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
“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。
互联网下半场，流量红利早已消耗殆尽，一方面是泡沫散去后投资人投资更加理性，没那么多钱可以给到互联网公司去烧钱拉客户，另一方面，现在用户信息过载、产品和服务同质化严重，经常是花了钱也得不到客户，这样导致
现在数据分析能力在职场中越来越重要，尤其对运营人来说，数据分析就是运营人职场能力的分水岭，不管是做内容运营、产品运营还是活动、直播运营，数据分析基本上已经成了大厂招聘运营的标配：
产品运营是产品取得成功，实现产品的商业目标的重要支撑。产品运营岗位的专业能力要求庞杂，在岗或准备入坑人员应该如何巩固自身的知识/技能树？
ESG 的最新研究显示，企业安全运营和安全分析已经陷入泥沼，只有做出重大改变才能脱离困境。为了探究当下企业安全分析和运营面临的挑战，ESG 调查了来自北美各行业中大型企业的 406 位 IT 和安全专业人员，得出以下结论：
“互联网人口红利的时代慢慢消失，流量进入存量市场，好产品和服务是1，运营是不断在1后面加0，是变成100还是1亿，都取决于运营做得好不好，对于产品来说基于数字化实现运营是互联网时代和智能时代所需要。数字化运营对各行各业都产生巨大的影响，加速传统的营销运营、客户运营、渠道运营等多方面的变革。而在疫情的笼罩下，产品积极拥抱数字化、智能化，将线下线上打通，对销售过程进行跟踪、预测，通过数字化提升运营效能。”
上面这些情形不管是在大公司还是小公司都是很常遇见的，如果你经常处于类似的工作状态下，那么一定时间后，你将失去两项核心竞争力：技术深度和业务深度。
2019年，将针对数据化运营进行一系列的文章总结，期待能够形成一套科学和体系化的方法和指引。而过程中，随着思考和实践的深入，相关的方法论会有优化，甚至推翻重构，请独立思考，根据实际情况，借鉴使用。
上一篇《为什么你做的数据分析，运营懒得看》中，我们列举了运营实际遇到的困难，今天接着分享，数据分析可以如何帮助运营解决困难。正如上一篇所说，数据分析已经为运营提供了大量支持，可惜仅限于认知现状阶段。那为了支持运营迭代升级，到底还需要哪些？这就得从运营迭代升级到底在干啥说起。
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。
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业为何要做精细化运营 随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM(每千人成本)化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。 对企业而言，打造精细化运营的
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。
本文为安全智能分析技术白皮书《智能基座，开启安全分析新时代》精华解读系列第二篇，通过应用场景下的案例（Web攻击检测模型）说明SecXOps如何提高安全分析模型开发、运营的效率，以实现安全智能分析自动化、智能化的进阶。
AI已经成为一众互联网公司的核心主攻，但谈起具体的应用，大部分时候，我们并没有听到太多让人信服的回答，而核心团队来自硅谷的Datatist想要从用户运营的角度，谈一谈他们的看法与实战。
SIEM等中心化数据分析平台汇聚的海量告警及其关联的日志，对安全运营团队产生了“DoS攻击”，造成告警疲劳现象，已成为安全运营中心运营效率提升的关键阻碍之一。为实现有效攻击事件的快速定位，并支持事件溯源、响应和取证，亟需更鲁棒、完备、高效的自动化告警分诊技术，来应对大规模、准实时告警数据流，全面促进运营中威胁分析流程的运转效率。
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业
随着数据的积累和算力的提升，人工智能技术的演进，企业组织不断进行数字化转型，IT运营必然需要向着更高水平的自动化演进。Gartner指出XOps的目标是使用DevOps的最佳实践实现效率和规模经济，在确保可靠性、可用性和可重复性的前提下，减少技术和流程的重复，实现进阶自动化[1]。随着不同的Ops发展，XOps已成为定义DevOps、DevSecOps、DataOps、PlatformOps、MLOps、ModelOps、GitOps和CloudOps等组合的总称[2]。总的来说，XOps技术促进企业组织通过数据和分析的运营技术赋能业务，推动提升业务价值。
