日前，清華大學數據科學研究院聯合《大數據文摘》發布了《2018頂級數據團隊建設全景報告》，對多個領域數據團隊的建設與發展進行了詳盡的調研與分析，盤點數據團隊建設現狀，解答數據團隊發展中面臨的問題，力求為行業內數據團隊的組建和高校數據人才的培養提供指導性意見。報告中，作為大數據行業應用落地與技術團隊搭建的典型企業調研案例，車好多集團CTO張小沛應邀接受了題為《從高管到一線：如何營造全公司一致的數據價值觀》的深度訪談，并分享了車好多集團作為以數據技術為核心驅動力的新零售企業，在數據團隊建設與技術落地方面的理論與實踐經驗。

張小沛首先介紹了車好多集團旗下兩大汽車新零售平臺瓜子二手車與毛豆新車的業務邏輯與核心技術驅動力。她指出，雖然二手車和新車的零售服務在很多人看來是典型的傳統行業，但作為汽車行業新零售的領軍企業，車好多以涵蓋700萬車輛與超過3億車主和潛在買家數據的基因庫作為數據基礎，已經實現了全方位的數據驅動：在供應鏈管理、用戶畫像及個性化推薦、智能定價、殘值預估及金融風控等多個領域，車好多都通過人工智能體系“CARS Brain車好多大腦”進行智能化決策與管理，實現了運營效率與用戶體驗的雙重提升，數據技術的投入與數據團隊的建設在其中功不可沒。

張小沛表示，作為瓜子二手車與毛豆新車的母公司，車好多集團對技術和數據的高度敏感和推崇充斥于車好多的各個部門，是車好多由上至下構建數據技術核心驅動力的基礎。在此基礎上，由多個部門共同組建的車好多“技術委員會”，不僅負責制定規則、進行頂層設計，同時協調多個團隊，通過密切溝通來保障數據技術的實際應用和問題解決。她說：“一個大的互聯網平臺，不能單純地把技術團隊定位為數據團隊或AI團隊，它涵蓋不同維度的側重點，必須是一個綜合的技術團隊。數據是在各業務環節中流通的，一環一環緊密地交互，形成一個以業務為導向的大閉環。”

她具體闡釋了這一“閉環”的結構：研發人員研發的數據平臺和數據工具都建立在一定需求的基礎上，而產品經理則是總結和提煉這些需求的人，會深入到業務端，去感知和搜集需求；運營團隊中有數據分析師，是數據的使用者和數據工具的需求方；但由于運營人員本身也是個中間方，而不是直接的業務方，在業務端也會有前線的支持團隊，去提煉前線的需求，試用數據工具，再提出調整的需求。從前線到運營再到后期，團隊中都會有數據相關的人員，分別在提煉需求、對需求進行證實或者證偽，試用、迭代、優化，為最前線的業務人員提供反饋和培訓，從而構成“完整的閉環”。

她以瓜子二手車智能調度場景為例：瓜子二手車基礎的C2C直賣業務模式，從上門評估到約買賣雙方看車，整個流程中有大量的服務人員，怎樣合理安排這些人員達到最好的客戶體驗，實現最高的轉化率，此前是由城市經理等工作人員憑個人經驗來決定，效果究竟如何難以判斷。2016年起瓜子二手車技術團隊開始投入研發評估師和銷售人員的智能調度，從智能路線規劃到根據評估師和銷售人員的專業及個人能力優勢做合理匹配等舉措，帶來了雙倍甚至三倍的人效提升。

業務導向、數據驅動、自主研發、靈活運用，是張小沛對車好多以數據技術為核心驅動業務發展的幾個方針，在這些方針的帶領下，車好多的行業領軍地位日益穩固。她說：“我們正進入一片幾乎沒有人踏足過的領域，既充滿了對于未知的興奮，也缺乏參照目標，只能依靠自身不斷探索前行。我相信，大數據與人工智能會是汽車行業變革的核心引擎，通過自身快速的嘗試、學習和迭代，我們會帶領和推動全行業走向一個新的發展階段。”

事實上，正如《2018頂級數據團隊建設全景報告》序言中指出的，除了技術層面以外，對于行業的理解認識以及行之有效地將其與技術相結合，在這個時代變得越來越重要。同樣受邀參加深度訪談的紅杉資本中國合伙人、前阿里巴巴集團副總裁/數據委員會會長車品覺，微軟中國CTO韋青，百度地圖主任研發架構師、技術委員會負責人張傳明，愛奇藝大數據和商業智能負責人孫斌等也提及了相似的觀點。隨著大數據逐步從體量導向轉向價值導向、人工智能從技術研發轉向應用落地，會有越來越多的企業持續推進數據技術的落地應用，利用數據創造更大的價值。