為求闡述一個明確的主題，而不被數據的復雜性擾亂了看待事物的客觀性，提出幾個數據思維下的假設："企業角度看組織是什么呢？數據角度看組織是什么呢？數據師角度看組織是什么呢？"這么提問題，大家是不是又感覺困惑了呢？還是照慣例引入個定義吧！

巴納德認為組織是"人們尋求合作的一個自然的結果。是人們為了突破個人在'資源和能力'上的限制，追求更美好或更高的目標，自然而然第選擇了合作的途徑，建立協調關系。當這種關系有了'共同的目標'和'社會性規則'時，協同關系就逐步穩定下來，進而形成了穩定的協同體系，這就是組織"。

通過定義的理解，提煉出幾個關鍵字"個體、群體、目標、協同"。好了回到剛才的假設問題，進行以下解讀：
　　目標與群體的關系：這里前提是以"企業"假設，承接數據師的使命、愿景、價值觀、戰略、目標的理解，"組織"所反應出特征是目標驅動，是構建基于戰略下的多目標體系的"若干群體"，所呈現出來的特征是能量，是企業獲得整體競爭優勢的前提；
　　群體與個體的關系：數據師則作為完成企業數據管理目標體系下"個體"，其使命感更體現在"心智"模式上，以個人意愿的犧牲和投入，來換取組織完成目標、戰略及企業愿景的交互；
　　協同的關系：體現在"目標與群體、群體與個體"之間的的持續動態交互，需要說明的是這種關聯關系不斷被重構，如："目標的調整、群體的優化、個體的變更...等等"。

說到這里想大家對企業角度下的組織的理解有個初步的認識吧！接下來，讓我們再談一談"結構"維度下組織所呈現的出的特征吧。

組織結構
　　"結構"維度下，組織可呈現的常見形式有：職能型、項目型、矩陣型，其中矩陣型又有強、弱、平衡之分。歸其本質考慮的就是兩個要素："分工"與"整合"，且從"縱、橫"和"時間"維度，進行度量。

這里舉個例子說明："一家創業型公司由于人手稀缺，反應出來的特征是—依賴于個人能力。后來隨著公司的發展，人員逐步增加，反應出來的特征—專業化分工。隨后，公司繼續擴張，人員眾多，反應出來的特征—發應遲緩。再后來是，母子公司存在，人員繼續增加，反應出來的特征—產業集群"。這里想大家理解的是隨著"時間"維度的不同，企業的組織模式會適應性調整和變化。

當然，當下談及較多的"扁平化模式、自組織模式、虛擬團隊、柔性團隊等"均為不同組織下的結構體的"統、分"和"縱、橫"之說。就不再一一列舉了。

強調下，企業的組織結構不是一成不變的，會因外界環境和內部因素的變化而變化，數據師們應考慮不同的企業、不同時期的組織結構，結合自身的優勢和未來職業規劃發展優勢，做好組織的選擇性整合。

組織設計
　　企業的組織設計，則側重流程化、系統化的梳理。可以參考幾個階段，簡單列示下：
　　1. 確定企業目標體系；
　　2. 組織選擇及初步建立；
　　3. 組織結構詳細設計
　　4. 運行反饋；
　　5. 正式上線運行。

數據師的組織
　　數據師的組織作為群體，通常反應其專業群體的目標：有效管理、利用企業數據資產特殊能力，獲得企業數據戰略的競爭優勢。這里查閱了DAMA中對于組織類型的闡述，結合筆者實際工作的理解簡述如下：
　　數據管理組織，它可以反映的是企業總體數據戰略層、企業業務數據戰略、企業職能數據戰略，的不同層級群體的一個、多個組織單元；
　　數據治理委員會，是企業總體數據戰略層的決策機構組織；
　　數據管理制度委員會，主要是聯合企業各業務數據戰略，進行整合提報數據治理委員會的協同組織；
　　數據管理制度團隊，主要是對企業各職能數據戰略，開展相關特定主題下的數據管理工作組織；
　　數據治理辦公室，主要是推進數據治理項目工作，協調各數據組織的各種活動。

數據師的組織是數據師成長的搖籃，大家在選擇的時候需要考慮組織的環境及介入時期，數據師在選擇對應的專業數據組織時候，應考慮未來職業生涯規劃和個人優勢，這樣才能更好地匹配個人與組織、組織與企業戰略目標的結合度！愿大家能夠找到適合自己成長的組織體。

小結：現如今，圍繞"數據"工作的角色越來越詳細了，數字技術的不斷快速發展，對數據師的分工也是越來越專業化。如果未來你想成為“職業數據師”，那么，一定要汲取豐富的知識。中培偉業十多年來一直專注于IT培訓，課程體系龐大，并擁有強大師資團隊，里面的老師更是擁有多年實戰經驗，只要你有成為IT界的大咖的想法，中培就會幫你實現。

借以此文，中培盼"數據師"成長為優秀的組織體，也盼諸君能盡顯英豪，共圖一番大業！

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