“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。
一提到数据运营，很多同学很疑惑。在公司里，经常领导们对数据运营抱了很高期望，一张嘴：“数据驱动运营”，“降本增效”之类的口号都出来了，可真到工作中，就变成了“写sql的运营”。到底咋驱动了？咋提高效率了？看不到落地成果
企业运营通常基于供给方原材料或商品进行加工或者整合为一个新的产品提供给自己的目标用户来消费进而谋取利益。
数据运营是做什么的？个人的理解是：制订产品目标，创建数据上报通道和规则流程，观测产品数据，做好数据预警，分析数据变化原因，根据分析结果优化产品和运营，并对未来数据走势做出预测，为产品决策提供依据，在产品策划与运营中融入数据的应用。
很多同学搞不清楚数据运营和数据分析啥区别。一提起要“搭建数据运营体系”或者“建立数据运营机制”就懵圈：
近年来，“大数据”日益成为国家基础性战略资源，其所蕴藏的巨大潜力和能量在各行各业不断积蓄的同时，整个数据行业的技术基础和实践能力也获得了长足的提升，对于数据的分析和应用能力在不少行业案例中都得到了良好
注：数字化运营场景，主要围绕：运行感知、技术运营、业务运营、管理运营。本篇挑“管理运营”分享。
引言：埋点是App数据运营中很重要的一个环节。之前我们讨论过用户分群的方式、漏斗转化的改进，但所有App数据的来源是数据采集，很多时候就是App的埋点。 数据只有采集了才能做分析，分析了才能实现价值。 复习请戳： 数据运营实战（一）：细分目标人群，结合用户画像的实践 数据运营实战（二）：细分漏斗画像，改善关键节点 上图是数据运营解决问题的思路，但相对的，数据运营分析的需求，也驱动着数据埋点的优化。 有时候，我们可能会遇到这样的尴尬： 数到用时方恨少！ 木有结论肿么破！ ” 其实，数据埋点比我们想象得有
2022年8月12日，上海市大数据中心发布《数据运营服务（2包件）》招标公告，预算 115175000 元。 标项一：数据运营服务（数据治理与大数据资源平台运营运维） 数量：2 预算金额（元）：97175000.00 服务内容包括大数据资源平台相关运营服务、数据治理及共享开放服务、数据分析及可视化服务。 标项二：数据运营服务（数据安全运营） 数量：2 预算金额（元）：18000000.00 服务内容包括一体化运营平台相关运营服务、网络与数据安全运营服务。 中标结果 2022年9月13日发布中标结果，
本文作者：adelitayang，腾讯TEG产品运营 一、B端与C端运营的区别 每次说到B端，大家都会不自觉地想要问，B端和C端究竟有什么不一样的地方呢？B端能不能直接复制C端的经验呢？刚好毕业之后先是在老牌企业服务公司从事B端的运营，再做了快2年的全栈C端运营，最后又回到B端运营的怀抱。 在我看来，无论是C端运营还是B端运营，在数据运营上，共通之处都是通过已有的数据去发现问题、分析原因以及预测趋势，都是为了驱动业务的增长，如用户增长、营收增长等。 不同的是，在业务层面上，B端业务比C端更为复杂，C端往往
互联网产品在近十年来呈现爆发式增长，然而它们中的大多数却面临着竞争力低下、用户大量流失而最终被市场淘汰的困境。如今，随着数字化和智能化的发展与变革，互联网企业纷纷拥抱新技术，不断尝试新的运营方式。用户运营始终是公司的核心战略之一，而AI技术也逐渐在营销领域的应用中脱颖而出。
数据人才目前处于一个供小于需的状态，在主流招聘平台上可以看到各行各业都在不断地招募数据人才。为什么数据人才会这么稀缺呢？培养一个数据人才需要多久呢？ 本文作者张明明，现任美菜网决策支持部负责人，数据运营高级总监。著有《数据运营之路：掘金数据化时代》。 希望看到本文的企业领导，更加珍惜企业的数据分析师，他们是整个社会花巨大成本培养出来的，希望可以给他们更多机会，以发挥更大的价值。看到本文的数据分析师，请转给你的领导。 ▊ 为什么数据人才会这么稀缺呢？ 数据人才需要横跨三个专业：数学、商科、计算机，同时需要结
