针对企业IT人员的挑战：面对繁杂的业务需求、开发任务与数据等待，他们需在忙碌中寻找数据分析的平衡点。
面对难关，总有解决方案。报表工具的诞生，为后期流程固化提供了便利；随着分析人员增多，BI工具应运而生，与数据分析挖掘技术相结合，共同应对业务的数据分析需求。
在企业的日常运营中，数据化运营已然成为了一种趋势。那么，何为数据运营呢？
一、数据运营简述
简单来说，数据运营的核心依旧是运营，它是一个从发现问题到分析问题再到解决问题的循环过程。不同之处在于，这个过程以数据作为基础和核心。从技术层面讲，数据运营的执行流程包括需求分析、数据收集、整理、分析、可视化、模板开发、报告撰写以及模板应用等步骤。
二、数据运营的层级深入
按照业务逻辑，数据化管理可分几个层次来讨论。
第一层，业务指导管理。通过数据的收集、统计、追踪和监控，构建业务管理模型，为业务提供指导。例如，销售业务中的日、月、年销售额；关注电商营销过程中的流量、新增用户及日成交量。
第二层，运营分析管理。此层次更注重对收集的数据进行分析和管理，涵盖人、货、场、才的分析。例如客户关系管理（CRM）、财务分析以及供应链分析等。
第三层，经营策略管理。此阶段侧重于制定和调整策略，通过数据分析来优化各经营环节。比如分析消费者购买行为，制定会员策略，选择积分制或折扣制等。
第四层，战略规划管理。这需要依据企业内部和外部市场数据来制定长远的规划，如企业竞争力分析、行业环境分析以及战略目标规划等。
三、数据运营的技能需求
数据运营不仅是一个技术领域，也是一个涉及大数据、机器学习、统计学等多个领域的理论领域。对于初学者来说，可能不知道从何学起。
建立一个学习框架至关重要。虽然网上有许多人建议按照数据运营流程来学习，但初学者可能觉得过于繁杂。其实，入门数据运营可概括为三个核心要素：业务思想、方法和工具。
关于业务思想，这是数据运营的灵魂。切勿将数据运营简单地理解为取数和使用数。首先应学习与建立业务分析体系相关的管理、营销知识。
在方法方面，主要是指数据分析方法。如杜邦分析法、漏斗分析法以及四象限分析法等都是入门数据运营的基础知识。还需了解一些数理统计学的基础知识。
至于工具方面，掌握了业务思想和基本方法后，就可以开始学习数据运营所使用的各种工具了。
四、必备的数据运营工具
1. 数据库语言：掌握一两种大型数据库语言，如sql等。
2. Excel：这是数据运营工作中必须掌握的工具。需要熟练掌握Excel的各种进阶操作，如表等。
3. 编程语言：Python和R语言都是偏向数据分析的编程语言。考虑到学习难易度，推荐初学者从Python开始学起。
4. 数据分析工具：如ECharts等图表类插件以及Smartbi等报表平台都十分重要。
随着移动端和大屏可视化的趋势，可结合HTML5技术和APP应用来提供更好的服务。