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培养数据分析团队所需的技能和能力总结

核心发现
到2025年，企业将更青睐同时掌握分析技能和软技能的数据分析人才，以保持竞争力。数据分析需求激增，人才问题比技术问题更受D&A领导者的重视，61%的受访者认为人才第一。

主要挑战

• 人才短缺：寻找和留住数据分析人才是主要挑战。
• 优先事项：受访者中，人才第一占61%，技术第一占25%，显示人才战略需优先制定。

战略建议

• 长期人才战略：D&A领导者应采用系统方法吸引、支持和留住优秀员工，包括基于潜力招聘和考虑多样性。
• 运营模式：通过准备、搭建、吸引等步骤建立数据分析团队运营模式，使用混合模式（如核心集中式团队协作分散团队）。
• 团队构建：建立跨职能团队，融合数据分析技能、技术和业务专业知识，提升数据素养和创新能力。

关键点

• 技能要求：需包括分析技能、业务专长、软技能（如外向和内向能力），以及数据素养。
• 文化变革：鼓励协作、合作和问题解决，设立首席数据和分析官（CDAO）领导文化转型。
• 风险规避：避免五大陷阱，如企业文化抗拒变化、资源不足、数据素养低下等，通过建立跨职能团队和业务驱动战略应对。

Gartner资源
D&A领导者可参考Gartner提供的免费资源、网络研讨会和指南，优化决策，如《完善数据和分析治理的路线图》和《首席数据官打造数据与分析领导的特质》。