电信运营商积累了庞大的数据资源，大数据金矿价值凸显。而互联网巨头已在数据变现的道路上大踏步前进，摆在运营商面前的一条出路便是管道智能化。通过大力推进“智能管道”建设，增加附加值，大规模地发展增值服务。由于拥有大量数据资源，运营商通过产业链的广泛合作，相关产业链的公司与运营商共建平台，仍然有着巨大的发展空间。另外，产业链相关公司垂直化拓展其数据挖掘、分析及营销能力也大有可为。 大数据运营成必然选择 对于运营商来看，被以BAT为代表的互联网巨头及OTT企业“管道化”的趋势已不可避免，同
产品与运营不分家，好的产品是靠运营做出来的。没有好的运营，产品再好也是没有人用的。但是产品经理的产品运营一定是那些招过来的专门运营的同学的是不一样的。本质上说，产品经理的产品运营是对整体把握更为准确
近年来，随着分布式数据处理技术的不断革新，Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新，对大数据集合的计算和存储成为现实，数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下，是否能探索和挖掘数据价值，具备精细化数据运营的能力，就成为判定一个数据团队成功与否的关键。
你的公司比你还想用好你产生的数据，尤其是当你在全球有着超过18万名同事的时候。这个数字大致是华为在全球的员工数量。
<数据猿导读> 数据作为高价值的资产已经得到越来越广泛的认识和赞同。由企业自主生产的数据、通过外部合作服务获取的数据、外部经授权公开的数据等共同构成了企业赖以持续运营的数据基础。那么，如何对这些数据进
腾讯移动分析MTA作为业内领先的移动数据服务平台，以移动端数据为依托，以强大的数据分析能力与海量用户画像能力，致力于为开发者提供可靠、精细、有价值的数据服务。 现在，MTA已正式与腾讯系优质广告资源打通，为开发者在数据分析后的下一阶段——精细化触达，提供了方便、快捷的精细化运营实践道路，完善了开发者数据运营的数据闭环。 MTA业务合作伙伴： 腾讯社交广告：国内最顶级广告流量平台之一，秉持“赋能商业，始终于人”的理念，深耕社交平台广告特性，致力于为广告主提供优质、精准、高效的营销推广服务。 智赢销：腾讯品牌
本文讲述了一些在数据运营中可能会遇到的“似是而非”的数据悖论，以及如何处理这些问题的方法。首先介绍了辛普森悖论，然后通过一个实际案例，说明了如何在数据运营中避免和解决类似的问题。在实际工作中，我们需要根据具体情况来选择最合适的分析方法，并且不断调整优化，以提高数据运营的效果。
数据分析在电信行业的应用 1 大数据运营已为大势所趋 电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。 2 采取大数据运营的原因 第一，数据资源的先天优势。电信运营商拥有多年的数据积累，在掌握用户行为方面有先天优势，主要体现在数据
CMDB的建设是一个逐步完善、逐步改变的过程。在建设过程中通过数据运营的方式可以很好的辅助配置经理“监控”CMDB的状态，更好的发现问题和辅助决策。那么如何才能让CMDB的数据运营井井有条？本文将从CMDB建设的四个关键阶段详细介绍数据运营方法。
日前，秒针营销科学院（MAMS）联合品牌星球（BrandStar），DT数据侠共同发布“中国数字营销地铁图”。秒针营销科学院是秒针系统集结行业资源设立的研究型组织，着眼携手众合作伙伴的数据技术和智慧，推动数字营销更科学，更有序发展。
日前，秒针营销科学院（MAMS）联合品牌星球（BrandStar），第一财经旗下DT财经数据侠共同发布“中国数字营销地铁图”。秒针营销科学院是秒针系统集结行业资源设立的研究型组织，着眼携手众合作伙伴的数据技术和智慧，推动数字营销更科学，更有序发展。
