0.3 數字化時代：用數據驅動用戶運營

在數字化時代，數字經濟以數據為核心生產要素，需要通過數據化驅動的方式來進行用戶運營。企業首先進行數字化轉型，對業務和商業模式進行系統性變革、重塑，提升數據能力，然后通過數據分析、數據技術來制定企業決策、推進業務發展，把數據摻入業務流程里，讓數據價值體現出來，從而提升用戶運營效率，提高企業經濟效益。

1.數字化成為新時代的主題

1）數字化的定義

數字化，從狹義上講，指利用信息系統、傳感器等信息通信技術，將物理世界中復雜多變的數據、信息、知識轉換成一系列二進制代碼，然后引入計算機，形成可存儲、可識別、可計算的數字或數據，接著建立相關的數據模型，通過數據技術進行處理、分析、應用。在信息化時代，信息技術的基礎是計算機和網絡技術，而計算機和網絡技術的基礎則是數字化，數字化被稱為“信息的DNA”。數字化引發了計算機和網絡技術革命，計算機和網絡技術又引發了信息技術革命，而信息技術革命最終推進了全球數字經濟進程。

數字化，從廣義上講，是通過互聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術，對企業或機構等各種組織的戰略、模式、運營、管理等進行系統性的變革。數字化強調的是利用數據技術對整個組織進行重塑，數據技術不是單純地解決降本提效問題，而是成為賦能組織進行模式創新和業務突破的核心力量。

對于企業而言，數字化指在企業的經營管理、產品制造與銷售、用戶運營等各個方面都采用數據技術，實現數據技術與企業業務相融合，使企業能夠采用數字化的方式對生產經營管理中的所有活動進行管理和控制。數字化是現代企業遵循數字經濟規律所形成的一種新的運行模式。傳統企業在如今的數字經濟時代，隨著科技的發展、用戶消費模式的改變、各種跨界競爭對手的出現，勢必要緊跟時代做出轉變，進行數字化轉型，通過數據技術提升業務能力，否則，就會被新的經濟模式所拋棄。

2）數字化的重要性

第一，數字化是計算機的基礎。計算機的一切運算和功能都是用數字信息來完成的，沒有數字技術，就沒有當今的計算機。

第二，數字化是多媒體技術的基礎。現實世界及虛擬世界中的各種信息，包括數字、文字、圖像、語音、視頻等，都可以用0和1來表示。0和1可以表示多種多媒體的形象，使計算機不僅可以實現計算，還可以發出聲音、打電話、發傳真、放錄像、播電影等。用數字媒體可以代表各種媒體，可以描述千差萬別的多樣世界。

第三，數字化是軟件技術的基礎。應用軟件、系統軟件、工具軟件等各種軟件及其處理技術，都是基于數字化實現的。比如，如果圖像的數據量很大，就可以通過數據技術進行處理，將數據壓縮至幾十到幾百分之一；而圖像因受到干擾變模糊時，還可以使用濾波技術使圖像變清晰。

第四，數字化是信息社會的技術基礎。數據技術引發了一場影響巨大的產品革命，各種家用電器、生產和服務設備等都在向數字化方向轉變，比如數字電視、智能音箱、車載設備，數字化已經涉及人們生活的方方面面。

第五，數字化是數字經濟的核心。數字經濟，是一個內涵比較寬泛的概念，其應用也十分廣泛，但凡直接或間接利用信息、數據來引導企業資源發揮作用和推動生產力發展的經濟形態，都可以納入數字經濟的范疇，技術應用層面包括大數據、云計算、物聯網、區塊鏈、人工智能、5G通信等新興技術，通過這些技術可以實現企業資源的快速優化配置與再生，最終實現高質量發展的經濟形態。在《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中，首次提出“促進數字技術與實體經濟深度融合賦能傳統產業轉型升級”，數字經濟入選“十四五”時期核心經濟指標并單獨成篇。全球已進入數字經濟時代，數字經濟也成為各國發展的新動能，其貢獻在GDP中的占比越來越大。

