在创业公司小团队做数据，尤其是自己经验不是很丰富的情况下，不论团队建设还是具体的业务，很多时候都是摸着石头过河，leader或者业务方也没有办法给你一些好的指导，时不时会迷茫…刚开始的时候，听过一些线下的讲座，看过线上的视频，参加过一些训练营，也水过一些比赛，总结下来解决的基本都是“术”的问题，遇到问题习惯性地从技术的视角来解决，却未曾站在全局的视野去思考，以至于对于“道”的领会以及一些技术之外的经验，一直是自己比较缺乏的，想向一些经验丰富的前辈请教，但往往不知从何说起，要么不是同一个领域的，要么没有相似经历话题也聊不了太深。偶然间在朋友圈发现了《数据领导力》这本书，发现这不正是我一直以来想要请教的“前辈们”么！书中每一位从业者的经历都非常典型，对一些场景也感同身受。先将自己粗读后的几点思考总结一下，一来鞭挞自己养成整理读书笔记的习惯，二来也希望与更多有类似困惑的朋友能够深度交流：

1.建立合适的数据人才培养机制

小R老师作为BI部门主管，由于看好小C，工作中凡事都要求的比较严格，但是缺乏对小C情绪变化的细微观察，最终小C离开了团队，小R老师也由此开始思考自己团队的人才培养问题，最后通过不断总结出了一套行之有效的人才培养机制，为部门培育出了一批优秀的小伙伴。很多时候我们都存在类似的问题，一心想培养人才，恨不得手把手教学，遇到不理解的时候可也会用力过猛。尤其是小团队各项制度流程还是不是特别健全的时候，基本上就是靠团队领导来规范，所以在做好数据的同时也需要兼顾自己的团队建设，因人而异地培养人才，建立一套合理的成长机制才能让团队充分发挥效能。

2. 数据化转型理念的推行与数据化的5个进程

如何让全公司能够理解并运用数据可不是一件简单的事，为了推广数据化转型的理念，吴形从日常为同事培训解决实际问题开始，逐步影响到了公司更多的人，这也为公司的数据化转型提供了一份思想指导，只有对数据化有深刻认识的团队，才能够充分理解并运用数据的价值。

数据化是公司迭代增长的加速器，找到一个合适的突破点，是融入核心业务流程的关键。开启数据化后，需要从数据记录、数据汇总、模型预测、决策推荐、人机协同等5个方面循序渐进，在完成数据化发同时，解决公司发展过程较为最紧迫的问题。

3. 数据项目实施

叶茂在一次数据分析项目几经周折，终于要到汇报环节时，原定于上司的汇报由于台风造访而临时改变，临危奉命于他不仅没有令上司失望，而且出色地完成了那次任务的汇报，非常值得学习。运营一个项目最能考验人的综合能力，而数据项目经理无疑对技术、交流能力、应变能力都有很高的要求，在面临一些不可预料的变数时要能够临危不乱快速应对。除此之外，需要不断拓宽自己的视野，涉猎不同的行业，拓展专业领域的同时也要提升自己的管理咨询能力。

4. 数据产品化

作为运营出身的程易在转入数据部门做产品经理时候，需要梳理公司各个业务模块的需求，将数据、决策、监控串起来形成一个闭环，通过与需求方不断深入沟通完成了报表系统一期的上线。而数据产品化更多地是需要通过辅助决策的方式来实现数据价值，程易开始思考如何将辅助决策做的更好，总体来说一期实现的是一个感知的过程，业务方通过不断分析数据得到有价值的结论，接下来的决策才是关键，而数据产品如何更好地提升决策质量，这就必须涉及到预测，为此程易通过不断地学习补全了自己的短板，从Python、机器学习、到推荐系统，都系统学习了一遍，最后在上线了二期数据产品的同时还开始了对于移动端推荐系统的研究，也逐步探索关于AI的产品。关于对AI的认识，程易的观点是AI是偏科的天才，只有将去放到正确的位置上，才能创造价值。

数据是我们用来刻画丈量这个客观世界的，但不能一头扎进数据里，只见树木，不见森林。脚踏实地做技术的同时，也要记得仰望星空，思考前进的方向，学习前辈们宝贵的经验。知易行难，还需要反复细读咀嚼才能吸收书中几位资深从业者的经验教训。