▊《数据运营之路：掘金数据化时代》 张明明 著 电子书售价：39.5元 2020年10月出版 随着互联网的逐步深入，各行各业在线上线下均产生了大量的数据，如何让这些数据产生价值成为每一个企业亟待解决的问题。不仅如此，随着我国新基建的加快推进，大数据和人工智能的发展犹如腾云之势，而数据作为新基建中“流淌的血液”，已经成为新时代下的金矿和石油。在这一波澜壮阔的时代背景下，为数据运营搭建系统化的体系及建立数据运营方法论则是运营工作进入下一个阶段的必由之路。 本书首次全面地搭建数据运营体系，并借由笔者的亲历经验，融
企业数字化转型过程中每个阶段都会遇到诸多问题和挑战，在信息系统搭建上，早期烟囱式架构建设导致数据无法互联互通，形成数据孤岛，完成互联互通后又面临无法管理数据资产、发挥数据资产价值等问题。现阶段，随着业务复杂度的增加和信息技术的演进，数据和分析成核心业务功能，又将面临缺少高效、便捷以及多样化的数据获取渠道，导致上层数据分析应用无法顺利和高效的开展。
双节长假说完就完，大家过的可还开心？ 博文菌一直惦记着大家， 这不，开工立马奉上本月10本新书 所有你喜欢的书，博文菌都有 一同满电量迎接今年最后一季度！ -------------- 1 《阿里巴巴Java开发手册(第2版)》 2 《Java编程方法论：响应式Spring Reactor 3设计与实现》 3 《Harbor权威指南：容器镜像、Helm Chart等云原生制品的管理与实践》 4 《架构师修炼之道——思维、方法与实践》 5 《前端开发核心知识进阶：从夯实基础到突破瓶颈》 6 《数
本文作者张明明，现任美菜网决策支持部负责人，数据运营高级总监。著有《数据运营之路：掘金数据化时代》。 今年因为疫情加速了很多事情，我妈已经成为了拼多多的忠实客户，生鲜电商战场硝烟弥漫，除了零售巨头的加入，出行传媒地产等领域的玩家也纷纷入场厮杀，与此同时，身边越来越多的人谈起数字化转型，通过数据运营的方式降本增效，乃至发现新的业务增长机会点。而谈论的内容，从几年前热衷提起的人工智能和大数据，变得更加落地和实际，切合自身需要。 2020年疫情后的市场情况，总让我有一种浮华已过，实业待兴的感觉。市场比任何时刻更贴
DataOps是一种新型的数据开发模式，通过构建高效协同机制，建立精细化的数据运营体系，打造规范化、一体化的数据开发流程，实现数据产品的高质量和高效率交付。此次发布的《DataOps实践指南2.0》在1.0版本基础上进行了大量迭代，旨在总结各行业最佳实践，提炼核心理论框架，推动DataOps理念的广泛应用，加速数据驱动型企业的能力建设。
近年来，行业数据量不断增大。不论是深耕互联网行业的零售企业，还是为智能应用提供技术支撑、营销服务的数字运营商，亦或是具备雄厚技术实力并致力于数字化转型的传统行业，都纷纷组建了数据团队。
在医院陪护老婆已经一周了，与医生、化验、护士相处一周以后，发现这不就是数据分析、数据挖掘、数据运营间的关系吗！特此mark，让新同学快速理解一下。
人人都谈大数据的时代，数据运营是商家避不开的大趋势。在做数据运营前，如何做好自家产品定位，精准匹配产品和运营策略？什么又是“逆数据思维”？10月18日的线上数据侠实验室中，酒仙网平台事业部运营经理朱佳以白酒行业为例，为我们打开电商爆款背后的运营“秘籍”，本文为其演讲实录。
在近日举办的DataOps发展大会上，中国信息通信研究院发布了《DataOps实践指南2.0》。腾讯云作为参编单位，积极参与了标准的制定，并分享了其在DataOps领域的技术理论和实践经验。腾讯云大数据推出的一站式数据开发治理平台WeData，全面支持DataOps的各项能力，助力企业实现高效的数据开发和治理。
对表中的position、salary_range、work_year、city、text、company_welfare字段数据进行清洗
【重磅来袭】在PowerBI中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL
数据相关的岗位有很多，本文并不会展开一一列举，后面会有文章专门分享不同岗位之间的分工和责任边界。