3）數字化的創新意義

數字化對于企業的創新意義在于，數字化更強調“以用戶為中心”和“軟件科技能力”，數字化更多的是對業務和商業模式的系統性變革及重塑。

首先，數字化使業務中心從產品轉向用戶。從業務中心和運營策略看，傳統企業屬于制造業經濟，中心是“產品”，傳統企業的關注點主要是4P營銷、一次性銷售、市場占有率等。而數字化企業屬于用戶經濟，中心是“用戶”，數字化企業更關注4C用戶體驗、用戶需求、用戶的錢包占比（指在用戶的消費總額中，能將多少比例的錢花在自己的產品上）。

然后，數字化打通了企業信息孤島，釋放了數據價值。信息化指利用信息系統，將企業的業務過程展現為數據信息，幫助管理業務和提升效率。而數字化則是利用新一代數據技術，通過對業務數據的全面獲取、全網協同及智能運用，打通企業信息孤島，讓數據在各個系統間靈活流動，讓數據價值得以充分體現。

最后，數字化以數據為主要生產要素。數字化要求企業將所有的業務信息轉換為數據，并和外部數據一起，通過對這些數據進行實時計算、分析、應用，來指導企業生產和運營。

另外，數字化變革了企業生產關系，提高了企業生產力。數字化讓企業的生產關系從傳統部門分工轉向網絡協同，讓驅動要素從傳統層級轉向數據智能化應用，使生產力得到了指數級提升，使企業能夠實時洞察業務發展中的一切，做出最優決策，使企業資源得到合理配置，適應瞬息萬變的數字經濟，實現經濟效益最大化。

2.數字化轉型讓數據化驅動成為必要手段

1）數字化轉型的關鍵是數據化驅動

數字化轉型指將傳統業務變成數字化業務。數字化轉型也有狹義和廣義之分。狹義的數字化轉型，主要是以增長為目標，基于現有的業務模式，以解決局部問題為切入點，利用高效的數據技術，對具體業務、場景推行數字化改造，進行技術創新和運營優化，獲得更低成本和更好體驗之間的平衡，降低運營成本或為業務提供增量，專注于發揮數據技術對業務的降本提效作用。廣義的數字化轉型，主要是利用數據技術，對企業等組織的業務模式和運營方式進行系統性的變革，更關注對組織整體的賦能和重塑。場景和語境不同，數字化轉型的含義也會不同，對于具體業務，多為狹義的概念；對于企業或組織，隨之通常指廣義的數字化轉型。不管狹義還是廣義，數字化轉型的關鍵都是要實現數據化驅動。

數字化轉型從表面上看是對現有數據技術的深度開發和應用，包括互聯網、大數據、云計算、人工智能等，將數字化的應用貫穿于研發、設計、生產、運營等各個環節。但是從企業數字化轉型的實踐來看，數字化轉型無法套用統一模式，無法全面規劃或掌控，是非成敗對進行數字化轉型的企業而言均是“未知數”，因此數字化轉型的本質是企業進行的一項變革。

數字化轉型的發展大致經歷了三個階段：數字化轉換（Digitization），即信息數字化；數字化升級（Digitalization），即流程數字化；數字化轉型（Digital Transformation），即業務數字化。數字化轉型建立在數字化轉換、數字化升級的基礎上，進一步觸及企業核心業務，是以新建一種商業模式為目標的高層次轉型。數字化轉型是順應新一輪科技革命和產業變革趨勢，不斷深化新一代數據技術，激發數據要素的創新驅動潛能，提升企業在數據時代的生存和發展能力，加速企業業務優化升級和創新轉型。數字化轉型是新建一個富有活力的數字化商業模式，是驅動企業商業模式創新的有效途徑，是促進企業商業生態系統重構的重要方法。大多數商業模式的發展都需要技術支撐，而每一次技術變革，也催生了新的商業模式。

數字化轉型的概念被提出之后，得到了廣泛的重視，各行各業的企業紛紛開始踏上探索數字化轉型之路。對于企業而言，為了提升自身競爭力，需要以數據技術為基礎、以數據化驅動為核心，制定業務模式、產品服務、運營機制等方面的戰略舉措。

