看了一圈回答，发现大家基本都是从互联网行业运营的角度回答这个问题，还是比较有限的。我想从整个行业和企业的角度来谈谈数据如何驱动运营。

事实上，数据驱动操作的问题是如何使数据服务于业务，并实施以产生价值？

以hadoop以数据平台为例，先抛架构！

第一步:构建完善的数据环境

主数据管理

1、定标准

所需标准包括编码规则、命名原则、划分原则和共享原则。

标准规划：根据企业的实际情况确定实施范围，并根据优先级和难度制定计划。研究标准的内容可以通过问卷调查、现场访谈、文件收集等方式进行：数据分布、数据流量、服务规则等，形成研究报告。标准设计：方 ** 在数据业务描述定义、类型长度定义等信息定义的指导下，完成数据标准的设计和定义。实施映射：映射定义的数据标准与业务系统和业务应用程序，注明两者之间的关系和影响的应用程序。标准实施：借助专业工具实现标准着陆检查。维护加强：随着业务的发展，数据标准需要不断修订和改进，并有效地持续维护和改进。

2、搭平台

统一各业务中可能流通共享的主要数据的名称和标准

3、控制关键环节流转

包括主数据管理的关键环节，合理安排处理顺序，安排责任岗位或部门对应的关键环节。

数据质量

第二步:业务分析

ok，有了高质量的数据，下一步就需要分析数据。分析什么数据，如何反馈给业务，都需要转化为指标来解决

指标梳理需要与业务部门一起进行。从基层到高层，可以通过访谈和研究梳理各业务层面的关注指标。企业现有的也可以SCOR、计分卡等绩效体系或现有的业务分析体系转化为可解释情况的指标。

建立全指标体系

明确指标后，从每条业务线出发。这项业务对企业目标负责的关键成果是什么？（KPA）——每一个KPA可以用什么维度来衡量？（KRA）——基层的关键行动指标是什么？（KPI）

最后，对所有业务进行总结，形成全指标体系。以下图中的采购业务线为例

梳理报表系统

在整理了指标系统后，您可以大致了解每个业务部门需要分析哪些数据。数据通常以报告的形式呈现，报告相当于数据着陆产品，有主题和计划分析。

基本查询报告：来自基层业务和日常工作，功能作用于销售绩效查询、商品库存查询、在途库存查询、采购订单查询等特定工作。当用户需要工作时，他们会通过查询此类报告来获得他们想要的数据来支持他们的工作。

业务报表：用于日常管理，其功能不仅作用于特定的工作，而且作用于覆盖相关部门或部门管理的工作模块。例如，商店经理的绩效管理看板、库存管理、异常商店管理等。这些报告是基于日常管理工作，通过查看这些报告来监控业务的当前状态，并发现问题，这些报告属于决策援助。（以下财务部门的数据监控）

战略报告:这是用来管理高层集团的事情的，比如boss人们关注的是日常利润、项目进度监控等。这类报告通常以驾驶舱的形式显示，用于企业的全局监控。

建立分析系统

这是数据分析的范畴。与日常管理业务报表的单方面展示不同，我们更加关注某一业务问题，如通过分析数据降低供应链成本、通过分析市场环境制定市场策略等。智能制造、大数据营销、供应链优化、市场活动通常应用于传统企业ROI分析、零售商品场、用户肖像、客户标签等。这些行业都有自己的系统，这里就不赘述了。

数据分析赋能操作

分析一些具体的业务数据，发现业务运营过程中存在的问题，优化运营计划，协助决策。以下是一个例子，

8通过月份零售集团利润下降，FineBI通过分析销售数据，我们可以发现8月份的销售额环比增长12.31总毛利润下降%11.9%，总毛利率下降21.55所以问题应该在于成本控制。

由于集团是零售集团，销售和成本来自各个地区，因此我们需要分析成本问题的位置FineBI地图组件功能可根据区域显示毛利数据，发现湖南毛利数据异常。

进一步分析异常品类商品的分析FineBI联动功能，制作一个商店毛利率柱图组件，可以通过点击地图组件中的湖南省联动到商店组件，只显示问题省的商店数据

通过地图钻井，我们发现了湖南省长沙市的销售问题，进一步发现了具体的门店-长沙梅溪湖店是问题之源，通过波士顿矩阵图，我们将异常商品定位为零食-德芙巧克力。

在发现异常商品后，最后一步是调查订单。通过日期-毛利率折线图和订单清单，异常订单一目了然。8月17日七夕节，德芙巧克力出现了大量异常订单。员工可能使用优惠券兑现，需要移交审计部进一步跟踪，并制定相关规定，以避免此类行为再次发生。

以上是数据驱动运营的完整案例。通过数据，我们发现了商店运营中存在的问题，并进行了有针对性的改进。

数据能给运营带来的价值远不止于此。相信在不久的将来，数据驱动运营将成为中国企业的常态。