1.3 數據化運營的四個層次

數據化運營是對數據化管理和數據化驅動的具體實踐，是數據在企業經營和產品運營中的具體應用。根據業務邏輯，數據化運營分為數據監測、數據分析、數據智能、數據創新四個層次，如圖1.7所示。

圖1.7 數據化運營的四個層次

（1）數據監測：在企業經營過程中，業務部門的數據需求往往是偽需求，我們更應該了解其背后的根本目標，如搞促銷、進行用戶維護等，業務部門根據這些目標提出的數據需求很多時候無法解決自身問題。這就需要我們基于對數據的了解，修正數據需求，避免無效工作。

（2）數據分析：針對業務需求進行個性化、專題化的數據分析，我們需要具備一定的統計分析和統計工具知識，以及對商業和具體業務的理解能力。數據分析可以歸結為四種場景，即對監測數據進行解讀并產出結論性知識、對事物機理及變化原因的理解、基于數據和分析對未來進行預測、基于數據分析和業務邏輯提出針對性決策建議。

（3）數據智能：利用機器學習等人工智能關鍵技術，解決商業領域的業務問題，利用自身掌握的海量數據進行智能開發。數據智能區別于數據監測和數據分析的關鍵在于，數據智能是一套自主決策系統，而非僅供參考的數據呈現，能夠直接輸出決策或行動。

（4）數據創新：創新式的數據驅動方式、創新式的數據管理方式、創新式的數據經營方式。在企業經營過程中，要對上述內容不斷創新，基于用戶需求進行產品設計與研發，根據客戶滿意度變化進行產品推廣與后期改進，時刻做到以人為本，并堅持進行數據創新。

以上四方面是對數據的全方位應用，在層次上存在遞進關系。應該說，數據智能和數據創新是數據本身的業務化，能夠直接創造價值，但門檻相對較高，需要一定的技術和數據儲備，關鍵是并非每個行業或企業都適用。而數據監測和數據分析，門檻相對較低，但不意味著其對實際業務沒有推動作用，在某些場景下，數據監測和數據分析的驅動業務潛力或許更強。總之，數據化運營正是通過數據監測、數據分析、數據智能、數據創新來實現的，只是運用的范圍和層次不同。