2）關于數字化轉型，企業需要做好的幾件事情

第一，確定轉型的必要性。

開始數字化轉型之前，需要考慮幾個問題：企業需要進行數字化轉型嗎？具備轉型所需的條件嗎？數字化轉型能給企業帶來哪些好處？轉型過程中會遇到哪些困難？數字化轉型并非適合所有企業，也并非適合企業經營管理的所有環節，企業需要適當地、有選擇地進行數字化轉型，以數字化轉型的成本和收益為衡量標準，評估是否有必要做，明確方向。

第二，制定轉型戰略。

在開展數字化轉型之前，需要制定轉型戰略。把數據化驅動的理念、方法、機制融入企業發展的全局，結合企業總體戰略提出的目標和業務發展藍圖，系統化地制定數字化轉型戰略，確定數字化轉型的目標、策略、實施辦法等。以數字化能力的建設和運用為主線，高效串起企業管理、產品服務、技術手段、業務運營等相關模塊，助力企業實現總體發展目標。

第三，推進轉型辦法。

企業數字化轉型的核心目標是建立以用戶為核心的組織，圍繞這個目標，依從轉型戰略，制定并推進多方面聯動的轉型辦法，制定并實行數字化管理和數據化驅動的機制。

第四，建設數字化基礎。

建立數字化管理系統，建立采集數據的觸角、管理數據的平臺，建立提升數據質量及價值的制度和流程，找到能深度分析和挖掘數據價值的算法與模型，招募或培養數據分析和數據技術人才，建立重視數據的文化體系。

第五，培養數字化思維。

進行數字化轉型還有一件重要的事情，就是需要企業自上而下地進行思維模式的變革，企業員工需要建立數字化思維，升級認知，把握趨勢。數字化轉型不僅是技術革命，也是思維方式與經營模式的變革。

3.數據化驅動模式下的運營方法

數據化驅動是數字經濟的重要體現，是企業數字化轉型的關鍵所在。數據化驅動指基于數據、數據分析和數據技術來制定企業決策，將數據摻入業務流程，讓數據價值體現出來。數據是對客觀事物及邏輯進行的歸納，是用于描述客觀事物的原始材料，數據分析和數據技術是通過工具或方法對隱藏在數據背后的規律和價值進行提取及處理的過程。在用戶運營工作中，需要通過數據化驅動來提升業務水平，打好數據基礎，通過數據分析發現問題、迭代決策、提升經營管理水平，重視數據技術，通過數據技術挖掘大數據價值、推進智能化策略、提升運營效率。

1）數據化驅動的三種范式

（1）業務數據化。

核心業務管理與流程線上化、標準化和集成化，業務數據化，促進企業內部協同與管理提效。企業在數字化轉型之前或者轉型前期的數據基礎比較薄弱，如存在業務信息匱乏、流程非標準化、系統孤島嚴重、數據規范不一致等問題，這些問題導致業務信息數據不足，企業難以制定有效的管理辦法，不利于企業發展。企業需要提高管理效率，推動業務及流程的信息集約、數據呈現與高效協同。

（2）經營數智化。

通過數據分析與數據技術，使經營迭代升級。通過數據驅動業務經營，使企業經營管理做到“工具+數據+人”的充分融合，以工具為基礎，以數據分析與數據技術為業務決策依據，提升企業經營效率。

（3）鏈路數聯化。

全產業鏈上下游數據互聯、信息共享、智能決策，加速資源配置優化，提升產業鏈各個環節之間的協同效率。產業協同效率低下，其根本原因是上下游企業數字化覆蓋不足，信息共享程度低，上下游溝通成本較高，因資源分散與信息割裂使產業鏈各環節之間產生隔閡。通過數據技術實現產業鏈上下游企業互聯互通，加速融合，突破企業邊界，打破產業信息壁壘，推動產業升級轉型，實現全產業供需資源配置優化和產業生態的高效協同與共同價值創造。在產業數字化升級轉型中，SaaS化與智能化是兩大長期趨勢。

