数据化运营体系建设是一项系统性的价值工程，关乎企业的生存与发展。如何搭建一个数据化运营体系？本文介绍了数据互运营体系的概念、价值与定位、方法论、路径选择与行动指南，教你开启企业的数智化转型的新旅程。

　　之前围绕数据化运营的话题，较为详细的介绍了如何用数据驱动产品、用户、内容、活动和服务的运营，有理论梳理和案例描述，内容相对较全面。

　　但是，对于来说，如何开启数据化运营的旅程呢？就如同去旅游一样，哪些地方去，哪些地方可以不去，先去哪一站，这些需要提前做个行程规划。

　　所以，对于企业来说，如何搭建符合自身情况的数据化运营体系，需要一份导航图或者说是行动指南。今天，我们讨论的话题就是：搭建数据化运营体系，企业需要怎样的一份行动路线导航图。

　　与之前类似，我还是从基本概念入手。先阐释一下我所理解的数据化运营体系，然后分析为什么需要数据化运营体系，再给出搭建数据化运营体系的方法论框架和行动指南。

　　个人认为，数据化运营体系是指：用数据的手段和方法，结构化、系统性地解决业务运营场景中的各种问题的一套思维模式、技术路线与动作模式等.

　　它包括：数据体系、运营体系、方法体系和组织体系四个方面。

　　个人理解数据化运营体系之所以由数据、运营、方法和组织四个部分组成，是由它们各自的职责定位决定的。

　　数据体系解决的是数据基础的问题。运营体系指导我们该做哪些事情，方法体系提供给我们做这些事情所需要的技术与方法，而组织体系则告诉我们完成这些事情时该如何去配备相应的专业人员。

　　数据、运营、方法和组织四位一体，自成体系，构成了支撑企业数智化转型的数据化运营体系。

　　数据化运营体系对于企业来说，其定位可以概括为：企业运营的指挥系统、智慧运营的中坚力量。

　　作为企业运营的指挥系统，数据化运营体系能全面操盘数据在产品优化、用户增长等方面的应用。运筹帷幄、决胜千里，指导企业在产品、内容等方面的优化和提升。

　　作为智慧运营的中坚力量，数据化运营体系能从人力资源、技术平台等方面保障应用的落地，是推进运营智能化升级的核心力量。

　　数据化运营体系是企业数智化转型的集中体现，它在企业转型过程中的价值体现在四个方面：

　　数据化运营体系将数据融入到产品、用户、活动等方向的场景中，以数据的钥匙解决了这些场景中的存在问题，这些问题实际上就形成了释放数据价值的通道。

　　数据化运营体系彻底改变了企业的运营决策模式，使企业不再依靠拍脑袋、凭经验或头脑风暴的方式来制定运营决策；而是通过数据测算、验证和分析的方式来解剖问题、输出决策。这样的决策是科学可靠的，经得起实践考验的。

　　在数据技术加持下，可以缩短企业的决策流程，让企业能够准确的对市场形势做出预判，从而迅速调整营销策略。

　　透过数据可以帮助企业把握商机，更灵活、快捷的对用户的需求做出响应，让企业在激烈的市场竞争中赢得先发优势。

　　数据在用户运营、产品运营等领域的应用是数据化运营体系的重头戏，在数据的催化作用下，产品运营、用户运营等将变的更加“聪明”。

　　数据驱动运营，其实就是数据为运营装上智慧的大脑，有了更高的智商后，企业的运营将更加智慧。

　　关于数据化运营体系建设，笔者总结为“四维修炼法”，即从数据、运营、方法和组织四个维度入手，逐步完善数据化运营体系的能力版图。

　　以建设数据中台为目标，完成数据的“采、存、通、管、用”，是数据化运营体系的技术底座。

　　数据中台建设本身是一项复杂的系统性工程，不过还是可以按照做产品的思维和套路来建设数据中台。

　　如下图，可采取“五步法”进行数据中台的研发：

　　当然，并非所有的企业都适合建立数据中台，数据中台是企业数智化转型的技术底座，但还是建议短期内不适宜建数据中台的企业可以考虑搭建DMP（数据管理平台）。

　　之所以将数据中台单列出来描述，是以业务条线较多的行业头部公司为典型案例，以方便全面的介绍自己的数据化运营体系。

　　后续运营体系、方法体系、组织体系也是以企业“需要建设数据中台”的前提假设为基础来阐释的。

　　以数据为驱动力，以业务需求为牵引力，结合产品运营、用户运营等五大类运营场景下的问题，梳理出具体的工作任务；测算各项任务的工作量；制定详细的时间计划和行动方案，绘制出任务地图。

　　针对任务进展情况设计监测指标，并以任务看板来监督相关事项的状态和落实进度，设置预警规则，以便及时调整任务开发策略。

　　在任务地图的基础上，进一步细化出每个事项需要的理论基础和技术方法，并逐步完善运营规范，形成最佳运营实践，沉淀到业务知识库中。

　　根据企业实际人员配置情况，结合数据化运营体系的要求，搭建合适的组织结构。

　　人员体系一般包括三大块，即面向运营方向的数据产品与应用团队，面向企业数据中台建设的团队，再就是平台技术支撑团队。

　　其中数据产品与应用团队需要在用户运营、产品运营、内容运营等领域与相应的运营工作人员建立联合工作机制。

　　企业在搭建数据化运营体系时，建议遵循三个原则：

　　因地制宜：结合企业自身情况，量身定制适宜的策略，输出符合现状的数据化运营体系建设方案，不可贪大求多，要量力而行；内外结合：诊断问题或确定短板时，从内部（前台+后台）和外部（用户+对标）着眼，多角度综合研判，确定关键问题；价值导向：从最终的业务价值出发，反向考虑数据化运营体系的建设路径，制定具体行动方案时，价值大的任务拥有更高优先级。

　　从数据基础能力和运营问题紧迫性两个维度出发，建立二维分析矩阵，将企业分为四个类型，散落在相应的四个象限中。

　　企业可根据自身所在的象限位置，制定更为具体可行的行动计划。

　　1）第一类企业：数据基础强，运营问题不紧迫

　　以先进企业为对标，分析在数据中台和运营领域上与对标企业之间的差距。找出最突出数据方向TOP10和运营方向的TOP10问题，评估改进的优先级，制定提升策略与方案，纲举目张，有序推进。

　　2）第二类企业：数据基础弱，运营问题不紧迫

　　优先补齐数据能力方面的短板，重点推进数据方向的TOP10问题的解决。在解决数据问题的过程中适当结合运营工作要着力提升的关键点，以数据能力提升为主，运营优化为辅。

　　3）第三类企业：数据基础弱，运营问题很紧迫

　　优先解决运营工作中的TOP10问题，适当补齐数据能力的短板。以运营优化为主，数据能力提升为辅。

　　4）第四类企业：数据基础强，运营问题很紧迫

　　梳理运营工作中的TOP10问题，梳理数据基础能力的TOP5问题。找到运营场景下二者的结合点，从结合点切入，让数据在应用中释放价值。

　　至此，从数据价值观到数据驱动的产品、用户、内容、活动、服务五个方向的运营，笔者写了一系列文章，较为系统的阐述了数据化运营体系建设的理论与实务。

　　总之，数据化运营体系建设是一项系统性的价值工程，关乎企业的生存与发展。

　　企业应当与时俱进、顺势而为，以数据为帆，以“四维修炼法”为船，以数据化运营体系建设的行动指南为导航。开启企业的数智化转型的新旅程，找到数据武器解决企业发展问题的新路径、新模式。

　　作者：黄小刚，微信公众号：大数据产品设计与运营

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