成年是关于接受日常生活的现实的阶段，成年阶段的数据团队也是这样。如果青少年阶段是关于规模的，那么成熟的阶段就是维护。 现阶段的数据团队必须：

继续提供规模

在其他成长阶段中，如婴幼儿阶段到青少年阶段，跟踪起来比较容易，如果你的团队遵循这里的提示和最佳做法，公司就会因为团队不断提供成果而感到高兴。 然而，对于成熟的数据团队，提供一致的结果变得更加困难，尤其是数据项目完成后，自动化就可以方便地进行监控而无需更多的加工作，这样导致来自整个公司的团队的需求开始放缓。

一个解决方案可能是找到一种平衡方法，平衡更大、更长期的项目请求和小的项目需求，以确保团队定期不间断地产出成绩。此外，在这一点上，成熟的数据团队可以利用他们的技能开始主动寻找可能为公司的其他团队提供自动化的数据项目或机会。 这是在快速成长后保持可见性的一种方法。

维护项目

对于任何数据团队，无论什么阶段或什么技能水平，实际情况是大约80％的工作是维护和改进现有的模型。 在早期阶段有这么多的新项目和大量增长，这个还不那么明显，因为有这么多的新项目。 但到了成熟阶段的时候，数据团队就会开始感受到这一点。一些团队成员可能没有为这个现实做好准备，可能会选择离开团队寻求在一个更年轻的阶段的数据团队。 有效地平衡新项目和维护工作将有助于防止这种人才流失。

跨过成熟阶段，必须：

　　1.甚至没有来自其他团队的要求，也需要主动持续提供新数据产品。

2.通过设置合理的期望，使得工作人员保持日常项目工作。

（七）高级阶段数据团队特征

由于数据团队和大数据在现在上比较新，没有人知道高级数据团队可能看起来是什么样子特征。 但有一点是肯定的：数据团队将需要避免停滞不前，他们必须继续发展他们的技能，并添加新的、年轻的团队成员。

随着大数据世界的变化（并将继续改变），对数据团队的需求将不会变少。 无论接下来会发生什么，跟上节奏，从数据中找到新的见解、最新趋势和技术将至关重要。

（八）结论

保持敏捷、保持生产力

无论你的数据团队处于什么阶段（幼儿阶段、成熟阶段或者高级阶段），重要的是要保持敏捷和富有生产力，以防止成为停滞不前的被动团队。当数据团队是活跃的和富有生产力的，这样更容易留住有才华的员工，并且不断接受新的、令人兴奋的项目，而这些项目对分析师和数据科学家会有吸引力。