数据运营与数据化运营的差别,你清楚吗?

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2020年5月12日12:16:36 评论 103 842字阅读2分48秒

数据运营和数据化运营是我们耳熟能详的两个词语,二者仅一字之差,但是内涵却大相径庭。有时候看似平常不过的事物,还是需要我们深入思考其背后的本质和逻辑的。本文作者根据自己的经验和理解,深入剖析一下两者的区别。

数据运营与数据化运营的差别,你清楚吗?

一、什么是数据运营?

数据运营有两种定义,一种是指从事数据采集、处理、建模和分析的岗位或人,另一种是指用数据来分析和解决问题,以发挥数据的价值,帮助企业优化业务管理和提升决策效率。即第一种定义是指岗位或人,是个名词;第二种定义指的是做哪些具体事情,是个动词。

本文重点要讨论的就是第二种定义的数据运营。所有用数据来分析和解决问题的“动作”事项都可以纳入到数据运营的范畴。比如:数据建库建表、设计数据模型、设计数据字典、指标定义、数据提取、数据清洗处理、数据报表展现、可视化分析、数据建模、写数据分析报告等等,都在数据运营要做的事情之列。

二、什么是数据化运营?

数据化运营是指从数据的角度出发来优化和提升业务的运营效率,“数据化”是修饰“运营”的,重点还是在“运营”两个字上,“数据化”是方法和手段,“运营”是核心和目的,即用数据的方法来达到运营的目标,也可以理解为用数据指导业务运营的决策,提升业务运营的效率,实现业务增长的目标。

三、两者的异同点辨析

以下从定义、本质、视角、内容、作用对象等方面,分析二者的异同点,如下表1:

数据运营与数据化运营的差别,你清楚吗?

通过上表可以看到,数据运营的核心还是在完成数据的闭环,从数据问题出发最后回到数据问题的解决和数据价值的评估,数据本身就是贯穿始终的线索,数据运营侧重数据技术;而数据化运营的核心则是用数据来分析、解构业务运营问题,完成业务运营的闭环,起点是业务问题的数量化,终点是业务问题解决后的数量化反馈,业务是运营的主要线索(明线),数据是辅助线索(暗线),数据化运营侧重业务运营的技巧。二者的共同点是都在用数据分析和解释业务。

 

作者:黄小刚,微信公众号:大数据产品设计与运营

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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