数据团队如何写年度总结和计划?

11月到了,大家都应该开始写年度总结了,这里笔者结合工作实践写了一个虚拟版的数据团队年度总结计划,希望于你有所启示。

一、工作回顾

20XX年贯彻执行公司智慧运营要求,积极探索挖掘大数据价值,推进转型与创新,当前数据资产规模突破XXPB(同比XX%),标签规模突破XX万(同比XX%),XX数据产品体系进一步完善,全年完成的开发需求超过XX个(同比XX%),月精确营销成功用户突破XX万(同比XX%),对外价值变现超过XX万元,大数据内外价值实践获得不断突破。

1、数据采集方面

完成采购、供应链.......等更多内部数据采集,打通XX数据采集链条,实现XX、XX、XX等主流视频、商品等互联网站点信息爬取,不断夯实大数据的基础。现平台承载采集接口XXXX个,交换接口XXX个,作业任务XXXXX个,日采集数据量到达XXXT,同比提升XX%。

2、数据建模方面

完成位置、宽带、视频......等系列模型,其中位置定位精度达到XX%,宽带营销成功率达到XX%,校园营销成功率达到XX%,视频推荐成功率超X%......,标签规模突破XX万(同比XX%),自主研发的XXXX荣获《电信大数据“XX”奖》特别奖,《研究基于大数据识别XXX的新方法》获得行业赛一等奖。

3、数据管理方面

完成了大数据管理平台XX期项目建设,新增对接Spark、HBase、IBM

Stream、Gemfire、Sqlfire、Impla等多种平台开发能力,提供从数据字典、数据开发、机器学习、数据稽核到运维调度的端到端可视化管理能力,数据平均开发周期从XX缩短到XX,大幅降低一线使用门槛。

当前平台入驻团队XX支,用户XX人,租户XX个,数据脚本XX个, 大数据模型资产XXXX份,同年荣获中国XXX治理优秀实践奖。

4、数据产品方面

对内完成用户画像、时机触发、产品推荐、渠道执行及效果评估等XX个服务接口的发布和应用,将营销产品应用开发周期从XX个月缩短到XX天,全年支持的大数据营销服务创新应用XX个,月均营销成功用户数超过XXX万。

对外大数据商用产品体系进入良性循环发展。慧洞察产品线发布标准服务共计XXX个,覆盖XX等领域,全年调用XX亿次,产生收入超过XX万元;信风控产品线创新取得新进展,其中风控A产品效果显著,目标用户欠费率保持在XX%的低水平;拓客类产品布局进一步完善,XX精选平台产品全年累计引入商家超过XX家,实现收入近XXX万元。

4、智慧运营方面

落实“搭台唱戏”的运营模式,实施大数据“XYZ计划”,开展大数据的实操培训,全年培训人员XXXX人,共计XXXX次;组织大数据建模和应用大赛,平均参赛队伍突破XXX只,平均参赛人数突破XXX人,大赛中脱颖而出的XXXX、XXXX等优秀模型对于生产的提升明显;

打造“XXXX”和“YYYY”两大扁平化渠道,省市互动实现常态化,推广的全省优秀模型和应用超过XX个,当前大数据平台使用人员从年初的不到XX人提升到XXX人,全省自研模型量超过XXX个,推动了公司大数据应用氛围初步形成。

二、面临的挑战

1、大数据对于驱动公司的智慧运营意义重大,但当前一线对于大数据的理解还比较薄弱,技能掌控不足,无法将大数据有效的应用到日常的生产理中去,迫切需要深化大数据“搭台唱戏”的运营模式,推动大数据的普及和应用,提升智慧运营的广度和深度。

2、大数据业务的生态变化和业务转型不匹配,前期未能充分解放思想,有效应对变化和转型,一方面在横向协同上不够主动,未能充分发挥公司合力,另一方面对于新的商业模式探索不足,产品运营体系也未能有效建立。

三、明年计划

1、夯实数据基础

持续加强采集能力,强化大数据交换平台能力,实现异构集群交换、数据订阅、数据库容灾、Flume和Kafka界面配置、开发测试租户分离等功能,将日处理数据能力提高至XXXT,日调度任务能力能力提高至XX万;

依托爬虫引擎全面推动外部互联网数据的引入,持续扩大内容知识库的解析范围,知识库数量突破XXXX万;扩充XX等B/O/M三域数据,采集接口从XXXX提升到XXXX个,企业数据汇通率达到XX%。

加强社交网络、信用评估、时间序列.......等模型研究,支撑社群营销、金融风控、电信反欺诈......等应用场景创新;实施“XXXX”工程,将个人标签拓展到簇群、企业、XXX三大领域,逐步打造出“四位一体”的标签体系,标签规模从XX万提升到XX万,满足公司B端等业务精准拓展的需要。

打造敏捷数据挖掘交付平台(ADMD,Agile

Data Miner Delivery

cloud),将数据挖掘的变量准备、模型训练、模型输出、模型验证、生产部署等阶段实现全流程自动化贯通;实施特征变量工程,打造数据挖掘中台,完成“五位一体(R、Python、Spark、SPSS、TensorFLow)”高低搭配机器学习环境集成,满足各类角色快速建模的需要。

2、深化搭台唱戏

在运营管理上,完善省市大数据的常态化互动机制,实现需求和问题的快速响应,打造BGMM(Big-Data-Model-Market)大数据模型超市,实现一线数据模型在数据管理平台上的“一点发布、全省复制”能力,用平台化解决最佳实践推广落地难的问题。

在人才培养上,继续深化大数据“XYZ计划”,组织第XX届大数据建模和应用大赛,秉承“用数据提升生产力”的理念,集全省人员的智慧,将大赛打造成用新技术解决业务难点问题的协作平台,通过大赛促进成果的生产转化,同步培养一线的自有讲师队伍,让大数据渗透到一线末端。

3、强化产品运营

信风控条线持续推进AA产品的功能优化及衍生创新服务在全省的落地,提升主营收入和客户满意度;慧洞察线加强与传统政企市场协同,促进大数据能力与行业需求的深度融合;喜拓客条线打造线上推广和受理能力,提升客户接触规模和运营效率。

建立创新产品从需求、开发、试用、发布到运营的一体化机制,对行业知识要求高的领域与外部单位探索合作运营模式,拓展线上宣传和运营渠道,推进合作共赢局面的形成。

年度总结计划的关键词就是价值,过程性的工作如果没有产生明显的价值,就尽量不要进入总结报告。

吴军在《态度》这本书提到:一个人格局的大小,是指在空间范围内,能否看到大机会,能否做一件影响范围更大、影响力更大的事,而年度总结和计划就是检验自己格局的一次机会。

通过年度总结,你能知道自己这一年对公司做了多少有影响力的事情,还留有哪些遗憾,而通过计划,又给了你一次重新选择的机会。

虽然说计划不如变化快,特别是在大数据等领域,但我们还是要善于通过计划从不确定的事情找到确定的部分,从而为明年的工作打下一个更好的基础。

文章来源:傅一平的大数据思维  作者:傅一平

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