本文编自2017年3月18日［ 数据驱动的运营时代］数据分析私享会（深圳站）演讲嘉宾之一——海致BDP数据分析师 唐宇凌 分享的内容。

大家好，我是海致BDP唐宇凌，很高兴认识小伙伴们，我今天分享的主题是《数据运营可以更简单更精细》。

从“数据运营”的角度上来可以说拆散成两块，一个是数据，一个是运营。“运营”也是近几年互联网兴起之后出现的岗位。当很多人问运营朋友说，你是做什么的？运营朋友回答：我是什么都管，生产也管一点，销售也管一点。后来运营细分之后，又分为了产品运营，用户运营等等，我们今天讲的就是数据运营。

在正式开始我们今天主题之前，先跟大家说一个小故事：

在中世纪，科学界最大的争论在于，到底是地球围绕太阳旋转，还是太阳围绕地球旋转。那时候有一位伟大的天文学家叫第谷·布拉赫，为了解决这个人类科学最初的大争论，开始了寻求数据支持的伟大征程。当时丹麦国王专门为他建了一个天文台，配备了齐全的观测仪器。从那时之后的20年里，第谷每天晚上风雨无阻地观测行星运动的轨迹，把每个行星每天晚上的位置，精确地记录下来，是天文史上第一个真正地开始收集大数据的天文学家，但是他没有足够的智慧从中发现行星运行的规律。

后来，第谷的学生开普勒拿到大量的数据之后，摒弃了每一天的视角，他从每一年的视角来看：地球每365天就会回到原点，而其他的行星还在自己的轨道上运动。他把行星运动的轨道画出来了，得出了所有行星围绕太阳运动的结论。在此基础上，开普勒提出了著名的行星运动三大定律，成就了近代天文学的开端。

这个故事告诉我们：

1、 数据分析必须拥有数据来做支撑：如果没有第谷积累的大量观测材料，开普勒不可能取得如此成就；反之，如果没有开普勒，第谷辛勤积累的观测数据也许会成为一堆废纸；

2、 要具备数据分析视角和思维：第谷笃信地心说，开普勒接受了哥白尼的日心说，站在一个新的视角上再结合观测数据才发现了行星运动三大定律；

3、 要学会“去粗取精”：开普勒摒弃了海量数据，把每天取一次的数据变成每年取一次。当我们拥有海量数据的时候，我们不是让自己沉浸其中，而是要独具慧眼、合理利用，在繁杂的数据中，发现内在规律，才能成就智慧。

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：

中国经济三个阶段的变化分别是生产导向，再到销售导向，再到如今的市场导向。

生产导向是什么？生产导向是计划经济的典型特征，生产什么就销售什么，企业通过大量生产和压缩成本以形成规模经济。那个年代有大量的工厂和制造业企业如雨后春笋般涌现，当时我们都说中国制造，后来变成中国智造，只要质量好的产品就有人买。到了九十年代的时候，社会生产力有了长足的发展，企业多了，市场上供大于需，企业为了抢占市场份额开始进行大面积广告投放，进入到销售导向时代。大家读《大败局》就会知道，秦池、巨人、爱多等中央电视台标王，都是那个时代产生的，大家通过打广告取得的品牌知名度产生实实在在的销售收入。但是到了移动互联网的时代，不再是为了产品找到合适的用户，而是为用户找到合适的产品。例如小米崛起的时候，有产品吗？没有！用户会为了怎样的产品“发烧”，小米就生产怎样的产品；有广告么？没有！靠的是社群、是粉丝的传播。这是一个神奇的时代，全球最大的出租车公司Uber没有一辆车；全球最大的媒体所有者Facebook没有一个内容制作人；全球最大的住宿服务提供商Airbnb没有任何房产。但是，他们都有大量高粘度用户。

所以我们推导出，在现在移动互联网时代，在这种市场演变到今天的情况下，我们经营的不再是产品，而是我们的用户。用户会产生什么呢？用户会产生数据。所以说在现在这个时代上，数据已经成为企业的核心资产了，数据是价值。对企业而言，如果光生产产品而没有数据，很快会被淘汰，这个核心资产最重要的是要懂得如何管理，实现价值变现，那要怎么做呢？

企业要具备三个能力，数据占领能力、数据分析能力、价值变现能力。

什么是数据的占领能力？就是获取数据资源的能力，不仅要有企业内部运营的数据，同时要寻求外部的合作，获取大量的信息。互联网时代最重要的是连接，我们不再笃信短板理论，而是通过跨界融合是资源整合来达到1+1>2的效果。

对数据要有分析能力，回到我们刚才开普勒的故事，他是基于这些大量的数据进行分析，以每一年作为一个视角才能分析出行星定律的三大定律。

数据可以变现，并不是通过数据的买卖进行变现，而是从数据中发现存在的问题，让企业运营做得更好，提升经营绩效。

如果企业没有做数据运营，会怎么样呢？

首先，不知现状。无法获知业务状况、发展规律、用户画像等，在一片漆黑中凭感觉前行。我们接触过很多的老板，老板都不知道自己企业的真实利润和销售额是多少。

第二，不明原因。利润下滑、增长停滞、用户流失，不能探究真实原因，面对问题无法有效解决，且未来再发生时依然如此。所以很多老板说做了十年的企业跟刚做一年的企业没有任何区别。

