打造卓越数据分析团队的方略
在大数据与人工智能深度融合的今天，数据已成为企业发展的核心资产。随着人工智能技术的不断突破与广泛应用，数据的价值上升至前所未有的高度，几乎所有企业都致力于利用数据分析来获取有价值的商业洞见。
据Fortune Business Insights的研究，2022年，数据分析市场规模估值为410.5亿美元，预计到2030年将增长至2793.1亿美元，2023至2030年期间的年均增长率为27.3%，足见数据分析团队日益重要。
一个优秀的数据分析团队，能够协助企业从海量的数据中提取关键资讯，大力支援企业的战略决策，进而提高运营效率，增强在市场上的竞争优势。通过对销售数据的深入分析，企业可以精准把握市场需求，优化产品布局；通过对用户行为数据的开采（data mining），企业能够实现个性化营销，加强用户满意度和忠诚度。
然而，当前数据分析团队的管理却面临不少困难。许多公司虽在大数据、人工智能和机器学习方面投入了大量资源，却未能从中持续获得商业价值。研究机构Gartner的报告显示，一半以上的市场总监对其公司营销数据分析团队的表现表示不满。
究其原因，在于大数据分析是一个复杂的系统工程，其成功的要素不仅在于搜集、存储和管理数据资产、适当的分析方法和工具，还有赖团队成员之间高效的资讯交互模式与协同机制。数据、分析工具、团队运作和公司环境等多项因素相互交织，要是任何一个环节出现问题，都可能导致数据分析项目以失败告终。因此，企业应制订有效的管理策略，以促进数据分析团队的效能，并充分发挥数据的价值。
建设团队的主轴纲领
事实上，面对大数据分析的重重阻障，企业并非束手无策。出路是打造卓越的数据分析团队，从而释放大数据的潜力，实现商业价值的最大化。以下勾勒其中七大重点。
一、夯实数据根基，保障分析质量【注1】。确保分析团队的数据来源广泛、准确，以及即时更新。数据分析涵盖交易、用户行为、市场动态等多维度，为后续的数据开采提供坚实的基础。建立科学的数据分析流程和质量管控体系时，后者通过建立数据质量监控指标、定期评估数据质量等方式，以维持数据的准确性和一致性。
二、深度契合业务，精准锚定需求【注1】。数据分析团队应与业务部门合作无间，深入了解业务需求，提供针对性的数据分析和解决方案。数据分析团队在企业中的定位必须适当界定，使其成为业务部门的紧密伙伴。团队通过搜集、整理、分析数据，可支援企业的日常运营；透过深入了解业务部门的工作流程和需求，就能提供量体裁衣的数据分析服务。
三、清晰沟通机制，优化管理架构【注2】。构建科学合理的团队管理架构至关重要，其中完善的沟通机制不可或缺。成立专门的数据管理部门，负责统筹数据的搜集、整理与分析工作时，厘清各部门在数据管理流程中的职责，而部门之间的良好沟通能够避免责任推诿和工序重叠，使工作效率提高。各部门只有通过有效的沟通，才能各展所长，实现资源的优化配置，让数据分析项目得以顺利进行。
四、塑造交互记忆，强化团队协作【注2】。团队中每个成员都有其擅长的领域和知识，必须彼此了解各自的专长，以便在处理复杂的数据分析之际，深明谁在哪些方面较强，达至高效协作。若在一个综合性数据分析项目中，负责数据搜集的成员知悉数据来源的优势，负责分析的成员擅于运用各种方法，通过交互记忆系统妥善分工而完成项目，就能持续提高团队整体表现。
五、实施创造性整合，赋能企业发展【注3】。凭借来源多样的数据、多元的分析方法以及业务知识，团队就能进行创造性整合。以分析市场环境和竞争为例，不能单靠市场动态数据和有关对手的数据，还须连结企业自身的业务特点和战略目标，创造性地将这些资讯整合起来，从而为企业制定出独特的市场策略。
六、强化知识管理，促进协同创造【注4】。一个杰出的数据分析团队，犹如一座知识宝库，在长期实践中积累了丰富的专业知识与数据分析技巧。搭建完善的知识管理系统，是开启这座宝库的钥匙，让团队的知识得以高效整合与共创。将一系列项目中的数据分析经验整理归档，成为宝贵的“智慧锦囊”，有利于团队成员随时从中获取灵感，汲取养分，持续提升专业能力。对新成员来说，这无疑是融入团队的“绿色通道”，可迅速认识其中工作模式和掌握必备知识，并尽快为团队贡献力量。
七、借助先进技术，强化协作效能【注3】。数据分析团队需熟练运用各类项目管理工具，如甘特图、看板管理系统等，来合理规划项目进度、明确任务分配与监控项目进展，提升团队协作效率与项目执行能力，助力企业的业务稳健推进与高效拓展。在团队协作过程中，应利用即时通讯工具、在线文档协作平台等协作技术，以打破沟通壁垒，达至资讯实时共享与高效协同。随着生成式人工智能技术的几何级数发展，数据分析团队应设法将其融入工作流程，促进人类与生成式人工智能的协同合作，以提升效率和创造力。
知行合一 前景无限
展望未来，大数据分析技术将呈现出更加迅猛的发展态势，并为企业带来无穷无尽的机遇和可能。面对这场科技浪潮，各方携手共进，优化数据分析团队的管理协作机制，打造精锐卓越的团队，定能充分开采大数据的价值，共同谱写智能高效发展的新篇章。
注1：Zhang, X., Tian, F., Fang, Y., and Shen, H. “How to Promote Business Analytics Project Effectiveness: A Cross-disciplinary Bibliometric Analysis”. Industrial Management & Data Systems, under 1st round of revision.
注2：Fang, Y., Neufeld, D., and Zhang, X. 2022. “Knowledge coordination via digital artifacts in highly dispersed teams”. Information Systems Journal 32(3): pp. 520–43.
注3： Zhang, X., Fang, Y., Zhou, J. and Lim, KH. 2025. “How Collaboration Technology Use Affects IT Project Team Creativity: Integrating Team Knowledge and Creative Synthesis Perspectives”. MIS Quarterly, forthcoming.
注4：He, W., Hsieh, JJ., Schroeder, A., and Fang, Y. 2022. “Attaining Individual Creativity and Performance in Multi-Disciplinary and Geographically-Distributed IT Project Teams: The Role of Transactive Memory Systems”. MIS Quarterly 46(2): pp. 1035–72.
张晓洁
香港大学数字经济和创新研究所研究员、中国海洋大学管理学院副教授
方钰麟
香港大学数字经济与创新研究所所长、港大经管学院创新及资讯管理学教授
（本文同時於二零二五年三月五日載於《信報》「龍虎山下」專欄）