运营是什么 大家都说运营是互联网行业门槛最低的职位，无论你是什么行业的，要想进入互联网行业，可能大部分人都选择从运营做起。运营人是将产品连接到用户的中间渠道，如何实现有效、高效运营是每一个运营人一直思考的问题。 图片来源：网络|仅供参考 数据分析是什么 数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。各项数据大盘是运营人们做决策分析的一大基础，现在市面上提供数据服务的公司可真不少，如何获取及时、准确的数据？如何分析这些数据？又如何有针对性地制定运营策略？相信你也和
众所周知，通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统)，每个人使用某些应用程序时所在的位置，以及他们的行为，观点，兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业为何要做精细化运营 随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM（每千人成本）化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。 对企业而言，打造精细化运营的好
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业为何要做精细化运营 随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM（每千人成本）化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。 对企业而言，打造精细化运营
导读：数据化运营是提高利润、降低成本、优化运营效率、最大化企业财务回报的必要课题。Python作为数据科学界的关键工具之一，几乎可以应用于所有数据化运营分析和实践的场景。
从研发、生产，再到运营、销售，制造企业所涉及的经营管理内容十分广泛。在过去的几年中，制造业的数字化转型快速发展，逐渐实现了全链路的数字化。
腾讯公司从2012年开始，通过对服务器运营流程、工具系统的建设，服务器从一线到三线的运营基本转入线上自动化。在服务器静态配置、动态的运行状态和生命周期各个节点的运营这几个方面，产生了大量的运营数据，这些信息像滚雪球一样，以几何量级快速增长。数据越来越多，该如何着手处理呢？这就像刚入门的厨子一样，在农贸市场里面对堆积如小山般的食材，无从下手。到2013年，建立网平的大数据平台，把所有的基础架构运营数据统一接入和管理，从此，我们开始了在数据矿山中挖掘金矿的历程。 大数据的处理 经过长时间的实践和总结，我们发现服
前言 腾讯公司从2012年开始，通过对服务器运营流程、工具系统的建设，服务器从一线到三线的运营基本转入线上自动化。在服务器静态配置、动态的运行状态和生命周期各个节点的运营这几个方面，产生了大量的运营数据，这些信息像滚雪球一样，以几何量级快速增长。数据越来越多，该如何着手处理呢？这就像刚入门的厨子一样，在农贸市场里面对堆积如小山般的食材，无从下手。到2013年，建立网平的大数据平台，把所有的基础架构运营数据统一接入和管理，从此，我们开始了在数据矿山中挖掘金矿的历程。 大数据的处理 经过长时间的实践和总结，我们
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。
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。 电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固
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
一、定义 用户运营指以用户为中心，遵循用户的需求设置运营活动与规则，制定运营战略与运营目标，严格控制实施过程与结果，以达到预期所设置的运营目标与任务。 二、任务 （1）用户运营是一个很繁琐的过程，运营者要有足够的耐心和细心整理用户资料和信息，产品的核心应该是解决用户的问题，了解用户需求是用户运营最重要的一个点，知道用户要什么，然后更好的为用户服务。 （2）要知道用户从哪边来？是通过什么渠道过来的？用户是谁？做好用户画像，清楚你的用户需要什么？ 三、用户运营日常的工作流程 做为一个用户运营，最基本的素养，就是
随着各行各业企业服务和产品越来越丰富多样，市场竞争也趋于白热化，想要吸引并留存用户，其难度和成本也在不断攀升，企业为了盈利和生存，需要更加严格地控制成本和预算，提升运营效率。
3.1 运营商常见的大数据业务 第1章介绍了运营商拥有的数据资产，运营商拥有从底层的设备和网络数据到上层的用户行为数据。有了这些数据，运营商大数据便可以衍生出众多业务，主要有SQM（运维质量管理）、CSE（客户体验提升）、MSS（市场运维支撑）、DMP（数据管理平台）。 3.1.1 SQM（运维质量管理） 一个电话或者用户一个上网行为的成功发生，对于整个运营商背后的网络来说，经过了很多种类、很多台设备才能一起完成。传统的监控和告警设备只能单点地监控整个流程中的某一处是否出现问题，这样就和业务脱钩了。
