数据分析团队如何帮助企业转型让数据更易搜易得
一般来说，在计算机、手机、互联网、智能硬件等技术非常普及的情况下，需要分析的数据量往往很大。作为数据分析技术团队，凭借技术优势，让业务人员或者其他企业成员能够更接近数据，自然更有利于充分发挥数据的价值。
举一个例子，大家的业务数据存在hdfs上，产品与运营人员肯定不会基于mapreduce框架去查询数据，作为技术团队，大家在hdfs上搭建hive框架，只需要简单的SQL语句就可以看到数据，并进行统计分析，很多有价值的数据都是产品等通过hive挖掘出来的。
数据分析技术加持业务
作为数据分析团队，必须要掌握一些数据分析方法，除了一些基础的数据统计分析之外，还应了解跟进数据分析的先进技术方法，比如这两年非常流行的一些机器学习算法，本质上也是寻求数据规律的技术。通过这些技术结合业务去做一些事情，往往能有超出业务人员预期的成果，因为他们对这些技术的理解与应用能力没有技术团队有优势。
加强业务知识
数据分析仅仅是工具，只有依赖于业务场景才能落地。数据分析团队往往比较偏重于技术而忽略业务能力，但根据之前的一些经验，那些深入了解业务的数据分析人员往往更能为业务与企业提供更好的服务。同时，要做好业务与数据分析技术之间的衔接与协调，也必须要了解业务才行。
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