数据团队思考：全栈型VS专精型，团队到底需要什么样的人？

先来简单介绍一下两位朋友的背景，后面分别聊一下两者的观点。这里没有观点的对错和好坏，并且在我看来两位的事业发展目前都很成功。经过两位的同意才发此文。

其中，一位朋友是资深的大数据开发，多年工作经验均集中在大数据开发领域，目前已经是互联网TOP大厂之一的一个大数据团队负责人。技术实力过硬！我们后文称这位朋友是“老王”。

另一位朋友，按他自己的说法是自己是一名救火队员，哪里需要去哪里，基本上干过包括数据开发、数据仓库、数据分析和数据产品等多个职业。目前是互联网TOP大厂之一的一个业务数据团队负责人。全能型选手。我们后文称这位朋友是“老李”。

0x01 不同的职业轨迹，不同的观点

一、技术的不可替代性，是你的立身之本！

老王最大的一个感触就是，**技术的不可替代性，才是你的立身之本。**你搞再多虚的东西没有用，因为当你的不可替代性缺失的时候，公司随便裁你。特别是随着你的年龄越来越大，你的体力和学习能力越来越弱，如果一个年轻人能快速赶上你，那你的价值就会丧失，这时候还拿什么证明你对公司的价值？

老王也拿出来证明自己观点的证据，作为一名大数据开发。

自己对Spark和Hadoop这些大数据组件的源码十分熟悉，不管是定位和排查问题，亦或是做二次开发都能hold住。因为待过不少团队，在用技术满足业务的能力上也很ok，基本能做到用自己的大数据开发能力满足各种业务需求。

二、综合实力才能让你的职业发展更长远

老李的观点就很不一样喽，老李的观点就是，不要闷着头做技术，要做一个能解决问题的人，而不是一个单纯的技术人。大部分公司都很难给一个技术人才提供那种帮你把技术打磨到极致的人，即使有，也极少。而几乎所有的公司都需要那种能解决问题的人，解决一个问题或者一个难题，纯粹靠技术，只是方案之一。你可以更了解业务需求，更了解上下游的合作，能争取到更多的资源，这些都能帮你去解决问题的。

因此，从一个走到业务数据分析团队的负责人来讲，他认为自己有下面的几个点帮助自己具备核心竞争力：

比大部分开发更懂业务，能够很了解业务方的诉求，并快速转变为技术的实现方案对整个数据环节都很了解，从数据接入到数据报告的产出的整个环节都有经验，虽然不深入，但是能和相关方站在同一个层面交流当然，沟通能力，ppt汇报等各种软实力方面自然不在话下

0x02 哪种才是被需要的人才呢

关于这个话题，先说一个和稀泥式的结论，两者都需要！都很重要！对团队都很有用！

详细来分析的话，我们可以来从团队的定位、规模和需求上来分辨讨论哪类人更受欢迎。

一、团队定位

如果你的团队定位是一个底层的核心研发团队，那么不用多说，这个团队中需要大量的技术专精型人才来攻克一个个技术难题，只有这样才能完成这个团队的职责。

如果你的团队都是一群什么都懂一些，但是遇到业界难题的时候，没有一个人具备专业深入的技能，那么如何去解决问题？

如果你的团队定位是一个业务需求支持团队，那么你需要更多的是综合型的人才，**这些综合型同学更熟悉如何和业务方交流，如何通过各种手段来解决业务问题。**这并不是说专精型人才作用不大，而是业务支撑团队的很多需求未必需要很深的技术实力来支持。一般来讲，当业务需求越来越难的时候，会从团队中分出一部分专门来做技术深度的打磨。也就变成了核心研发团队。

二、团队规模

团队规模也是很影响人员能力选择的一个因素。

一般来讲，小型团队更需要综合型人才，因为人少，就需要一个人能做更多的事情，接更多的需求。因为杂事多，基本也很难培养出技术深度的人来。

如果是在大团队，一般职责比较细分，这时候就需要候选人在某个领域里面有很深的技术实力才能胜任当前的职业。

举个例子，当你们的数据团队只有两三个人的时候，基本上每个人都要熟悉数据接入、存储、开发、仓库、分析、挖掘、产品等整个环节。如果你们的团队有30个人，基本上一个领域就需要两三个人来负责。

三、团队诉求

团队在不同的时期是有不同的诉求的，一般来讲，当你的团队需要解决某个技术难题的时候，会倾向招一名专精型的人来帮助团队。

当你的团队缺少对接业务的接口人，或者是承担各种推动和合作工作的人时，一般会寻找综合型人才。