如何设计敏捷、高效的大数据运营组织架构.pdf

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1、管理世界  

2、  组织管理MnterpriseOperation如何设计敏捷、高效的大数据运营组织架构■撰文/樊耀东目前电信运营商的大数据工作逐步进入应用阶段。尽管对内的数据挖掘对于电信运营商来说是轻车熟路，然而在对外大数据服务方面却是新生事物。除此之外，对外大数据应用各行各业都虎视眈眈，尤其是大型的互联网公司，借助其海量的数据、敏捷的运作体系，更是在对外应用上取得了不小的突破。面对激烈的外部竞争，电信运营商应该如何发挥自身优势，提升市场响应速度，高效推进大数据对外服务呢？本文在分析现有大数据运营组织体系存在的不足的基础上，对全球电信运营商、互联网公司以

3、及其他公司的最佳实践进行总结提炼，以期为国内电信运营商构建敏捷、高效的大数据运营组织架构提供有益的参考。各部门推进大数据。第二种是将公司”，该公司主要负责对外大数运作现状原有部门按照职能进行分类，组据应用产品的开发、营销和运营服建多个大数据工作小组，以小组的务。国内电信运营商大数据运营形式推进大数据工作。例如，某省综上，上述两类组织架构各的组织通常可以分为两类，一类是电信运营商将各职能部门划分到有特点，传统职能式的组织更多的传统职能式，一种是公司运作式。规划组、运营组、支撑组、支持组是公司已有组织架构的延续，可以采取传统职能式的公司的主4个小组中，每个小

4、组设立牵头部更好地发挥各自的优势；而公司运要特征是按照公司已有的组织架门，分组协同推进大数据事宜。除作式的组织以市场为导向，能够更构和部门分工，将大数据的职能分了上述模式外，廖四成等人在《大好地响应和服务市场。同时，两类解到现有的各部门中。例如，基础数据时代的商业模式创新》中也组织在大数据运营当中也暴露出数据由网络部、业务支撑部、企业提到，“X通信公司围绕五大类产一些问题。信息化部等不同的部门管理，数据品的销售任务，建立五个大数据之以传统职能式组织为例，由应用由市场部、数据部等部门管星团队，每个团队由一个组长牵头于牵头部门通常是业务支撑部或理，应用的推广

5、和营销职能又分单位结合实际市场情况，对某一类者信息系统部，采取这种模式的公散到政企部、市场部等部门。产品销售任务进行细分”。司更加强调内部数据的整合，然而传统职能式往往还有两种细公司运作式的主要特征是成由于无法第一时间接触市场需求，分方式：一种是以某个职能部门为立专门的大数据机构承担大数据从而影响了对市场的响应。此外，牵头部门，总体推进大数据的各项的核心职能。例如中国电信集团由由于业务支撑部或者信息系统部工作。例如，某省电信运营商将业专门的子公司“中国电信云计算公这两个部门属于内部服务部门，相务支撑部作为大数据总体牵头部司”负责大数据对外服务。浙江电对的

6、话语权和影响力也受到一些门，协调公司计划、网络、市场等信成立了“浙江公众数据通信有限制约，因此在公司资源调度和协调通信企业管理 C-EnterpriseManagement 2017.1 25管理世界  

7、  组织管理MnterpriseOperation方面存在一些不足，从而进一步影责规划并实施整合企业的数据里设立首席数据官（CDO），2013响运营的效率。分析平台。Telefonica于2012年设立数据平台事业部以及横跨采取运作式模式更加强调对年10月成立了动态洞察部门其他事业部的数据委员会，专门负外的大数据应用和拓展，这种模式DynamicIns

8、ights开展大数据责与大数据相关的业务。目前阿里在市场营销、对外合作、产品设计业务，为客户提供数据分析打包服旗下的多个部门和领域都涉及大方面都会有更好的表现。然而由于务。Verizon成立了精准营销部门数据，比如服务公司的商业智能、脱离了原有的组织体系，在内部数PrecisionMarketingDivision，搜索、推荐、阿里金融等。而对外据资源协调、平台建设等方面很难该部门提供精准营销洞察服务，阿里目前有专门的公司阿里做到最好，容易导致需求响应快、(PrecisionMarketInsights)，提云，该机构融合了数据平台事业部落地实施难等问题

9、。供商业数据分析服务。等多个大数据相关的组织。阿里采取设立专门的子公司方云的主要产品包括云计算基础设外部实践式的运营商比如新西兰电信，其施、大数据（数加）、安全（云盾）、于2014年成立了一家独立公司域名与网站（万网），其中，大数据电信运营商Qrious。Qrious公司高层领导主领域主要包括数据应用、数据分析自2012年以来，国外运营商要有首席执行官、业务总监、数据展示、人工智能、大数据基础服务就积极推动大数据工作，其中超过洞察总监、技术总监、产品和营销四大方面，涵盖20个子产品。半数的国外运营商启动了大数据总监。从其高层架构及其主要职百度在2014年

10、正式成立了对外服务。为了加速推进大数据服责分工来看，该公司的核心在于大大数据部，