數據化運營討論（3）
2010年和2013年分別提出各自的數據化運營的戰略方針，大數據的運營時代已經來到，而如何整合海量數據成爲關鍵任務。
業內，對數據化運營的定義有區別，但核心和要素都是一樣的，那就是“以大數據分析挖掘爲基礎支撐企業以更加精細化的運營制度和戰略”。
落實到具體就是針對運營、銷售、客服部門的線上線下的數據分析支持。舉個例子，在互聯網企業，運營部門就要通過“日誌監控”“流量監控分析”、“目標用戶行爲監控分析”、“用戶反饋信息分析”等量化、細分、預測方式做到精細化運營。
數據化運營在企業內部應該是常態化的、制度化的（收集、應用數據制度），還應該制定相關的流程，企業每個部門和崗位，都要真正從數據的角度或高度運作各自的本職工作，自覺地在工作中使用簡單或複雜的分析工具，而不止單單隻有數據工程師才與數據打交道，大家都要習慣與數據交流，培養數據意識，避免人爲的主管因素影響決策判斷。從企業員工日常工作中使用數據的水平、層次就是判斷出企業數據化運營的水平。實行數據化運營的企業在對數據的重視和深度應該高於傳統企業。
數據將服務於運營前期的準備、中期的把控、後期的修正，客服不僅僅滿足現有用戶的需求，還將通過數據發現用戶的新需求，銷售人員通過數據分析和挖掘可以更加有的放矢，精準營銷。最關鍵的是數據技術人員要擔負起企業內部的數據技術和工具的推廣和普及。
企業領導人必須清楚知道，全員數據挖掘纔是最有價值的挖掘，數據化運營纔是企業未來競爭的核心。