<数据猿导读> 永洪科技高级副总裁王桐在2016年信息通信大数据大会上发表了以“运营商大数据运营能力升级之路”为主题的演讲。他讲到，对于运营商行业来讲，大数据会带来革命性的影响。增长的天花板已经可以看
本文介绍了腾讯移动分析（MTA）在移动互联网应用数据运营的重要性，并提供了相关案例和应用场景。MTA可以帮助运营团队更加了解用户，提高产品价值，并在不同产品生命周期中提供不同的数据分析和运营策略。
参考：超详细的数据分析职业规划 一个产品的出现可以从业务和技术两个方向分析，业务需求+技术支持=产品的出现。 如果把职业也当成一个产品，也有类似的分析，
政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面九篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 政务大数据的物理模型：《政务大数据的物理模型》 政务大数据的部署结构：《政务大数据的部署结构》
数据治理中心DataArts Studio是为了应对上述挑战，针对企业数字化运营诉求提供的具有数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式治理运营平台，包含数据集成、数据开发、数据架构、数据质量监控、数据资产管理、数据服务、数据安全等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。
企业数据中台搭建完完成之后，如何让数据中台中的数据资产越用越多，越用越活，越用越稳定，这就需要数据中台运营机制。
企业架构理论体系中，数据架构始终是企业架构的核心组成部分。TOGAF企业架构框架定义了数据架构位于业务架构与基础技术架构之间，通过数据架构的治理实现的业务和应用的有效衔接。
也许每家企业有自己的表述，但核心都是“如何利用数字技术和智能技术推动企业实现商业模式、企业文化、组织结构的转型”。数字化转型战略启动后，很多企业一是很兴奋，二是投入大量资金进行各种数字化技术相关的平台、系统的建设，期待平台或系统的建设完成后就可以带领企业实现数字化转型。
我们先从数据能力开始，先看看数据领域常见的3个岗位的招聘需求，每个岗位的一些重点，我都用橙色字体专门提炼出来了
一个APP的构建与运营工作通常由多个角色分工实现，由于大家的工作重点不同，仅关注一个方面的数据就如同管中窥豹，无法全面了解产品运营情况，不能提出行之有效的分析建议。因此，只有搭建完善的数据运营分析框架，才能全面的衡量移动应用产品运营情况。除此之外，完整的数据运营分析框架还可以让产品经理和开发者不仅知道产品运营的基本状况和使用状况，更了解用户到底是谁，深入发现用户的需求。
https://www.cnblogs.com/itboys/p/10592871.html 数据仓库–通用的数据仓库分层方法
最近有不少同学向大讲台老师咨询有关数据分析职业发展的问题，由此可见，随着大数据的飞速发展，数据分析职业也成为很多同学关注的目标。不要急，大讲台老师这就给大家介绍数据分析的职业发展。
<数据猿导读> 企业空间交易平台“空间家”2.58亿融资之后，将建大数据服务平台；将大数据技术带到NBA赛场，ShotTracker获500万美元种子融资；TalkingData与迈点网合作，共建大住
作者：腾讯大数据 全文共 6212 字，阅读需要 12 分钟 —— BEGIN —— 数据分析对于运营来说是一个数据抽象的过程。 现实情况是连续的、复杂的、互相影响的，而数据抽象的过程，就是将这些复杂多变的现实情况简化为数字量，搭建数据模型，计算相关因子，推断事件归因，并推进自身改进优化。 由于现实的复杂性，我们作为产品、运营或者数据分析师，在实际问题处理时，就需要做归因分析，需要屏蔽其他因子的干扰，因此我们常常使用用户分群。 分群后，我们的用户群可能简化为： 在每一个分群下，我们可以简化地对比某个
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