随着精细化理念的不断深入人心，“数据运营” 这一概念得到了大家越来越多的重视。但是什么是正确的数据指标，如何正确地采集数据，如何用数据驱动业务增长？这些常见的数据迷思，困扰着大多数的产品、运营、市场甚至管理层。 今天这篇文章，就跟大家分享一下如何搭建一套正确、高效的数据运营体系。
一、什么是数据运营
“数据运营” 有两层含义，狭义指“数据运营”这一工作岗位。它跟内容运营、产品运营、活动运营、用户运营一样，属于运营的一个分支。从事数据采集、清理、分析、策略等工作，支撑整个运营体系朝精细化方向发展。近年来，越来越多的互联网企业开设了“数据运营”这一工作岗位，主要分布在一线运营部门。与数据分析师这一岗位不同的是，数据运营更加侧重支持一线业务决策。
广义指“用数据指导运营决策、驱动业务增长”的思维方式，即数据化运营。属于运营的一种必备技能或者思维方式，泛指通过数据分析的方法发现问题、解决问题、提升工作效率、用数据指导运营决策、驱动业务增长。
二、数据规划
数据规划是整个数据运营体系的基础，它的目的是搞清楚「要什么」。只有先搞清楚自己的目的是什么、需要什么样的数据，接下来的数据采集和数据分析才更加有针对性。
数据规划有两个重要概念：指标和维度。
1.什么是指标？
指标用来衡量具体的运营效果，比如 UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。
2.什么是维度？
维度是用来对指标进行细分的属性，比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。大体上，维度可以分为四类：
1. 人口属性：包括性别、年龄等人口统计学数据；
2. 设备属性：包括设备类型、型号等等；
3. 流量属性：访问来源，广告来源、广告内容、关键词等等；
4. 行为属性：活跃度、新老用户等等。
三、数据采集
数据采集是数据分析的基础，传统的数据采集是一件非常花时间、精力、人力的事情，对于很多企业来说是一个巨大的门槛。过去数据分析整个流程经常是 80% 的时间在数据采集上，只有不到 20% 的时间是用于数据分析的。
四、数据分析
数据分析是数据运营的重点工作，前面的数据规划和数据采集都是为数据分析服务的。我们的最终目的是通过数据分析的方法定位问题，提出解决方案，促进业务增长。
选择什么样的数据分析方法要和业务场景相结合，比如我们投放广告、追踪渠道用的 utm，分析转化的漏斗等等。
五、案例分析
下面通过一个实际的案例，来分析在实际业务中，「如何搭建一套正确、高效的数据驱动运营体系」。我们在内容运营中，做了内容专题落地页，希望能够追踪落地页的效果，并且优化页面。
（以上部分观点来源于网络）
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