什么是数据运营

‘壹’ 数据运营是做什么的

1.数据规划

数据规划是指收集整理业务部门数据需求，搭建完整的数据指标体系。

这里有两个重要概念：指标和维度!指标(index)，也有称度量(measure)。指标用来衡量具体的运营效果，比如UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。维度是用来对指标进行细分的属性，比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。选择维度的原则是：记录那些对指标可能产生影响的维度。

2.数据采集

数据采集是指采集业务数据，向业务部门提供数据报表或者数据看板。

巧妇难为无米之炊，数据采集的重要性不言而喻。目前有三种常见的数据采集方案，分别是埋点、可视化埋点和无埋点。相比于埋点方案，无埋点成本低、速度快，不会发生错埋、漏埋情况。无埋点正在成为市场的新宠儿，越来越多的企业采用了GrowingIO的无埋点方案。在无埋点情景下，数据运营可以摆脱埋点需求的桎梏，将更多时间放在业务分析上。

3.数据分析

数据分析是指通过数据挖掘、数据模型等方式，深入分析业务数据;提供数据分析报告，定位问题，并且提出解决方案。

数据分析是数据运营的重点工作，数据规划和数据采集都是为了数据分析服务的。我们的最终目的是通过数据分析的方法定位问题，提出解决方案，促进业务增长。

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‘贰’ 数据运营和数据分析的区别是什么

数据分析是项目 和数据运营的区别
①从工作的性质看 日常运营存在大量的常规的重复活动，持续不断地进行，而项目是独特性一次性的努力；②从运作的目标来看 日常运营强调效率和有效性，而项目强调项目目标的实现；③从运作的环境来看 日常运营的环境相对封闭和确定，而项目的环境相对开放和不确定；④从组织体系来看 日常运营的组织体系一般是相对不变和相对持久的，基本按部门来划分，而项目组织体系是相对变化和相对暂时的，按项目团队来划分；⑤从管理模式 日常运营一般按照部门的职能性和直线指挥系统进行管理，而项目按照项目的过程和活动进行管理。

‘叁’ 数据运营是什么

从广义来讲，数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长。与数据分析师的岗位不同，数据运营更加侧重支持一线业务决策。

一名优秀的运营人员，应该熟悉自己产品的流量概况，通过每天看网站的流量情况，运营人员可以清楚掌握流量指标及其变化趋势，方便评估过去和预测将来趋势。

数据运营注意事项

数据运营需要了解在产品运营的过程中，需要什么数据。譬如说，电商，首先要看订单量、客单价、转化率，还要看用户在不同页面中的流转的过程数据，在哪里停留，下拉到什么位置，等等。

其次，数据运营要定义数据的意义。譬如说，App里的“激活”，定义究竟是用户下载App并完成注册，还是用户使用了某个功能。

‘肆’ 数据运营和数据分析师，他们两者的区别是什么

分析数据系统

分析数据稍微复杂一些，并且对于不同类型的企业组织会有不同的看法；然而，他的核心是企业组织的操作数据。分析数据用于做出业务决策，而不是记录来自实际操作业务流程的数据。例如，将客户分组以进行市场细分或随着时间的推移对购买量进行更改。每个企业组织都有不同的问题需要回答，也有不同的决策需要做出，所以分析数据绝对不是放之四海而皆准的！分析数据最好存储在一个数据系统中，这个数据系统被称为联机分析处理系统、OLAP或数据仓库，它是为大规模聚合、数据挖掘和特殊查询而设计的！

概括地说，操作数据系统(主要由事务数据组成)是为了更快地更新而构建的。用于决策的分析数据系统是为更有效的分析而建立的。希望你现在能够更好地理解操作数据和分析数据以及它们对应的数据系统之间的区别!正如你所看到的，两者对于维护和发展一个企业、公司或非营利组织都是非常重要的

‘伍’ 什么是数据运营

数据运营
数据充斥在运营的各个环节，所以成功的运营一定是基于数据的。在运营的各个环节，都需要以数据为基础。当我们养成以数据为导向的习惯之后，做运营就有了依据，不再是凭经验盲目运作，而是有的放矢。
当我们有了足够的数据之后，我们可以不再依赖主观判断，而让数据成为公司里的裁判。理想情况下，如果我们能够追踪一切数据，那么我们所有的决策都可以理所当然地基于数据。
在企业中，我们从整体战略到目标设定，到驱动商务运营的方法，最后采用一定的度量来衡量数据运营的效果。
数据在企业中的作用是巨大的。不同层面的人，需要对数据做不同的操作。
决策层：商业智能=战略，电子商务的运营策略
管理层：商业智能=战术，商务运营的计划
运营层：商业智能=操作，电子商务运营具体的实施

‘陆’ 数据运营的具体工作内容是什么

通过数字化模块优化公司运营方式，用数据支撑公司决策，需要通过数据分析用户行为和喜好，比人决定更加客观谨慎，更有依据。

‘柒’ 数据运营主要做什么

1.数据规划

数据规划是指收集整理业务部门数据需求，搭建完整的数据指标体系。

这里有两个重要概念：指标和维度!指标(index)，也有称度量(measure)。指标用来衡量具体的运营效果，比如UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。维度是用来对指标进行细分的属性，比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。选择维度的原则是：记录那些对指标可能产生影响的维度。

2.数据采集

数据采集是指采集业务数据，向业务部门提供数据报表或者数据看板。

巧妇难为无米之炊，数据采集的重要性不言而喻。目前有三种常见的数据采集方案，分别是埋点、可视化埋点和无埋点。相比于埋点方案，无埋点成本低、速度快，不会发生错埋、漏埋情况。无埋点正在成为市场的新宠儿，越来越多的企业采用了GrowingIO的无埋点方案。在无埋点情景下，数据运营可以摆脱埋点需求的桎梏，将更多时间放在业务分析上。

3.数据分析

数据分析是指通过数据挖掘、数据模型等方式，深入分析业务数据;提供数据分析报告，定位问题，并且提出解决方案。

数据分析是数据运营的重点工作，数据规划和数据采集都是为了数据分析服务的。我们的最终目的是通过数据分析的方法定位问题，提出解决方案，促进业务增长。