什么叫数据驱动业务运营？数据如何体现到业务价值？如何实现数据驱动？

Beginner

2022-02-24

数据驱动业务运营要求从过去简单的促进数字技术的应用转向数据智能分析和应用为核心业务驱动，以此支撑企业运行。数据驱动不仅仅只是一个“以数据为中心”进行决策的公司，而且在于形成数据支撑下的自动化业务和智能决策运行模式。数据驱动企业拥有一套完整的从数据收集、整理、报告到转化成行业洞见和决策建议的流程。而落实到操作层面则是通过对数据的收集、整理、提炼，总结出规律从而形成一套智能模型，之后通过人工智能的方式作出最终的决策。例如，智能制造或工业互联网本质上即是收集和分析数据以优化产品制造流程和工艺，并不断推出新产品或服务的过程。

数据驱动运营分三个部分内容，称之为数据金字塔。首先是数据采集，各种各样的数据源汇总。数据源获得后我们才能做最基础的数据建设，去分析用户行为。然后做数据建模，收集到的数据是无序的不加以处理他只是一些最简单的数值，通过数据建模整理出数据模型，在需要的时候单项调出，更加直观的去了解数据的实际意义。数据分析，对收集到的数值建模完成的数据库加以分析，产生需要的数据，从而探索数据背后的含义才是数据存在的真实意义。
从提升业务的角度来看，数据驱动的价值归结为以下两点。

其一是驱动决策。
通过数据来帮助拍板，包括产品改进、运营优化、营销分析和商业决策等。我们有了数据，就能判断哪些渠道转化的效果更好，哪些功能样式更加受用户欢迎。这也就是我们常说的 BI（Business Intelligence，商业智能），通过数据来支持决策。
其二是驱动产品智能。

所谓智能，我把它归结为这么一种模式：我们有了一定的数据基础，然后在上面套一个算法模型，再将得到的数据结果反馈到产品中。这样，产品本身就具有了学习能力，可以不断迭代。

数据驱动业务运营是通过数据分析和用户行为研究让产品的功能不断完善,适用性不断提升,使产品有更长的生命周期。数据体现到业务价值通过以下几步：确保合规、处理数据、商业模式、数据安全、数据策略。 实现创新驱动从以下五步入手：
一是明确企业所处数据分析阶段。

二是了解业务驱动因素和转型成果。由业务部门主导、IT 部门协助确定业务优先级，并制定数据战略。在此过程中，IT 主管可以基于企业技术平台的现状和特点，通过与高层管理人员开展交流，分析确定优先级；参考业内其他企业案例，提供一些洞察和意见；通过整体业务案例来证明采用数据驱动型方法的经济效益；宣传展示数据分析实践在公司中的成功应用。

三是创建以数据为中心的基础架构 。确定了目标和当前的就绪状态后，接下来，IT 部门就可以规划转型所需的基础设施。从技术角度来看，首要的任务是建立企业需要的数据架构。这其中很大一部分是思考如何根据企业所设定的业务优先级，更高效地使用现有资产。企业应从分布式数据模型和架构着手，之后再根据新的业务模式和机会，考虑如何排定投资的优先顺序以及如何提供企业所需的基础设施。

四是创建 PoC 为双模态未来做好准备。一旦奠定了坚实的基础，您就可以通过支持性概念验证（PoC）对计划进行测试。概念验证的目的不仅是测试您的模型和想法，也是为企业设定一个双模态未来的场景。但企业既不能同时解决所有数据分析基础设施问题，也不能一夜之间完成文化转型。因此，概念验证应由业务部门主导、符合战略业务目标、有明确的成功标准和各方都认可的 PoC，同时具备高可操作性。

五是推动并专注服务交付和业务价值。推动创建其实现长期目标所需的数据平台。如果在此基础上部署英特尔至强可扩展处理器，借助其最新的数据分析功能，也可以进一步投资于其他工具，以便使更多业务从数据分析中获益。