大数据部门和AI部门边界

目录

• 背景和价值
  • • 1. 大数据部门的职责 (Big Data Department - 平台建设方)
    • 2. AI部门的职责 (AI Department - 价值应用方)
    • 总结：技术总监的战略划分
• 参考资料

背景和价值

这是一个在组织架构中非常关键的问题，也是检验技术总监组织协调能力和职责划分清晰度的关键点。

答案是：平台建设的主体职责在“大数据部门”；但其核心业务价值的定义和高阶应用则由“AI部门”主导。

这需要一个明确的职责划分，确保平台既稳定又具备业务价值。

---

1. 大数据部门的职责 (Big Data Department - 平台建设方)

大数据部门（通常也被称为数据工程部或数据基建部）是统一数据平台的唯一建设和运维主体。

职能定位	具体工作内容	核心目标
I. 平台基建 (Infrastructure)	负责数据湖仓（Lakehouse）选型、集群搭建、资源的稳定运行。	确保平台7x24小时稳定运行，提供充足的算力。
II. 数据集成 (ETL/ELT)	负责所有数据源（业务库、日志、App/小程序埋点）的接入、清洗和传输。	保证数据的完整性、实时性和一致性。
III. 数据治理 (Governance)	制定数据标准、定义核心指标（如GMV、DAU），管理数据权限和合规性。	确保数据可信赖、可追溯。
IV. 核心建模 (Modeling)	负责ODS、DWD、DWS等基础数据分层的建设，提供干净、汇总的基础数据表。	提供高质量的“事实数据”。

---

2. AI部门的职责 (AI Department - 价值应用方)

AI部门（通常称为数据科学部或智能应用部）是平台搭建的核心驱动者和高价值使用者。

职能定位	具体工作内容	核心目标
I. 需求定义 (Requirement Definition)	向大数据部门提出对数据实时性、特征完整性和算力资源的明确需求。	确保平台数据能满足AI模型和CDP应用的需要。
II. 特征工程 (Feature Engineering)	在DWS层基础上，构建高阶的、用于模型训练的特征集（如RFM特征、用户流失概率）。	提炼数据，构建AI模型的“燃料”。
III. 标签体系设计 (Tagging System)	主导设计与业务强相关的标签（例如：高净值用户、口味倾向、复购风险标签）。	确保数据能直接赋能给业务（如精准营销）。
IV. 模型部署与应用 (Deployment)	负责将训练好的AI模型（如推荐、预测模型）部署到平台的应用服务层（ADS/API层），并监控模型效果。	实现数据的商业价值转化。

---

总结：技术总监的战略划分

作为技术总监，你的回答应该聚焦在协同合作和清晰边界上：

“数据平台建设需要明确的边界和高效的协同。大数据部门是平台的基础设施提供商，负责稳定和治理数据；而AI部门则是平台的价值创造者，负责定义高价值的标签和算法，并使用平台资源进行模型的开发和部署。两者缺一不可，只有通过紧密的合作，才能确保我们第一年建成的CDP平台是既稳定又具备商业智能的资产。”

参考资料