对于企业的IT人员来说，最痛苦的就是面对业务的众多需求。IT人员不得不从繁忙的开发任务中抽出时间来进行数据分析，而业务和向导则需要等待很长时间才能获得数据。重复性的东西太多，一旦数据和需求上升，压力就会更大。

有问题就有对策，举报工具应运而生。后期流程固化后，分析师数量增加，就有了BI的应用，可以和数据分析、挖掘技术挂钩的工具。纵观这类标志，在企业规划的过程中随处可见，比如财务、销售、营销等对数据分析需求强烈的业务。如果应用在个人或者某个问题上，叫数据分析，那么放到企业的业务层面，辅助治理，产生效益，就可以叫数据运营。

首先，什么是数据运营？

简单来说，数据运营的本质还是运营，是一个发现问题、分析问题、解决问题的过程。不同的是，数据运营的全过程是以数据和工具为基础的，所以在技术上，实现过程可以分为以下八个步骤:需求分析、数据网络、数据整理、数据分析、数据可视化、模板开发、分析叙述、模板应用。

FR报表工具属于数据操作。

数据运营的条理

根据业务逻辑，数据治理可以分为以下几个层次。

1。业务指导治理。建立业务治理模型，通过网络、统计、跟踪和监控数据来指导业务。比如销售业务中日销售额、月销售额、年销售额的完成情况；电商营销业务过程中的流量，新增用户数，每天的营业额。

2。运营分析和治理。运营分析更注重对来自网络的数据的分析和治理，可以概括为对人、货、市场、人才的分析和治理。比如客户关系管理(CRM)、财务分析管理、供应链分析管理等等。

3。计划和管理。策划、规划和策略管理拥有第一手的治理决策，对每个策划环节都进行相应的数据分析来修改和制定策略，就像对消费者购买行为的分析一样，会员和客户的策略是接受积分制仍然打折制。

4。战略计划治理。战略规划需要通过企业内外部市场的外部数据，如企业竞争力分析、行业环境分析、战略目标计划等，做出一个长期的规划过程。

数据运营需要学会什么？

首先要说的是，数据操作不仅仅是一个手艺范畴，更是一个复杂的理论范畴，包含了大数据、机械学习、统计学等多个领域的知识。很多刚接触数据操作的人都不知道从何下手。

这时候就需要一个学习框架。网上很多人建议基于数据操作课程的学习思路:先学习数据采集知识，像dashboard；重新学习数据处理相关知识，就像sql属于数据库的数据抽取的题目；然后学习数据分析，比如Python、r等编程语言，FineBI等数据工具；然后学习数据可视化，比如Echart等等。

但是，对于新手或者想转行的人来说，这些都太过细致庞大。如果真的想入门数据运营，无非三个字——道、法、器。

道:这是指商业头脑。千万不要认为数据操作只是取数和使用数据。你首先需要学习的不是什么编程语言或者分析工具，而是建立经营分析系统相关的管理和营销知识。总之，没有商业头脑，就算你把所有编程语言都学会了，也成不了数据运营官。这是给完全外行的。我建议先看一本书《商业与经济统计》。

制造业商业指标体系

方法:自然是方式，主要指数据分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，这些都是数据操作入门的必备知识。当然也包括数理统计，这些仪器不需要太深入。简单学习一下数据分析相关的内容。对此，建议新手看一本书《谁说新手不会分析数据？

杜邦解剖

最好的网络机顶盒是哪个？目前推荐最强的电视盒子。

装置:现在你有了商业头脑，学会了分析方法，就可以学习数据操作中用到的各种工具了。这方面的装置很多，具体我就不多说了。

数据运营要用到的工具

1。数据库语言

企业常用的大型数据库有Oracle、db2、sql server、Sybase和Mysql。这么多数据库不需要城市，只要学会掌握其中的一两个就可以了。新手建议学习sql。

想要学习课程，首先要学习一些数据库系统入门，了解其意义，了解其在计算机系统中的地位，然后再进行进一步的讨论，就像一些数据库系统入门的书籍。然后选择小一点的，比如mysql，练习sql语言，然后数据库和软件的关系或者网络j2ee技术。

2、Excel

先别惊讶，Excel绝对是数据操作必须掌握的工具！Excel绝对没有你想的那么简单。至少要学会Excel中的各种高级操作，比如透视表。入门后可以学习更高级的功能。

学习过程可以基于以下顺序:

表格低级操作：很简朴，就是排序、定位、筛选等等；
低级函数：sum、if等这些逻辑判断函数和运算函数，一样平常也很容易学会；
透视表：没啥说的，学会透视表是必须的！

3。Python/R语言

作为一门偏向于数据分析的编程语言，R和Python相差无几，但从学习难度来说，我还是推荐Python，因为Python几乎可以说是市面上最简洁、最强大、最成功的编程语言，是规模的通用语言。

Python是一种计算机编程语言，也是一种面向工具的动态类型语言。它最初是为编写自动化脚本而设计的，但现在也用于报表开发和办公自动化。不建议从书上学习Python。如果是初学者，先找个基础教程，简单看一下。最重要的是要学会实践，从网上爬虫开始，逐渐入门一些高难度的项目。学会了之后，报表开发就相当简单了。

4。数据分析工具

这些工具的其余部分基于你选择研究的偏见，主要由以下几类组成:

图表类插件：ECharts、Highcharts等功能都十分壮大。
数据报表类：FineReport等，对于一样平常的报表制作，加倍易学适用。
可视化BI类：好比FineBI、cognos、tableau等，更直接地针对营业剖析。

FineBI分析工具

5。移动终端；大屏幕的可视化分析

模板应用成熟后，要考虑更好地服务于治理层和向导层，通过与当前HTML5技术和APP应用的对接，可以做出更好的应用。

FineBI可视化

总结

数据运营(治理)是数据分析的上层建筑，它本身并不能带来最大的性能和效率。只有将精准的分析效果以最真实的方式应用到业务层面，才能产生效益，也只有效益持续产生，才能称之为数据运营(治理)。