2）數據分析的開展步驟

第一步，明確目的和思路。

在開始做數據分析之前，一定要確定好分析的目的，擁有清晰的數據分析思路，才能進行有效的數據分析。只有明確目的和思路，才能確定方案，這樣分析才會更科學、更有說服力。知道先分析什么，后分析什么，以及各分析點之間的邏輯聯系，才能最終形成系統的分析框架。

第二步，收集數據。

有多種方式可以收集內部數據，可以從企業的數據后臺或推送郵件的數據報表中摘取，也可以從企業的數據庫表中提取，還可以利用第三方統計工具獲取，常見的網站數據分析工具有 Google Analytics、Alexa、百度統計等。對于新媒體相關行業的數據挖掘，新媒體平臺一般自帶數據后臺，可對粉絲等進行數據分析。在收集內部數據時，需要注意原始數據的日志埋點，所謂埋點就是通過應用的特定流程收集一些信息，用來跟蹤應用的使用狀況。我們打開一個App之后的每次點擊動作基本上都設有埋點，甚至上下滑動操作也會被記錄下來。

常見的外部數據獲取來源有行業官網（如淘寶平臺上的商品銷量、排行榜單等）、第三方數據公司（如艾瑞咨詢、企鵝智庫、易觀等）、國家數據中心（如中國統計年鑒）、公開出版物、公開的調研統計數據等。

第三步，數據處理。

數據處理指對數據進行加工整理，形成適合分析或應用的樣式，是運用數據之前的必經環節。大部分采集獲得的數據都屬于原始數據，這些數據不全有用或者不能直接使用。數據處理的目的是從大量而雜亂無序的數據信息中提取有價值的關鍵數據。數據處理包括數據清洗（如缺失值處理、異常值處理、重復數據合并等）、數據轉換（如一致性處理等）、數據計算（如組合相關數據等）等方法。

第四步，數據分析。

在處理完數據之后，就要對數據進行分析了。使用適當的方法和工具，對處理過的數據進行統計分析，提取有價值的信息，并形成有效的結論，這個過程就是數據分析。數據挖掘其實是一種高級數據分析方法，根據用戶需求，從大量數據中挖掘有用的信息。數據有多種表現形式，通過不同的表現形式能更直觀地分析數據，每種表現形式又有各自的優缺點，實際運用時可根據具體需求進行選擇。常用的數據表現形式有：折線圖，適合分析數據隨時間連續變化的趨勢；餅圖，適合分析數據的占比大小與數據總和之間的關系；條形圖，適合對各項數據進行對比，可以直觀反映各項數據之間的差異；面積圖，適合分析數據量隨時間變化的情況及總值；XY散點圖，適合表現若干數據點之間的關系。

第五步，數據可視化。

數據可視化，就是通過不同的圖表可視化展現數據結果。可視化是數據分析結果呈現的重要步驟，以圖表方式呈現數據分析的結果，這樣結果會更清晰、直觀，更容易被理解。入門級別的常見數據可視化工具有Excel、Tableau、Power BI等。Excel是最基礎的數據可視化工具，要熟練使用Excel制作各種圖表。Tableau是一款可以快速分析、可視化和分享數據信息的工具，Tableau將數據運算與美觀的圖表完美地連接在一起，將大量數據拖放到數字畫布上，轉眼間就能創建好各種圖表，是數據分析師的常用工具之一。Power BI是一款很酷炫的商業數據分析和共享工具，可以輕松處理大量數據，并以最直觀交互的圖表方式呈現豐富的視覺效果，從數據快速處理到數據快速建模，以及最后的數據可視化呈現，它可以連接數百個數據源、簡化數據準備工作，并提供即時的數據分析能力。