第三，不可预测。销量、收入、用户行为，没有准确的预测，依靠经验来进行备货、促销、人员扩张。粗放经营，损耗太大。

所以说，如果不能衡量就无法提高，现在这个阶段就是要从一种粗放经营转向精细化运营。我们的市场经济已经上了一个天花板，在天花板的时代，不要再想把蛋糕做大，蛋糕就那么大了，而是要做好、做精细化运营。

如何进行数据化运营？

数据化运营具体落地到企业应该怎么做？我们认为有这么五步：自上而下、数据闭环、搭建模型、数据分析、权限分配。

我们具体看一下每一步应该怎么做。

一、自上而下｜定义指标库，确定项目范围

比如说我举一个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。

刚刚说的这块的运营概念是一个公司内的大运营概念，精细到运营部门又会关注到什么指标呢？比如说用户的性别、年龄段、网站的访问情况，订单的变化情况、日留存、双周留存，客户为什么取消订单、每次发放优惠券所带来的效果是怎么样的等等可能在座的运营人士关注这些运营指标。

二、数据闭环｜接入分析数据，整理数据

确定好指标之后，要形成数据闭环，把我们横向的业务系统全部打通。比如说以这家公司为例，是某个知名互联网公司的数据闭环情况，将交易系统、商家系统、客户系统、会员系统、财务系统全部打通，有时候把HR系统也打通了。

很多时候销售部门的数据和财务部门的数据总是有差异，很多公司都存在这种情况。数据闭环打通的其实不是一个系统，而是业务之间的壁垒，让每一个部门之间沟通得更好。

除了内部数据之外还有一些外部数据。如果大家做互联网相关的工作，很多会在百度上投广告、关注排名情况，我们应该把这些数据全部都接入进来，包括行业数据都囊括进行做一些综合性分析，做到数据闭环。

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。

四、数据分析｜围绕项目范围，制作分析结果

数据分析我们怎么来做呢？

比如说你想要看到不同地域下订单的变化情况，只要把这个数据拖上来，就能够很直观就能看到全国各个不同区域的订单的变化情况；做一个筛选，比如说全部各个区域订单变化情况，其中有一个是川菜，就是这个菜系变化的情况。

这个数据做出来之后，下一次还需要分析吗？不需要了。因为你把所有的数据已经关联好了，以后就按照这个模式，它的数据会自动的更新，这就是围绕我们项目范围，制作分析结果。

五、权限分配｜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。

可视化不是炫酷，是视角；数据不能孤立来看，要场景化

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。

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。

我们要打通的是各个业务部门之间的壁垒，我们用同一种语调、同一种频率说话，使用BDP平台能够降低数据分析这个门槛，我们要做的就是让每一个人员都能做数据分析师，在简单拖拽的过程中实现数据分析过程，探索业务背后发生的本质。

数据分析的广泛应用

BDP的应用场景非常广泛，覆盖了零售快消、O2O、金融、SEM营销、公安、物流、零售快消等行业，积累了大量的客户案例。

数据分析的深度应用

BDP还提供了数据分析咨询的服务，与其他的咨询服务不同，我们提供的是后置咨询：在BDP里面快速形成分析结果再导入行业专家、行业解决方案，而这个分析结果是基于数据、模型、经营管理过程，是一定可以落地的，这就是是我们后置咨询服务。

再有一块，我们有一个专门的团队为用户打造了非常好的机器学习的体验。

在机器学习中，用户不需要去理解生涩的算法，我们会给用户一些非常直观的界面，用户点开就想想要实现什么分析场景。

都说我们进入到一个人工智能的时代，但现在的“人工智能”是有多少“人工”就有多“智能”，在进行数据运营的过程中，我们希望能不断挖掘企业的数据资产产生最大的价值，基于历史的数据做到极致发现规律，进行价值变现，这是我们的价值。人是不可能被机器所替代的！以上是我分享的内容，谢谢大家！

Q&A

Q：刚才说到炫酷的可视化工具，请问这个工具大家可以直接用吗？

可以。BDP分为个人版和企业版，个人版是可以使用的，上传一些表格或者相关的数据源，简单拖拽即可实现可视化图表，进行数据分析。常用数据的人员，使用BDP后基本上就脱离原始的表格。

Q：我想问一下，关于平台的数据安全性问题，如何保护用户数据安全？

数据是一种资产，用好这个资产的前提就是我们要保证我们的资产是安全的。首先，BDP是一个自建的云平台，保证数据可控；数据的传输，是256位SSL加密的方式；数据的存储，随机存储在多台服务器上；同时还有账号权限隔离，确保他人无法接触用户数据；另外当用户数据出现问题，需要协助的时候，会有一个授权机制，用户开放一个帐号给运维人员去登陆解决问题，运维人员的操作全部被记录日志；还有一些局域网登陆、手机验证码登录设定等，当然如果不接受云端也可以采取本地化部署的方式。