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。
活动运营、社群运营、内容运营等等，通过字面意思非常能直观的理解，因为它们拥有运营场景—“活动”“社群”“内容”，通过活动，基于社群，编辑内容促使产品引流、拉新、促活、留存。但是用户运营究竟在运营什么？
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。
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。
如今，各行各业都已经意识到了数据的价值，开始沉淀数据资产，挖掘数据价值，但是数据本身其实是很难直观地看到其价值的。数据就是存储在计算机系统的“01”代码，如果你不去用它，能有什么价值？
大数据和云计算的时代，数据和个人信息成了“云上的金子”，因为其堪比石油的巨大价值，针对企业和个人的数据泄露、网络攻击等安全事件时有发生。这个时候，新一代 SOC（Security Operation Center，安全运营中心）应运而生，在网络与信息安全保护中充当着越来越重要的角色。
我身边有一群人说很想做运营，有想转行的，也有应届毕业生小白。但当你问他什么是运营？运营应该如何做？在运营岗怎样才能成长提升自己？很多人还是一脸懵逼。还天真的以为年薪30万很容易到手。
近日，工信部、央行、银保监、国家互联网信息办公室等十二部门联合发布“2022年网络安全技术应用试点示范项目名单”，由腾讯云和广州农村商业银行股份有限公司联合共建的“金融云平台安全运营体系”成功入选。该体系依托腾讯安全SOC+产品，构建了自动化和智能化的安全运营技术体系，为金融行业安全运营管理提质增效提供了极具价值的参考。
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
作为一种革命性的信息技术，大数据技术正在赋予数据生命和更多的商业价值。借助大数据进行舆情分析，将大数据应用到交通系统建设，用大数据预测赛事结果，以大数据辅助医疗……可以说，大数据正在我们的生活中发挥大用途。对于个人而言，大数据带来了便利；对于企业而言，如何应用好大数据更是关系到未来的竞争甚至存亡。 大数据时代到来，企业面临的竞争环境发生了巨大变化。企业拥有的知识、情报和其他数据资产的数量及其应用效率已成为企业能否取得市场竞争优势的重要因素之一。为此，国内电信运营商的集团公司和很多省分公
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
3.1 运营商常见的大数据业务 第1章介绍了运营商拥有的数据资产，运营商拥有从底层的设备和网络数据到上层的用户行为数据。有了这些数据，运营商大数据便可以衍生出众多业务，主要有SQM（运维质量管理）、CSE（客户体验提升）、MSS（市场运维支撑）、DMP（数据管理平台）。 3.1.1 SQM（运维质量管理） 一个电话或者用户一个上网行为的成功发生，对于整个运营商背后的网络来说，经过了很多种类、很多台设备才能一起完成。传统的监控和告警设备只能单点地监控整个流程中的某一处是否出现问题，这样就和业务脱钩了。 以
运营商已跨入大数据时代 由于网络的快速发展和智能机的快速拓展，目前已经进入移动互联网时代，移动数据流量大幅增加。 造就该趋势主要有两个原因：第一，运营商大力推广3G 甚至4G 智能手机，支持高速宽带的智能终端得到进一步普及;第二，移动网民规模持续增长，而在智能终端的支持下，网民对移动服务的需求也在持续增加。 目前，运营商在数据的采集上进展迅速。三大运营商普遍已在2012 年起开始进行大数据中心的建设，并于2013 年起开始陆续收集大数据(如图表2)，开始累积比较完整的用户信息;进入20
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
导读：数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑： 不知道从哪里获取数据；不知道用什么样的工具；不清楚分析的方法论和框架；大部分的数据分析流于形式；其实，数据分析并没有大家想象的那么难！接触了很多数据从业者，总结了这篇文章，希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。 一、概念：数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下
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