㈠ 如何打造个高效率团队的方法

1.明确分工：根据团队整体任务情况，以及每个成员的特长，分配给每个成员不同的任务，使工作任务明确，每个成员各尽所长。
2.及时沟通：能够通过正式及非正式的形式与他人进行沟通，及时了解他人需要和观点，澄清自己的要求和认识，以便迅速明确问题、互通有无，开展工作。
3.建立信任：团队以务实勤恳的工作作风、诚信负责的良好品行、聪敏的专业形象等，赢得他人的信任和尊重;同时能够以开放的心态对待合作者，懂得欣赏他人、信任他人。
4.集体荣誉感：能够为团队目标的实现尽心竭力，不计较个人利益得失，以团队整体利益为重，并以作为团队的一员而骄傲。

㈡ 如何打造高效团队

1、快速行动

高效团队讲究的是速度，谁的速度快，谁就能够抢占先机。如果一个团队磨磨唧唧像小绵羊一样，这样的团队肯定没有竞争力，也没有战斗力，高效团队必须像狼一样迅速，勇往直前，永不回头。

2、适当加压

有压力才能有动力，如果员工没有压力，工作就不会有主动性；如果一个团队没有压力，那么整个团队的成员都会懒懒散散，人浮于事，根本做不来业绩。给团队适当的加压，才能激起他们的昂扬斗志，才能够让他们有危机感。

3、仔细检查

做工作没有检查等于白做，如果工作中出现问题检查不出来，相当于功亏一篑。因此员工做工作，领导必须检查工作结果。这样员工在做工作的时候才能认真的去做，一旦检查出问题就严格考核，这样员工才能重视起来。

4、准确考核

考核是为了员工更好的进步，而不是去扣工资，考核是为了让员工快又正确完成工作目标，而不是去罚钱。只有考核才能够出业绩，也只有考核才能够知道员工的实力，才能够挖掘员工的潜能。

5、纪律严明

没有规矩不以成方圆。一个团队如果没有纪律，定会一盘散沙。员工不服从管理，领导没有心情、提不起兴致管理，整个团队就毁于一旦。高效的团队肯定是纪律严明的团队，领导指哪员工打哪，一刻也不容缓。

㈢ 如何打造高效团队 试题答案

高效团队的特征：

1、清晰的目标

高效的团队对要达到的目标有清楚的理解，并坚信这一目标包含重大的意义和价值。而且，这种目标的重要性还激励着团队成员把个人目标升华到群体目标。在有效的团队中，成员愿意为团队目标做出承诺，清楚地知道希望他们做什么工作，以及他们怎样共同工作并实现目标。

2、相互的信任

成员间相互信任是有效团队的显著特征，也就是说，每个成员对其他人的品行和能力都确信不疑。我们在日常的人际关系中都能够体会到，信任这种东西是相当脆弱的。它需要花大量的时间去培养而又很容易被破坏。而且，只有信任他人才能换来被他人的信任，不信任只能导致不信任。所以，维持群体内的相互信任，还需要引起管理层足够的重视。

3、相关的技能

高效的团队是由一群有能力的成员组成的。他们具备实现目标所必须的技术和能力，而且相互之间有良好合作的个人品质，从而能出色完成任务。后者尤为重要，但却常常被人们忽视。有精湛技术能力的人并不一定就有处理群体内关系的高超技巧，而高效团队的成员则往往兼而有之。

5、良好的沟通

毋庸置疑，这是高效团队一个必不可少的特点。群体成员通过畅通的渠道交流信息，包括各种言语和非言语交流，此外，管理层与团队成员之间健康的信息反馈也是良好沟通的重要特征，它有助于管理者指导团队成员的行动，消除误解。就像一对已经共同生活多年、感情深厚的夫妇那样，高效团队中的成员能迅速而准确地了解彼此的想法和情感。

6、谈判技能

以个体为基础进行工作设计时，员工的角色有工作说明、工作纪律、工作程序及其它一些正式或非正式文件明确规定。但对高效的团队来说，其成员角色具有灵活多变性，总在不断进行调整。这就需要成员具备充分的谈判技能。由于团队中的问题和关系时常变换，成员必须能面对和应付这种情况。

㈣ 如何打造高效的管理团队

首先，对上级决策，要能心领神会，这需要团队有较高的决策领悟力。正确理解上级的决策和意图，是员工开展工作的基础，也是执行的前提。执行是对上级决策的执行，是在决策既定方向上对工作的落实和推进。很多时候，员工之所以执行力差，办事结果与目标相差太远，并不是员工办事能力不强，而是员工没有真正理解上级决策，或是领悟的程度不够，从而导致员工在工作中走错了方向。员工可从三个方面着手，来提高自身对上级决策的领悟程度。

