在企业内部数字化建设中，数据团队作为“内部乙方”，面对“内部客户”，让内部客户满意、助力业务成功、创造显性化的价值，并不是一件容易的事儿。近期，笔者学习了《华为铁三角工作法》，结合数据工作，深觉有很多值得思考和借鉴之处，藉此和大家分享。
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神奇力量的“铁三角” 是什么
“铁三角”，是华为发明的一套面向客户的组织模式；通过一个理念、一个流程和三个角色的有效配合，近年来帮助华为取得了巨大的业务增长和客户成功。
- 一个理念：铁三角的核心价值观是“以客户为中心”，即任正非强调的“满足客户需求、成就客户理想”是铁三角的终极目标。
- 一个流程：铁三角运作基于华为的LTC（lead to cash）流程。
- 三个角色：设立“客户经理、解决方案经理、交付经理”。三个角色互相配合，形成合力，利益绑定，共同服务客户，实现最佳服务效果，实现在客户界面实现接口归一化。
- 客户经理（AR）：负责客户关系的规划和拓展，如客户关系、商机挖掘、业务需求管理、商务谈判、合同与回款等。
- 解决方案经理（SR）：负责产品与解决方案工作，如制定综合解决方案、协调内部资源、评估可行性等。
- 交付经理（FR）：负责交付工作，如识别项目交付风险，管理客户预期、保交付成功。
在华为看来，一个团队，得以生存和不断壮大最核心的任务是什么？满足客户需求，为客户创造价值。一个团队，完成核心任务的核心力量是什么？客户经理+解决方案+交付实施三合一的组织和运营机制！
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数据团队为什么需要借鉴铁三角？
可能有小伙伴说，我们做数据的，都是后台支持部门，做好数据开发、取数、报表、数据平台运维，或者写好分析报告发给业务和领导，就是大功告成，干嘛还要借鉴颇有狼性的销售铁三角？笔者认为，数据团队要想不做工具人，真正发挥数据价值和影响力，铁三角的理念恰恰需要学习！
首先，从理念意识上，数据团队通常缺乏“以客户为中心"的理念。大部分数据岗，不论是base在IT部门还是业务部门，大部分是支持部门的后台部门，KPI大多是完成了多少张表、出了多少报告、做了多少模型、洗了多少数据、平台稳定性等，数据团队很少对自己的“客户”进行主动沟通做深入了解，并把对客户的贡献量化作为绩效目标。
其次，从岗位分工上，数据岗位通常按专业线条分割。一种是按数据加工流程分，分数据采集岗、数据集成和开发岗、数据治理岗、算法岗、商分经分、数据产品岗等；一种是按业务线来分，一类贴业务线做需求、报表和分析支持，一类做平台、开发和数据产品。无论是哪一种，要么容易陷在“交付”的自嗨中不能自拔，要么缺乏统一的对外界面。
最后，从性格上，数据小伙伴通常比较低调、严谨和内敛，个人能力也比较强，觉得高效完成专业的、自上而下交代的队列任务就是万事大吉，往往缺乏“销售思维”和“团队配合意识”。
综上，数据团队常见三大不足——客户成功意识不足、客户关系管理能力不足、团结统一的解决方案能力不足。但恰恰这三大不足，都可以利用”铁三角“的理念和方法来补齐。
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数据团队如何搭建“铁三角”
笔者认为，在企业数据化的支撑中，“铁三角化”的理想中数据团队，应该是这样一个组织：
1、文化理念
数据团队把客户需求作为发展的动力，为业务部门提供赋能是团队生存的重要理由。
数据团队很清晰自己的客户是谁、自己的客户如何分层分类、每类客户的特点是什么、服务优先级是什么、客户自身的KPI是什么。比如，数据团队在支持销售部门时，就要清晰知道销售团队今年/季/月的目标是什么、销售老大、销售经理、销售执行层分别的KPI是什么？
2、组织体系
条件允许，数据团队也要配齐铁三角角色：
- 数据客户责任人AR（或数据BP）：负责建立并维护与内部客户的关系，熟悉业务流程，与业务方重要角色关系融洽、并在与业务高频交流中洞察数据痛点、数据需求，判定需求真实性、优先级和价值，并做ROI分析、价值闭环。此角色有极强的业务理解能力、关系维护能力、沟通能力、价值判断能力。
- 数据解决方案负责人SR（或数据产品负责人）：负责深入理解来自业务的数据需求，评估技术可行性，将业务问题转置成为可落地的数据化解决方案。此角色不仅对数据产品、各类技术都有较深入的了解，还需有解决方案架构的能力，并具备较强的规划分析、方案宣讲（PPT制作）、沟通协调能力。
- 数据交付负责人FR：负责统筹数据开发、报表开发、算法及分析等人员，负责需求的落地、项目的管理和服务的交付，规避数据项目落地中的风险。此角色需有较强的项目管理能力、技术实操经验、过程管理能力，也需要一定的沟通能力、业务期望管理能力。
如果是大团队，可以逐步培养铁三角的专职人员。如果是小团队，可以考虑一人身兼数职：至少团队负责人，要把AR,SR的角色支撑起来，执行层人员建议从FR入手，时机成熟往AR和SR适当转变。
上述角色也对应了数据岗位更丰富的能力体系和成长体系。
3、授权、考核、激励
数据铁三角要想运作起来，一方面要考虑授权，包括事权和人员调配权利。另一方面，要重新设计考核和激励。数据团队负责人，要考虑到三个角色拧成一股绳，在数据项目落地过程中，各有侧重但相互协同——有共同的KPI，如客户成功指标和满意度指标，同时又有差异化的考核要求。
至此，当业务部门有业务问题需要解决的时候，铁三角作为一个整体，去和业务部门对接，转化为定制的数据化方案并落地，并承担端到端的价值落地和价值闭环。更进一步的，甚至能帮助客户发现问题，实现高价值“数据需求”的引导。
做个总结。铁三角组织其实不神秘，是“以客户为中心”理念在客户界面的集中体现。核心是在组织上，通过设置客户负责人、方案负责人和交付负责人所形成的铁三角，在客户界面统一对接和统一运作。
对于数据团队而言，铁三角组织同样可以将团队能力最大限度地综合化，为业务成功承担端到端的责任，从而实现团队成长、团队效益的平衡，让数据部门从边缘走向核心，从被动走向主动。
作者：数据人创作者联盟
来源：一个数据人的自留地