企业搞定数据化运营，全靠这几步！

1、从企业的角度上来说，第谷在生产数据，开普勒是使用数据和分析数据。我们现在拿到了数据之后怎么进行运营？运营一定要把自己放到大的背景下来看，我们先来讲一个宏观的话题，中国经济的三个阶段的变化：

5、一、自上而下｜定义指标库，确定项目范围我举一个O2O的例子，首先我们做自上而下的时候要知道公司内部到底有哪些决策，老板、产品、运营、培训、市场、招商、客户，每一个部门岗位关心什么指标呢？我们做指标之前要有一个目标：提升运营效率，降低运营成本，简单说四个字降本增效。老板关注的是利润率问题，产品关注产品使用率、留存率等，运营关注成本控制等等，将不同岗位人员所关注的指标，都给梳理出来。

7、三、数据模型｜打通数据关系，搭建数据模型模型搭建是准备面粉的过程，我们把小麦给磨成面粉，最后用面粉做出蛋糕，蛋糕才是我们真正要吃的东西。搭建数据模型，从数据分析的视角，搭建很多数据模型，就是打通数据链条、打通数据之间的关系。

9、五、权限分洧粽袄淖配｜根据用户权限，分配数据资产数据分析完成后，根据用户权限分配数据资产，手机或者电脑都可以接收，并且自动更新。可视化并不是炫酷，而是视角，视角就是数据分析的思维；我们不能孤立来看剞麽苍足数据，一定要场景化。比如复购率，技术人员在做数据分析结果时，把每个月的复购单数除以所有单数减掉退货单数作为每个月的复购率，而业务人员认为不需要减掉退货单数，这就取决于是在什么场景下对复购率进行定义。

10、我们强调业务人员和运营人员才是数据精细运营的核心，因为技术人员是很难了解得到具体业务的定义，我们常说要玩死一个IT很简单，只需要不断地给他提需求就行了。所以说只有业务人员才更能挖掘数据背后的隐藏价值，拆分对比效果如下：