为什么数据化运营如此重要?

企业都知道大数据应用的重要性，大数据也渐渐被引入企业的应用平台中，但是大数据的应用结果并没有企业想象中的那么顺利，为什么大数据的变现过程中如此艰难。

第一、大数据的价值还没有受到应该有的关注，大数据的应用公司越来越多，大数据的言论越来越多，但是大数据的价值到底在哪里，很多使用者都不是了解的很清楚，因此很多的企业虽然说在关注大数据，但是都还在观望的状态，大数据初步要投入的成本不小，虽然说获得的收益也不小，但是和要承担的风险对比起来，很多企业还是要三思的，特别是对于一些规模比较小的企业来说，到底有没有需要引入大数据还是一个需要重复思考的问题，从市场的总体趋势来说，大数据的价值还没有引起该有的重视。

第二、数据安全性的问题是绕不过去的，对于一些企业来说，信息安全对于他们至关重要的，金融行业的客户信息，信息行业的技术信息等，这些使得企业具有核心竞争力的信息，一旦受到泄露或者被不法使用，造成的后果是不可估量的，大数据的储存、使用都和互联网息息相关，互联网的安全性很大程度上并没有被大家认可，很多互联网上交易都是在边缘地带，企业如果想要使用大数据技术，数据信息的安全性问题是必须要关注，也要解决的问题，只有个人或者企业的数据信息得到保护，新的数据伦理规定出台，数据信息的实际的应用价值才能彰显出来。

第三、大数据应用变现能力不足，大数据应用中变现能力的实现，并不是说只要投入就可以了，例如在互联网领域的用户数据，只有这些变现渠道可以和用户核心的能力直接契合在一起，才能够获得变现的能力，变现的能力强不强和企业自身的能力也有很大的关系，持续的变现能力更是和企业的持续投入息息相关，大数据应用在企业中还是要强调更多真实的企业情形，锻炼数据的理解和应用能力。

大数据的真正价值在于数据驱动决策——通过数据来做出的决定，要优于常规决策。当你的想法有更多的证据(即数据)来支持业务决策时，这一点当然听起来不错，但是如何让这个想法真正落地，是一件非常不容易的事。

数据驱动是什么意思？

想要成为一家数据驱动型公司，这可不仅仅是收集数据、定期查看数据这么简单的。真正的数据化运营指的是，企业在做每一个决策之前，都需要分析相关数据，并让这些数据结论指导公司的发展方向。

每一位员工也应收集、分析并定期学习数据。数据应该共享，并用于规划、报告、在内部监控自己的目标和方向。

为什么数据化运营如此重要？

为什么数据化运营如此重要?答案很简单， 相比基于本能，假设，或认知偏见而做出的决策，基于证据的决策更可靠。通过数据驱动的方法，你将能够判断趋势，从而展开有效行动，帮助自己发现问题，推动创新或解决方案出现。麻省理工学院一项针对数字业务的研究发现，那些在大多数情况下都进行数据驱动决策的企业，它们的生产率比一般企业高4%,利润则要高6%。

数据还可以为员工提供一个良好的标准，将自己的工作和业务结果联系起来，从而发现一些可以改进的新机会。绩效评估可以建立在一些可衡量的标准上，管理者也可以了解整个公司的状态，以及公司的优势和劣势所在。

Salesforce的创始人兼CEO Fred Shilmover在一次采访中说：“你要么利用数据，做出更好决策，要么你就忽略这些数据，让别人超过你。”

数据驱动决策的六大步骤

1.得到尽可能多的数据

数据驱动决策的第一步是，你要有数据。现在基于云的软件平台成本相当低，你真的没有借口不收集和存储尽可能多的数据。这些数据也许有用，也许没用，但你永远不会知道，除非你真的去分析这些数据。

在收集数据的过程中，你应该注意两类数据，内部数据(搜索引擎指数、网站转化率和已有客户数据)，外部数据(社交媒体、竞争对手数据、市场数据等)。今天的数据收集和分析工具允许您将任何东西变成数据，所以你可以尽情让你的想象力自由驰骋。

2.制定可衡量的目标

制定一些可衡量的目标(比如增加20%收入)，迫使自己去分析为什么没能达到这个目标。找到原因的唯一方法就是查看数据，这将帮助你发现哪些变量影响了业务的哪些环节。你做的每件事都应该有一些可以去测量的成果。这些“目标”不仅仅适用于高层，也应该被用于单个项目和个人目标设定。这不仅能帮助你评估你的表现，还可以让你的员工了解自己对公司带来的贡献。

3.确保每个人都能使用数据

一旦你收集并存储所有的数据，你需要确保公司的每个人都能使用这些数据。数据不应该局限于数据科学家或IT部门。为了培养一个数据驱动的文化，每个部门都要有使用数据的权力，以做出相关决策。因此培训员工了解数据非常重要。

很多国际领先的企业都意识到，成功意味着给人们提供处理数据的机会。让数据为所有员工变得简单可用，这足以改变一个公司的文化。这有助于企业成功。

为了让每个人都能使用数据，你需要一个c级别的人负责你的数据策略。这个人要带领公司推动数据驱动决策，并通过自上而下的命令和指导，来推动公司文化的转变。

4.雇佣数据科学家

你应该将数据融入到公司的每一个角落，但是要想深入了解你的数据，你还应该雇佣一些数据专家。你的员工应该了解数据，但你不能指望他们会掌握复杂的算法和数据挖掘技术。你需要自己找一些数据科学家。你应该找一个非常懂业务，又十分了解数据科学、数据洞察、数据营销和策略的人，这个人不仅可以将非结构化数据转换为结构化数据并进行定量分析，还帮助公司决定要对哪些数据源进行分析，客户真正需要什么样的数据和分析需求，以及如何最好地把基于数据的产品和服务转变成行之有效的商业模式。

5.挑选合适的数据分析工具

有了数据科学家以后，你应该搭建一个完整的数据分析平台。如果你的IT部门人手有限，你可以选择一款敏捷型的数据分析工具，例如永洪BI,基于这些工具再进行定制化开发，打造出最满足自己分析需求的数据平台。目前市面上的数据分析工具既有免费的，也有收费的，一些领先工具已经可以做到实时、自服务、动态可交互的分析。你可以用免费的流量监测网站，来判断自己官网的搜索指数，监测APP运营状况。当分析需求变多时，你也可以挑选如永洪BI、Qlikview这样的大数据分析工具，进行多维度的自服务的数据分析。

6.让数据变成优先级

成为一个数据驱动公司的最好方法就是使数据成为一个优先级的任务，从最高层的管理者开设。公司的每个人都需要了解数据驱动的方法。这意味着你需要培养一种数据驱动决策的文化。

有远见的公司已经把数据驱动决策融入到他们的日常工作中。他们几乎所有重要决策的核心都是数据。他们在做决策时可以容忍疑问，甚至异议，只要这些质疑是基于数据和分析的基础上。这才是真正的数据驱动型企业。因此，一些专家甚至放出豪言，3-5年之内，如果你的企业还没有开始构建数据化运营体系，那么你的企业很可能将因为失去数据打造的核心竞争力而苟延残喘。

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