以业务成功为核心——在数据团队构建“铁三角

在企业内部数字化建设中，数据团队作为“内部乙方”，面对“内部客户”，让内部客户满意、助力业务成功、创造显性化的价值，并不是一件容易的事儿。近期，笔者学习了《华为铁三角工作法》，结合数据工作，深觉有很多值得思考和借鉴之处，藉此和大家分享。

“铁三角”，是华为发明的一套面向客户的组织模式；通过一个理念、一个流程和三个角色的有效配合，近年来帮助华为取得了巨大的业务增长和客户成功。

在华为看来，一个团队，得以生存和不断壮大最核心的任务是什么？满足客户需求，为客户创造价值。一个团队，完成核心任务的核心力量是什么？客户经理+解决方案+交付实施三合一的组织和运营机制！

可能有小伙伴说，我们做数据的，都是后台支持部门，做好数据开发、取数、报表、数据平台运维，或者写好分析报告发给业务和领导，就是大功告成，干嘛还要借鉴颇有狼性的销售铁三角？笔者认为，数据团队要想不做工具人，真正发挥数据价值和影响力，铁三角的理念恰恰需要学习！

首先，从理念意识上，数据团队通常缺乏“以客户为中心"的理念。大部分数据岗，不论是base在IT部门还是业务部门，大部分是支持部门的后台部门，KPI大多是完成了多少张表、出了多少报告、做了多少模型、洗了多少数据、平台稳定性等，数据团队很少对自己的“客户”进行主动沟通做深入了解，并把对客户的贡献量化作为绩效目标。

其次，从岗位分工上，数据岗位通常按专业线条分割。一种是按数据加工流程分，分数据采集岗、数据集成和开发岗、数据治理岗、算法岗、商分经分、数据产品岗等；一种是按业务线来分，一类贴业务线做需求、报表和分析支持，一类做平台、开发和数据产品。无论是哪一种，要么容易陷在“交付”的自嗨中不能自拔，要么缺乏统一的对外界面。

最后，从性格上，数据小伙伴通常比较低调、严谨和内敛，个人能力也比较强，觉得高效完成专业的、自上而下交代的队列任务就是万事大吉，往往缺乏“销售思维”和“团队配合意识”。

综上，数据团队常见三大不足——客户成功意识不足、客户关系管理能力不足、团结统一的解决方案能力不足。但恰恰这三大不足，都可以利用”铁三角“的理念和方法来补齐。

数据团队把客户需求作为发展的动力，为业务部门提供赋能是团队生存的重要理由。

数据团队很清晰自己的客户是谁、自己的客户如何分层分类、每类客户的特点是什么、服务优先级是什么、客户自身的KPI是什么。比如，数据团队在支持销售部门时，就要清晰知道销售团队今年/季/月的目标是什么、销售老大、销售经理、销售执行层分别的KPI是什么？

如果是大团队，可以逐步培养铁三角的专职人员。如果是小团队，可以考虑一人身兼数职：至少团队负责人，要把AR,SR的角色支撑起来，执行层人员建议从FR入手，时机成熟往AR和SR适当转变。

上述角色也对应了数据岗位更丰富的能力体系和成长体系。

数据铁三角要想运作起来，一方面要考虑授权，包括事权和人员调配权利。另一方面，要重新设计考核和激励。数据团队负责人，要考虑到三个角色拧成一股绳，在数据项目落地过程中，各有侧重但相互协同——有共同的KPI，如客户成功指标和满意度指标，同时又有差异化的考核要求。

至此，当业务部门有业务问题需要解决的时候，铁三角作为一个整体，去和业务部门对接，转化为定制的数据化方案并落地，并承担端到端的价值落地和价值闭环。更进一步的，甚至能帮助客户发现问题，实现高价值“数据需求”的引导。

做个总结。铁三角组织其实不神秘，是“以客户为中心”理念在客户界面的集中体现。核心是在组织上，通过设置客户负责人、方案负责人和交付负责人所形成的铁三角，在客户界面统一对接和统一运作。

对于数据团队而言，铁三角组织同样可以将团队能力最大限度地综合化，为业务成功承担端到端的责任，从而实现团队成长、团队效益的平衡，让数据部门从边缘走向核心，从被动走向主动。

你当前岗位和技能，适合铁三角的什么角色呢？你所在的数据部门，是否也有类似铁三角的角色分工呢？欢迎留言，或加入我们的圈子一起讨论。