数据分析部门的团队组建

数据科学家：他们是“比工程师更好的统计学家，又是比统计学家更好的工程师”，又叫“思想家”。
数据工程师：他们一方面构建管道向数据科学家提供数据支撑，另一方面又将数据科学家提出的
想法付诸实践，又被称为“执行者”。
基础架构工程师：他们维护Hadoop集群，以及大数据基础架构。又被称为“水管工”。

ETL工程师、报告开发人员以及DBAs。ETL工程师负责将数据导入数据中心。他们深度依赖Kimball以及它的建模指南。
另一方面，报告开发人员的职业生涯都是围绕依赖特定工具设计报告。他们是专家。
DBAs（以及一些管理其他工具的组）则是尽他们所能保证所有事情都正常运转。

数据科学家（对应报告开发人员，又称“思想家”），
数据工程师（对应ETL工程师——执行者），
基础架构工程师（对应DBAs——水管工）。

数据科学家：

数据科学家喜欢处理与业务一致的问题，并通过他们的努力对项目/组织的成功产生巨大影响。
他们开始优化一些确定的事情，或者处理，或从头开始创造某物。实际中问题通常是面向点的，
所以他们的解决方案也是面向点的。他们通常需要涉及复杂的组合业务逻辑，他们会重新考虑
怎样完成，并有创造性的完美的做到。因此他们需要深入了解业务的具体部分是如何运作的，
以及与业务方面高度合作。

工程师：

工程师擅长抽象、范化，以及在需要的地方找到有效的解决方案。这些问题通常是面向面的。
在应用广泛时他们表现得尤其有影响力。他们需要对业务如何操作有一个良好的全局了解，
但是解决方案的抽象性质意味着他们对业务逻辑的轻依赖，并且不需要对一些业务逻辑的垂直
领域的深度理解和紧密合作。

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