来源。
5. 数据库管理员(DBA)：
   • DBA促进并安排了数据库环境，以支持项目团队的分析需求。
   • 他的职责可能包括提供对关键数据库或表的许可，并确保适当的安全阶段是否位于与数据存储库相关的正确位置。
6. 数据工程师：
   • 数据工程师掌握了深厚的技术技能，可协助调优SQL查询以进行数据管理和数据提取，并为将数据导入分析沙箱提供支持。
   • 数据工程师与数据科学家共同合作，以正确的方式帮助构建数据进行分析。
7. 数据科学家：
   • 数据科学家借助主题专业知识来促进分析技术，数据建模以及针对给定的业务问题应用正确的分析技术。
   • 他确保实现总体分析目标。
   • 数据科学家概述并应用分析方法，并继续获取有关项目可用的数据。