第一，提高对决策意义的认识

有些员工之所以不想或者不愿意去做某件事，是因为他们觉得这件事可做可不做，意义不大。事实上，公司的经营犹如一台精密运转的机器，公司的每项工作都是这台机器上不可或缺的一个部分，只有当机器上的所有零件都高效运转时，机器才能正常运转，公司才能良性发展。

第二，弄清上级决策所期望的目标

没有目标，就没有方向。而错误的目标，会导致工作方向错误，做无用功。目标正确，执行才有效。

第三，理解决策的本质内容

有时候，员工得到的工作指令也许只有简单的一句话，实际工作却不简单。在我们付诸行动前，要想清楚，领导到底让我们做什么。

㈤ 如何打造优秀的大数据团队

如何打造优秀的大数据团队
对于企业来说,要建设自己的大数据平台,需要的不只是技术解决方案,更重要的是组建一支优秀的数据团队。那么,数据团队有哪些成员组成?他们的工作方式是什么?采用怎样的组织架构来开展工作?
1. 数据团队成员这里只讨论数据团队中核心成员的角色和他们的工作职责。1)基础平台团队主要负责搭建稳定、可靠的大数据存储和计算平台。核心成员包括:数据开发工程师负责Hadoop、Spark、Hbase和Storm等系统的搭建、调优、维护和升级等工作,保证平台的稳定。数据平台架构师负责大数据底层平台整体架构设计、技术路线规划等工作,确保系统能支持业务不断发展过程中对数据存储和计算的高要求。运维工程师负责大数据平台的日常运维工作2)数据平台团队主要负责数据的清洗、加工、分类和管理等工作,构建企业的数据中心,为上层数据应用提供可靠的数据。数据开发工程师负责数据清洗、加工、分类等开发工作,并能响应数据分析师对数据提取的需求。数据挖掘工程师负责从数据中挖掘出有价值的数据,把这些数据录入到数据中心,为各类应用提供高质量、有深度的数据。数据仓库架构师负责数据仓库整体架构设计和数据业务规划工作。3)数据分析团队主要负责为改善产品体验设计和商业决策提供数据支持。业务分析师主要负责深入业务线,制定业务指标,反馈业务问题,为业务发展提供决策支持。建模分析师主要负责数据建模,基于业务规律和数据探索构建数据模型,提升数据利用效率和价值。2. 数据团队的工作方式数据团队的工作可以分成两大部分,一部分是建设数据存储和计算平台,另一部分是基于数据平台提供数据产品和数据服务。平台的建设者包括三种人群:基础平台团队对hadoop、spark、storm等各类大数据技术都非常熟悉,负责搭建稳定、可靠的大数据存储和计算平台。数据平台团队主要负责各类业务数据进行清洗、加工、分类以及挖掘分析,然后把数据有组织地存储到数据平台当中,形成公司的数据中心,需要团队具有强大的数据建模和数据管理能力。数据产品经理团队主要是分析挖掘用户需求,构建数据产品为开发者、分析师和业务人员提供数据可视化展示。平台的使用者也可以包括三种人群:数据分析团队通过分析挖掘数据,为改善产品体验设计和商业决策提供数据支持。运营、市场和管理层可以通过数据分析师获得有建设性的分析报告或结论,也可以直接访问数据产品获得他们感兴趣的数据,方便利用数据做决策。数据应用团队利用数据平台团队提供的数据开展推荐、个性化广告等工作。3. 数据分析团队的组织架构在整个大数据平台体系中的团队:基础平台、数据平台、数据应用和数据产品经理团队都可以保持独立的运作,只有数据分析团队的组织架构争议比较大。数据分析团队一方面要对业务比较敏感,另一方面又需要与数据平台技术团队有深度融合,以便能获得他们感兴趣的数据以及在数据平台上尝试实验复杂建模的可能。从他们的工作方式可以看出,数据分析团队是衔接技术和业务的中间团队,这样的团队组织架构比较灵活多变:1)外包公司自身不设立数据分析部门,将数据分析业务外包给第三方公司,当前电信行业,金融行业中很多数据分析类业务都是交给外包公司完成的。优势: 很多情况下,可以降低公司的资金成本和时间成本;许多公司内部缺乏相关的知识与管理经验,外包给专业的团队有助于公司数据价值的体现 。