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不管是什么行业，数据运营大致的工作目标都是一致的：实现数据价值，让数据解答业务“是什么”，洞察业务“为什么”，告诉企业“做什么”。

做数据运营很容易感到迷茫，一不小心就被业务牵着鼻子走。建议常常看看这句话，想想现在做的事情是不是在往这个方向靠，再去拆解阶段性目标。

说完工作目标，接着再来聊聊数据运营日常工作内容，按照工作流程可分为

(资料图片)

01工作流程

需求收集→将需求评估分类→分析过程管理→分析结论

1、需求收集

需求业务方提出数据分析需求，数据运营部门收集整理数据需求。在这个部分中，需求可以被分为被动接受需求和主动采集需求，两种使用的技巧不一样。

①被动接受需求

这类需求收集的时候坚持的一个原则：把需求讲清楚，把细节问清楚。

可以使用的方法是5w2h，具体示例如下：

作为销售负责人，我需要一张区域每月销售明细表，来监督推进各区域的目标完成。

需求现状与目标（WHY）：当前都是靠询问销售，没有线上查询表，无法动态实时掌握销售情况 需求干系人（WHO）：销售负责人、销售人员 需求内容（WHAT）：开发一张区域每月销售明细表 需求时限（WHEN） ：需要进步明确，一周内/一个月内交付 需求地点（WHERE） ：需要进一步明确，总部开发/区域开发 思路与衡量（HOW/HOW MUCH）：需要进一步明确，可以有一些图表分析、下钻分析

②主动采集需求

这类需求收集的时候坚持另外一个原则：把问题问清楚，把需求描述清楚。

这里可以遵循挖掘问题痛点→分析问题根因→分解落地动作→主动转换被动这样的过程，具体示例如下：

挖掘问题痛点 （现状）：很烦恼，销售A说他业绩好，销售B也说业绩好，各执一词，怎么公平衡量价值产出？ 分析问题根因 （目标）：缺少统一的制度、统一的平台、统一的数据 分解落地动作 （需求）：制定一个相同口径的目标，对比相同口径的销售产出，衡量达成率；开发一张区域销售业绩达成明细表；定期填报或上报合同数据 主动转换被动 （输出）：被动接收需求

2、将需求评估分类

第一类：简单数据准备需求

只需要提供简单数据集，需求方通过BI自助数据集或简单仪表板制作即可完成分析。

这里我简单演示一下，借助相关BI工具，由数据人员负责建立数据连接和数据集，业务人员直接取用准备好的数据，遇到没有数据的情况再向数据部门提数据需求。

第二类：简单数据分析需求

无法得出简单结论 ，一般不是统计结果，需要和业务结论产生关联 多数引导到的数据是曾经应用过的，基础数据的质量可控

通常耗时大于2人天，小于5人天

第三类：复杂数据分析需求

分析结论是业务方无法得出的 有超过50%的数据曾经未应用过，基础数据的质量不可控

通常耗时大于5人天

第四类：数据项目需求

通常指从0-1构建起分析体系

通常耗时大于14人天

3、分析过程管理

1）给出分析思路与计划

适用范围：复杂数据分析需求

第一步：明确分析的目的以及对业务的价值 第二步：画出需要分析的业务流程示意图 第三步：画出分析的思维导图，包含 可分析的维度 期望构建的指标 使用到的数据 第四步：给出分析所需的时间计划

2）数据准备

新建数据准备相关的自助数据集 新建产品使用相关的原始数据集

新建分析过程的自助数据集

3）过程管理

切记！注重过程，注重过程，注重过程！严谨，严谨，严谨！该认真的地方千万别摸鱼！

不要图方便，把过程中的数据集和仪表板建立的很随意，没有一次分析可以一次给出合理结论，当你需要用到之前的数据集和结论的时候，再去找的成本只会比规范所用的成本高

4、分析结论

1）结论输出方式

数据准备任务

在任务备注中，明确准备好的数据集的位置与使用方式

简单分析任务

需要给出分析结论，结论可以写在仪表板中，也可以写在文档中

在任务备注中，挂载分析用到的仪表板

判断仪表板是否需要挂载至仪表板，如认为有持续使用价值，则记录

复杂分析任务

2）完整分析结论需要包含要素，自上而下的结构化顺序

【目标】业务分析的目标是什么，本次分析是否能达成 【结论】结论先行，先给出分析结论 【数据】描述本次分析的数据口径，并且论证所用的数据准确性是否符合要求 【指标】如果有构建新的指标/维度/概念，描述其含义

【过程】描述分析过程与子结论

02

作为数据运营新人，要如何提升自己？

可以分为三部分来针对性提升：业务理解能力、数据运营专业能力、通用素质能力

1、业务理解能力

（一）产品业务知识学习

如果是C端的数据运营，就把整个业务流程跑2遍以上，如果是B端数据运营就把产品帮助文档读3遍以上，把产品业务摸透烂透。

（二）产品运营业务知识学习

快速且深度融入所在业务小组的现有业务的工作中去，理解目标制定与拆解的逻辑，完全清楚大家的工作方式的决策依据与其背后的原因。不能深入了解业务的数据分析师都是“取数工程师”。

（三）数据采集-分析框架

埋点记录-数据回收-数据处理-数据分析。可以掌握目前有哪些可分析的数据，至少能做到知道所有埋点能从哪个表里能找到。

2、数据运营专业能力

（一）必备能力：

①数据运营与增长思维

思维是最重要的，没有数据牵引业务成长的思维，空有数据处理与分析的能力也得不出影响业务的结论。

推荐阅读：

《硅谷黑客增长实战笔记》/《增长黑客》选读1本 《精益数据分析》

②数据分析工具

初级：BI工具、SQL、Excel 中级：spss、Python、R

数据分析能力提升，可以看我这一篇：

③项目管理能力

推荐阅读：《项目管理精华》，建议买实体书，放在手边经常翻一番

（二）初阶能力：

①梳理流程的能力

怎么算理解业务了，就是能把业务运营的关键环节通过指标与数学关系抽象出来。

整理了电商运营用到的指标体系：

②数据分析能力

推荐阅读：《数据化运营速成手册》《谁说菜鸟不会数据分析》《课程：7周成为数据分析师》《深入浅出数据分析》

（三）中高阶能力：

①埋点采集设计

能基于数据运营的需求与阻塞，设计出成体系的埋点，是数据运营的高阶能力之一。要对业务有足够了解后，才能做到这个事，急不得。

《课程：埋点采集》《资料：历史的埋点设计文档》

②数据库与数据底层工具

【swift】【mysql】【kafka】【kettle】【Hive】【Spark】等

3、其他通用素质

沟通技巧： 《非暴力沟通》《关键对话： 如何高效能沟通》 事务管理：《高效能人士的7个习惯》、《卓有成效的管理者》 逻辑思维：除了读书，可以多看一些文章，有很多不同的思维方式「线性思维、 第一性原理 、逆行思维、破局思维」《批判性思维指南》、《金字塔原理》 校对：木兮

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数据运营官课程文档

指标建设案例

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