數據分析報告是對數據分析的總結與呈現。通過報告，可以把數據分析的背景、過程、結果及建議完整地呈現出來，為業務決策提供支持。數據分析報告的撰寫建議是，結構清晰，主次分明，核心結論先行，有邏輯有依據，結合實際業務，提出合理建議，分析需要基于可靠的數據源，盡量圖表化，提高可讀性。除了呈現數據分析結論，數據分析報告還可以呈現觀點、建議、措施等。數據分析報告的總結部分，不需要長篇大論，因為閱讀報告的往往是管理者、團隊成員等，時間都非常有限，應做到言簡意賅、重點突出，書寫結構可參考 STAR 法則，按照數據分析的背景、目的、行動、結果四個方面進行敘述。

3）數據分析的常用方法

（1）直接評判法。

直接評判法指根據經驗直接對具有分析性的數據下結論，從而評判其中的好與壞。要想用直接評判法來進行數據分析，有兩個硬性要求：第一是具備豐富的運營經驗，第二是經過加工處理后的數據足夠直觀，可以顯著地體現某個數據的優劣。

（2）對比分析法。

對比分析法是用兩組或兩組以上的數據進行比較分析，體現了一種挖掘數據規律的思維，能夠和任何技巧相結合。對比分析法主要分為以下四種：第一種是橫向對比，同一層級不同對象之間進行比較，如比較全國不同省份的用戶量情況；第二種是縱向對比，同一對象不同層級之間進行比較，如比較河北省2022年各月的用戶量情況；第三種是目標對比，常用于目標管理，如比較目標完成率；第四種是時間對比，包括同比、環比、時間進度對比等，很多地方都會用到時間對比。

（3）分組分析法。

分組分析法是通過一定的指標將分析對象進行分組并分析，這種分析方法的目的是更深入地了解分析對象的不同特征、性質及相互關系。分組需要遵循互斥原則和窮盡原則，分組之間不能有交叉，每個數據只能歸于一組，數據不能有遺漏，所有分組組合起來要容納所有數據，確保數據分組的獨立性和完整性。

分組分析法有一種特殊情況，即聚類分析法，屬于探索性數據分析方法。從定義上講，聚類是針對大量數據或樣本，根據數據本身的特性來研究分類的方法，遵循這個分類方法對數據進行合理的分類，最終將相似數據分為一組。在用戶研究中，很多問題都可以借助聚類分析法來解決，比如對價格敏感性人群的界定。

分組分析法還有一種特殊情況，即象限分析法，通過對兩種及兩種以上維度的劃分，運用坐標的方式，基于維度上的數值表現，人工對數據進行分組，從而傳遞數據價值，并將其轉變為策略。象限分析法體現了一種由策略驅動的思維，常應用在產品分析、市場分析、用戶管理等場景，RFM模型、波士頓矩陣等都屬于象限分析法思維。象限分析法的優勢在于，方便找到問題的共性原因，方便建立分組優化策略。

（4）漏斗分析法。

漏斗分析法本質上體現了一種流程思路，在確定好關鍵節點后，計算節點之間的轉化率。這個思路同樣適用于很多地方，比如電商中的用戶購買鏈路分析、App流量轉化分析等。

（5）路徑分析法。

使用路徑分析法可以追蹤用戶從某個事件開始到結束的行為路徑，對用戶流向進行監測。路徑分析法用于衡量網站頁面轉化效果和營銷活動轉化效果，可以了解用戶行為軌跡和偏好，然后針對用戶行為過程中的問題進行優化解決，最終目的是實現用戶行為目標，引導用戶更多地選擇最優路徑，促進用戶高效轉化，最終實現用戶行為目標。

（6）降維分析法。

降維分析法是用于深入探索數據的一種常用分析方法，降維中的“維”是數據維度，一般指變量數，在分析復雜的高維數據時，降維分析法可以有效地提取關鍵信息，將數據維度降低到易于分析和解釋的程度。通過這種降維方式，可以剔除冗余的信息，把重點聚焦于關鍵變量，便于數據分析和后續業務的開展。比如，我們在分析用戶客單價變化情況時，先進行維度拆解，查看客單價的構成維度有哪些，發現用戶通過一次訂單可購買多種商品，針對每種商品又可同時購買多件，那么用戶的客單價就可以被拆解為：