劣势:一方面外包人员的流动和合作变数,对数据的保密性没有保证;另外一方面,外包团队对需求的响应会比较慢,处理的问题相对通用传统,对公司业务认知不如内部员工深入,创新较低。2)分散式每个产品部门独立成立数据分析团队,负责响应自己产品的数据需求,为业务发展提供决策支持。优势:数据分析团队与开发团队、设计团队以及策划团队具有共同的目标,团队整体归属感强,绩效考核与产品发展直接挂钩,有利于业务的发展。劣势:在业务规模比较小的情况下,数据分析师比较少,交流的空间也比较小。因为身边的同事都不是该领域的人才,无法进行学习交流,所以成长空间会比较小,分析师的流失也会比较严重,最终陷入招募新人——成长受限——离职——招募新人的恶性循环。另一方面,每个产品团队都零星地招募几个分析师,整体来看给员工的感觉是公司并不是特别重视数据化运营的文化,对数据的认同感会被削弱,不利于公司建立数据分析平台体系。3)集中式数据分析团队与产品团队、运营团队各自独立,团队的负责人具有直接向分管数据的副总裁或CEO直接汇报的权限,团队负责响应各业务部门的数据需求。优势:分析团队具有充分的自主权,可以专心建设好公司级别的数据平台体系,研究数据最具有价值的那些问题,有权平衡业务短期需求和平台长期需求直接的关系。另一方面,这种自上而下建立起来组织架构,可以向全体员工传达数据在公司的重要位置,有利于建立数据化运营的文化。劣势:产品业务团队会觉得他们对数据的掌控权比较弱,一些业务数据需求得不到快速响应,认为分析团队的反应太慢无法满足业务发展的需要。随着业务发展越来越大,产品团队会自己招募分析师来响应数据需求,逐渐替代分析团队的工作,这样势必会导致分析团队的工作被边缘化。4)嵌入式数据分析团队同样独立于产品团队存在,但只保留部分资深数据专家,负责招聘、培训数据分析师,然后把这些人派遣到各产品团队内部,来响应各类业务数据需求。优势:团队的灵活性比较好,可以根据公司各业务线的发展情况合理调配人力资源,重点发展的项目投入优秀的人才,一些需要关闭的项目人才可以转移到其他项目中去。劣势:分析师被嵌入到产品团队内部,受产品团队主管的领导,从而失去了自主权,导致沦落为二等公民。人事关系在公司数据分析团队中,却要被业务团队主管考核,但业务团队主管并不关心他们的职业发展,导致分析师的职业发展受到限制。那么,到底采取哪一种组织架构比较合适呢?可以根据公司数据化运营进展的深度灵活采取一种或几种方式。除了外包模式,其他组织架构我都经历过,简单来说,早期采用分散式、中期采用集中式、后期采用分散式或嵌入式以及两则并存。早期:公司对数据体系的投入一般是比较谨慎的,因为要全面建设数据体系需要投入大量的人力和财力,公司不太可能还没有看清楚局势的情况下投入那么多资源。所以,往往都是让每个产品团队自己配置分析师,能解决日常的业务问题就行。杭研院早期的网易云阅读、印像派等项目中就是采用的这种分散的模式。中期:随着业务的发展、公司对数据的认识有所提高并且重视程度不断加大,就开始愿意投入资源来构建公司级别的数据体系。这个阶段采用集中式有利于快速构建数据分析平台,为公司各个产品团队提供最基础的数据分析体系,能在未来应对业务的快速发展。杭研院花了两年时间完成了这个阶段的主要工作,并在网易云音乐和易信产品发展阶段起到了至关重要的作用。后期:一旦公司级别的数据分析平台构建完成,消除了早期分散模式中分析师缺少底层平台支持的窘境,他们能够在分析平台上自助完成大量的数据分析工作。而且经历过集中式阶段的洗礼,公司上上下下对数据的认识都有了很大的提高。此时,在回到分散模式时,原先的很多弊端已基本消除,此外,采用嵌入模式也是可以的。目前杭研院在网易云音乐、网易云课堂、考拉海购等几个产品中就是分散式和嵌入式并存的架构。总之,没有最好的组织架构,只有适合自己的组织架构。

㈥ 如何搭建优秀的大数据团队

这个首先需要专业的人才，可以找一些学习大数据这方面的学生，然后找一些学徒，当然最好是对统计、数据分析和对数字敏感的人
做为管理者要学会管理，定下目标和方向，然后不断进行测试研发，分析。