数据分析对于一个公司来说就像航海中的指南针能指明未来航向，根据越精确的数据细度对应不同运营手段进而会呈现不同的效果。于是“数据运营”的概念应运而生，近年来慢慢的变多的互联网公司开设了“数据运营”这一工作岗位，与数据分析师这一岗位不相同的是，数据运营更加侧重于一线业务决策。

　　“数据运营”狭义指“数据运营”这一工作岗位，广义指“用数据指导运营决策、驱动业务增长”的思维方法。广义的“数据运营”概念，即数据化运营，泛指用数据指导运营决策、驱动业务增长。然而数据运营到底能做什么？怎么样才可以做好?跟着小编来一探究竟吧！

　　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会产生影响的维度。

　　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，慢慢的变多的企业采用了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。

　　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。

　　数据运营能做什么.中琛魔方大数据分析平台表示传统上数据运营被分为数据规划、数据采集、数据分析三个重要的方向，在实际在做的工作中，我们得知往往要使用到多个系统去完成这几项工作，无疑增加了学习的成本和难度。通过技术，若能把数据运营的全流程都进行统一，可以极大地提升效率，减少人工成本。