数据运营和数据化运营是我们耳熟能详的两个词语，二者仅一字之差，但是内涵却大相径庭。有时候看似平常不过的事物，还是需要我们深入思考其背后的本质和逻辑的。本文作者根据自己的经验和理解，深入剖析一下两者的区别。

数据运营有两种定义，一种是指从事数据采集、处理、建模和分析的岗位或人，另一种是指用数据来分析和解决问题，以发挥数据的价值，帮助企业优化业务管理和提升决策效率。即第一种定义是指岗位或人，是个名词；第二种定义指的是做哪些具体事情，是个动词。

本文重点要讨论的就是第二种定义的数据运营。所有用数据来分析和解决问题的“动作”事项都可以纳入到数据运营的范畴。比如：数据建库建表、设计数据模型、设计数据字典、指标定义、数据提取、数据清洗处理、数据报表展现、可视化分析、数据建模、写数据分析报告等等，都在数据运营要做的事情之列。

数据化运营是指从数据的角度出发来优化和提升业务的运营效率，“数据化”是修饰“运营”的，重点还是在“运营”两个字上，“数据化”是方法和手段，“运营”是核心和目的，即用数据的方法来达到运营的目标，也可以理解为用数据指导业务运营的决策，提升业务运营的效率，实现业务增长的目标。

以下从定义、本质、视角、内容、作用对象等方面，分析二者的异同点，如下表1：

通过上表可以看到，数据运营的核心还是在完成数据的闭环，从数据问题出发最后回到数据问题的解决和数据价值的评估，数据本身就是贯穿始终的线索，数据运营侧重数据技术；而数据化运营的核心则是用数据来分析、解构业务运营问题，完成业务运营的闭环，起点是业务问题的数量化，终点是业务问题解决后的数量化反馈，业务是运营的主要线索（明线），数据是辅助线索（暗线），数据化运营侧重业务运营的技巧。二者的共同点是都在用数据分析和解释业务。

作者：黄小刚，*大数据产品设计与运营

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