客單價=購買商品種類數×單品購買件數×每件商品單價

對于某些行業或品類來說，很多時候商品單價、單品購買件數是比較穩定的，那么研究用戶客單價變化就可以被降維到研究購買商品種類數變化，聚焦于購買商品種類數的維度。

（7）關聯分析法。

關聯分析法，也叫作“購物籃分析法”，是一種通過研究用戶行為數據，將不同商品進行關聯，并挖掘商品之間聯系的分析方法。關聯分析法的目的是找到事物間的關聯性，來指導業務決策。比如，在超市里售賣啤酒和尿布的經典案例，通過數據分析發現，“67%的顧客在購買啤酒的同時也會購買尿布”，然后進行合理的啤酒和尿布的貨架擺放或捆綁銷售，來提高服務質量和轉化效益。關聯分析法在電商分析和零售分析中的應用相當廣泛。

（8）ABtest分析法。

ABtest 分析法的本質是兩個總體的假設檢驗問題。通過用戶分流，讓兩組特征相同的用戶同時測試不同的方案，收集用戶真實結果數據，檢驗兩個方案的效果，通過對比分析查看兩組用戶是否具有顯著差異，并找到最優方案。

4）數據技術的手段

數據技術，即大數據技術，就是從大數據中快速獲取有價值信息的技術。大數據是體量大、種類多、增速快、整體價值大但價值密度低的數據集合，一般無法用傳統數據處理手段進行處理，而大數據技術能非常快速且有效地采集、存儲、計算、統計、分析和應用大數據，從大數據中提取價值。大數據技術是新一代的技術。

大數據時代的到來，必然帶來數據技術的重大機遇。數據技術要求我們改變小數據條件下一味地進行精確計算的固有思路，更好地面對混雜，把握宏觀態勢，從傳統數據分析的邏輯因果關系延展到大數據研究的數據相關關系，數據技術使處理海量非結構化數據成為可能，所有數據都變得有意義，把一切事物都數據化，最終實現管理數據的便捷、高效。

數據技術涉及數據管理的方方面面，使用的工具或手段比較多，介紹如下。

（1）收集數據時，從數據源采集數據并將其存儲到數據存儲中，手段主要有Flume NG、ZooKeeper、Storm集群結構等。

（2）存儲數據時，用數據庫存儲采集的數據，數據庫主要有Hadoop、HBase、MySQL、Oracle、SQL Server等。

（3）清洗數據時，對數據進行訓練和清洗，解決數據的各種問題，包括但不限于數據的完整性、一致性、唯一性、準確性、實效性，最后得到標準的、干凈的、連續的數據，以保障數據質量。清洗數據的工具主要有SMARTBI、Python、PyCharm、DataWrangler、Google Refine。

（4）分析數據時，將龐大復雜的數據整合成所需的信息，提取隱藏于其中的價值，進行數據統計、分析處理、情報檢索、信息挖掘等，分析程序主要有Hive、Impala、Spark、Presto、Elasticsearch等，分析方法主要如下。

● 分類分析法：將數據點分類，比如決策樹、貝葉斯分類器、支持向量機（SVM）、K-近鄰算法、邏輯回歸、神經網絡等。

● 回歸分析法：想知道不同數據點之間的關系，就要通過數據預測值進行回歸統計，試圖找到變量之間的回歸關系，比如線性回歸、套索回歸、多元回歸等。

● 聚類分析法：將數據點劃分為可識別的組，識別它們的集群，聚類的數據點在某方面具有共同的特征，從而在分析中產生有用的信息，比如K-均值聚類、均值漂移聚類、DBSCAN、高斯混合模型、分層聚類等。

● 關聯分析法：這是一種相關但獨立的技術，其背后的主要思想是找到描述不同數據點之間公共的關聯規則，測量數據點之間的關聯程度。

（5）數據算法，指經過明確定義的可計算過程，是為解決特定問題而規定的一系列指令和操作，以一個數據集合為輸入，產生一個數據集合作為輸出。數據算法特別多，主要有搜索算法、二分查找算法、字符串匹配算法、排序算法、分治算法、埃氏篩法、動態規劃算法、圖遍歷算法、散列算法等。

