简而言之，数据运营的实质还是运营，就是一个发现问题—分析问题—解决问题的过程。与此不同的是，数据运营的整个过程是基于数据和对象的，所以从技术上来说，数据操作可以分为以下八个步骤：需求分析、数据收集、数据整理、数据分析、数据可视化、模板开发、分析报告、模板应用。

数据运营的层次

根据业务逻辑，数据化管理可分为以下层次。

1、业务指导管理

以收集、统计、跟踪和监测搭建业务的管理模式为企业提供指导。举例来说，销售业务的日销售额、月销售额、年销售额的完成情况;电商营销过程中的流量、新增用户数量、每日的成交量。

2、运营分析管理

业务分析更多地侧重于对收集到的数据进行分析和管理，可以归纳为人、货、场、才的分析管理。比如，客户关系管理(CRM)、财务分析管理、供应链分析管理等。

3、经营策略管理

经营策略管理拥有一手的管理决断，每一经营环节都要相应的数据分析来修改和制定战略，如分析消费者购买行为、会员顾客策略，是采用积分制还是折扣制。

4、战略规划管理

战略规划要求根据企业内部和外部的市场外部数据，制定长远的规划过程，如企业竞争力分析、行业环境分析、战略目标规划等。

结尾

本文主要讨论了什么是数据运营，数据运营的本质其实还是运营，也就是一个发现、分析到解决问题的过程。

对于数据运营，我们可以分为8个步骤。

另外，我们还谈到了数据运营的层次，对于数据运营的层次，我们可以分为4个层次，分别是：业务指导管理、运营分析管理、经营策略管理、战略规划管理。从以上4个层次，我们可以对数据进行管理，从而帮助我们根据业务的需求来更好地运营。