这个问题很笼统但也情有可原。现在很多企业认可了数据的价值，提升业务，降低成本，开拓新产品，减少风险等等，越来越多的企业要进行数字化转型，要建设大数据平台，要成立大数据团队。
说到传统行业要搭建大数据团队，那么其实问题就来了：
1、为什么要搭建大数据团队？这个起因是什么？
2、传统行业，具体指的是哪个类型的行业，最好可以细分；
3、有哪些需要注意的地方？——这个是从技术角度，还是从管理角度？还是二者都有？
第一个问题会有以下几种可能：
1、企业的管理者意识比较超前，希望提前布局大数据技术，储备好大数据团队，那么需要进行大数据领域探索时就可以快速上手。
2、企业的数据存量很大，已有的Oracle、MySQL或者其他类型的数据库已经无法承担这种工作，随着数据量越来越大，传统的数据库计算速度较慢，或者根本无法支撑。企业可能已经引入tableau、@帆软之类的BI工具，但是BI工具经常“卡死”，其实不是BI工具的问题，而是底层数据库无法支撑，急需采用大数据技术，支撑BI系统的需求；
关于BI应用于大数据平台的结合，大家可以看看这篇文章《基于hadoop架构的企业数字化转型方案！》
3、数据存量虽然不大，但是数据增量很快，那么这时候就“着急”了，希望尽快研究大数据技术，进行迁移，否则后面数据库扛不住。
已上几种情况都是需要采用大数据技术的，那么是否需要搭建大数据团队来实现，这又要看其他几个问题了：
1业务部门有无大数据诉求
这里并不是说业务部门希望使用什么大数据技术，而是说业务部门希望某个模块希望更“智能”，例如有商品推荐、有实时告警、有更快的生产经营分析报表……，种种诉求都是业务诉求，但是既有的技术无法支撑，这时候就需要引入大数据技术；
通常，业务诉求是大数据的出发点，也是最终目标，也是让老板看到“价值”的地方，如果搭建了大数据团队，研究了大数据技术，却没有解决业务问题，老板会觉得这是成本的浪费。
2业务部门的诉求细化
业务需求决定技术架构，搭建大数据团队之前，需要先了解业务部门的规划和诉求，基于这个诉求再来设计技术架构，技术架构的设计可以与团队搭建并行，二者相辅相成，大数据的技术框架非常多，没有什么人是精通所有框架的，一般只能精通其中的一两门就不错了。
3在技术架构设计之前
是否采用独立搭建大数据平台？是否可以采用公有云平台？独立搭建的特点是数据自有，且可以深入研究大数据技术，比较适合规模较大，技术能力强的企业；采用公有云平台，特点是不用理解技术，只需将数据传递到公有云服务商即可（阿里云、腾讯云、百度云、华为云……，其中阿里云的技术相对成熟度高一些）；
4技术架构的设计
如果确定不采用公有云的话，就是自己搭建大数据平台，那么就理清楚以下几个问题：数据在哪里？数据平台的建设需要哪些组件？是否需要实时计算、是否需要离线计算、是否需要交互式查询？有哪些分析主题？数据仓库怎么搭？
5已有团队的人员组成情况
笔者参与的多个项目中都会遇到，对接的客户都是传统企业，对ERP技术挺了解的，写SQL也还行，但是大数据技术就很不了解了，解决办法有2种，第一是招人，从外面招聘大数据开发或架构师，第二是直接采购商用的易用的大数据平台。
对第一种方法有好处也有坏处：好处是招来的人是自有人员，相当于企业自己掌握了这门技术，这种比较适合金融、运营商或财力雄厚、IT基础设施比较好的大型企业；弊端是招聘可能并不容易，大数据的优秀人才一般集中在互联网领域，跳槽到传统企业的可能并不多。
第二种方法是采购已有的商用平台，这种方式与作者的问题并不偏题。市面上有很多成熟的商用大数据平台，Cloudera、星环、华为、亚信等等，都有对应的产品线。
