尤其是2014-2015年这个重要节点，随只能手机的第一波和第二波变化，移动互联网的发展得到了推动。

  大量互联网创业公司涌现，市场之间的竞争环境愈发激烈，这也让企业的增长成本变得很高，这些互联网勇于探索商业模式的公司更看重精细化运营以及对数据的重视，因此通过精细的数据分析运营，慢慢的变重要。

  数据运营是指利用数据指导决策和实现业务增长的过程。跟其他运营工作相比，数据运营将更看重支持业务决策、互联网运营等类别。精准流量是未来的发展的新趋势之一，数据运营会根据维度的不同对用户进行层级划分，数据运营得出的结果也是精准运营决策的依据。

  数据运营岗位对企业的业务发展具备极其重大意义。数据运营能够在一定程度上帮助企业发现运营中的问题，从而认识到当前操作模式的缺陷。数据操作的结果仍然是决策者决策时的信息基础，可以让企业的决策行为更有依据。

  数据是反映业务状况最真实的方式。数据运营的目的是通过分析数据发现潜在的海量数据问题，分析当前的市场环境，预测未来市场的发展的新趋势，提升工作效率，促进业务增长。

  数据收集是数据运营岗位的基础，但并非数据收集越多越好。数据的收集不是为了收集所有的数据，而是为了集中在运营目标上。数据的类型繁多，数据收集的主要是收集什么数据？围绕着企业的整体目标，数据通过长可分为四类：行为数据、流量数据、业务数据和外部数据。

  ①行为数据：通常以时间为记录顺序，记录用户在某一产品上的一系列操作行为。不同的平台/产品对用户行为有不同的定义标准，具体则需要结合公司的业务类型进行针对性的分析。

  ②流量数据：流量是用户行为的前提。用户的个别行为相对独立，不能有效地支持决策。因此，只有当流量达到某些特定的程度时，才能为决策给出依据。与行为数据不同，流量数据可以追溯到用户的来源渠道。依据这一些数据，可以做出更有效的渠道转换分析、广告决策等决策。

  ③业务数据：业务数据有点抽象。以电子商务产品为例，促销量、优惠券领取到使用等数据都是业务数据。业务数据与企业的生存紧密关联，因此企业会更加关注它。

  ④外部数据：外部数据来自公司外部，通常有第三方平台统计的行业数据。运营者可以用内部数据与外部数据来进行对比，分析公司目前的发展水平，其对决策也能起到很大支持作用。

  在进行数据分析之前，首先要考虑影响产品的核心指标。就比如：流量，是大多数网络公司中最重要的指标之一。当确定的核心指标过于宏观时，我们大家可以对核心指标进行分维分析，获得更精细的数据洞察。