（6）模型預測，通過建立科學的數據模型，得到數據關系，預測將來會發生的事情，提前制定應對策略。

（7）數據可視化，借助圖表，清楚并高效地呈現數據信息，讓數據發揮出最佳作用，主流平臺有BI Tableau、QlikView、PowerBI、SmallBI、網易有數等。

5）數據技術的主要應用

（1）電商領域。

電商領域是數據技術應用最早和最廣泛的領域之一，由于數據較為集中、量足夠大、種類較多，電商數據的應用擁有廣闊的舞臺。數據分析、個性化推薦、精準營銷等，大家已經屢見不鮮，通過數據分析指導業務決策，通過數據技術提升經營效率。

（2）交通領域。

交通是人們日常生活中的重要事件，其對于數據技術的感知和需求是急迫的。預測交通擁堵狀況、規劃最優導航路線、智能紅綠燈等，都是交通領域數據技術應用的典型場景。在汽車行業中，利用大數據、物聯網、自動駕駛技術，可以提供更智能和人性化的用車服務。對于飛機、火車、公交車行業，依靠大數據，可以合理安排運力，實現降本提效。

（3）醫療領域。

醫療領域的數據技術應用主要體現在智慧醫療、健康管理、疾病預防、病源追蹤等方面，通過數據技術，可以輔助醫生進行臨床決策，規范診療路徑，提高醫療效率。比如，通過建立病例數據庫，記錄病歷檔案、病理報告、治療方案、治療效果等，醫生就可以參考相似病例為患者制定治療方案，同時這些數據也有利于醫藥開發和醫療器械生產。

【案例】

數據技術在新冠疫情管控期間的應用

中國2020—2022年在新冠疫情管控方面，應用了很多數據技術，比如對人們行程數據的采集和處理、數據信息聯通、病例統計分析、二維碼技術等，對管控疫情起到了重要作用。具體管控辦法有：患者感染新冠病毒后，將患者去過的地方定為風險點，與患者或風險點有時空接觸的是密接人員，通過移動設備定位和二維碼登記追蹤相關人員的行程，通過行程判斷行程卡狀態（比如確定相關人員是否是密接人員），通過核酸檢測記錄輔助判斷健康碼狀態（比如確定是否出現核酸檢測異常），根據群眾分布和需求分析控制核酸點位，根據病患數量、癥狀表現、傳播范圍、疫情影響等分析結果制定管控辦法，對不同狀態人員進行差異化管控，并調整階段性管控策略。

（4）教育領域。

隨著科技的發展，數據技術在教育領域的應用越來越廣泛，如教學、考試、課堂、師生互動、家校關系等方面。例如，在線課程應用了大量的數據工具。又如，在未來，理想的學習終端將融合更多的學習資源，根據每個學生的不同能力水平和興趣愛好等特點，個性化地推送匹配的課程、學習計劃，甚至規劃未來的職業發展方向。

（5）金融領域。

金融領域也是數據技術應用的重要領域之一，通過數據技術可以進行信用評估、風險管控、用戶精細化運營等。比如，對于理財場景，根據用戶的年齡、資產規模、理財偏好，對用戶群進行精準定位，分析金融需求，設計并推薦金融產品。

（6）政府領域。

智慧城市已在多地嘗試運營，通過數據技術，政府部門可以感知社會的發展變化和需求，從而更加科學、精準、合理地為市民提供相應的公共服務和資源配置。在城市管理方面，利用數據技術可以實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防等。在政府調控和財政支出方面，利用數據技術可以了解經濟發展、產業發展、市民消費情況等，從而依據數據分析，科學地制定宏觀政策，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。

（7）安防領域。

在安防領域，數據技術的應用也比較多，比如，對視頻圖像的信息識別、快速檢索、精準定位等，而且能夠挖掘海量視頻監控數據背后的價值，從而支持決策判斷。利用數據技術，政府可以構建強大的國家安全保障體系，企業可以有效抵御網絡攻擊、識別用戶信息，警察可以更好地預防犯罪、處理犯罪事件、進行天網監控，等等。