不少互联网公司都在展开数字化建设，但数字化建设这条路并不如想象中的那么容易走，过程中往往会面临许多问题和困境。这篇文章里，作者就基于互联网行业数字化建设普遍存在的困境，从数据运营角度来做出数字化建设的经验总结，一起来看。
互联网行业对数据的应用实践在已践行十多年，从报表开发、数据分析、数据产品等领域专职岗位的设置，到数据挖掘、数据运营、数据中台、数据运营产品的整合和细分，行业内已认同数据资产的价值，且这种认同已外溢到其它行业，已经过时的概念“+互联网”、“互联网+”其实还在探索中，而新的概念“数字化建设”已在引领风潮。人们对它的期待不再局限于特定行业和领域，而是提升到了前所未有的高度，希望通过它推动整个国家产业转型升级。
但是，回过头来，聚焦于互联网行业，我们又发现数据的作用似乎并没有期待中的那么亮眼。很多公司在数据应用的实践中败下阵来。
基于互联网行业数字化建设普遍存在的困境，此系列文章将以数据运营、数据产品、运营管理三篇文章系统阐述互联网行业数字化建设的经验总结。
以下为【数据运营】篇内容：
一、数据运营的期望与现实困境
公司对数据运营团队的朴实期待是帮助业务实现数据化、精细化运营，并能从数据中发现运营办法。拆解开来，粗略总结为三个方面：
监控业务运营数据，提示风险和机会；介入业务管理，帮助业务实现精细化运营；出具策略分析报告，把握机会和新动向。但实际效果往往不尽如人意：对于1，可以做到，并能充分发挥出严密的数据逻辑，处理各种维度的数据统计，并能形成完整的数据分析方法论；但沦落为表哥表姐，遇到经营异常也难以找不到原因或提不出有效的解决办法；对于2，数据人员往往在业务上是门外汉，提不出精细化运营办法或指导不懂运营老法师；对于3，策略和机会像是井中月镜中花，好像可以触摸到，但理论是理论，实践起来又是一回事。
二、困境原因分析
数据人员的优势体现在逻辑分析上，但是逻辑分析落不到业务这个实体上，核心原因是数据人员不懂业务，并且没有搞懂业务、持续跟踪业务动向的途径：
数据人员每天困在数据工作中，没有时间深度参与业务；数据人员部门独立于业务部门，没有途径参与业务。能否搞懂业务，是数据运营团队的命门。
一个基本的原理：输入的信息经过加工处理形成输出的信息。数据人员其实就是通过专业知识对信息做加工的主体。那么如果想要数据人员有高质量的输出，就必须有完整的信息输入。如果只输入数据信息，那数据人员只能在数据上雕花，数据人员只能发挥出数据技能，最终往往成为表哥表姐的存在。
而如果数据业务信息和数据信息，则数据人员可以匹配、整合、逻辑推导这些信息，形成基于业务理解的数据分析报告。优秀的数据人员更是能够通过输入的业务信息不断提升自身商业理解能力，成为策略性人才。一个只掌握数据信息的运营团队和即掌握业务信息又掌握数据信息的运营团队，哪一种更能发挥出数据人员的价值？只有数据人员自己才懂这种切肤之感。
三、解题办法
1. 数据运营团队的人员构成
数据信息处理能力是数据人员的硬技能，业务信息与数据信息的整合能力是数据人员的加分技能。而商业视野，希望数据团队的核心头部人员能够具备，这样，数据团队才能走的长远。
2. 组织架构设置
数据处理能力是数据运营团队的自身必要的能力。但业务信息能否顺畅流转至数据运营团队，是公司层面需要考虑的问题，这需要通过组织架构来建立数据团队与业务团队的协作关系。
数据运营团队通常会平行于业务部门，统一向运营leader汇报。数据运营团队与业务部门之间为协作关系，每个数据人员别对接部分业务组。
这样的设置大体上正确，但常常起不到效果。依赖于运营管理部对数据运营组的看重程度。如果很看重，数据运营组参与很多业务，自然能获取很多业务信息；但如果不看重，或者运营管理部leader和数据运营组leader没有获取业务信息的意识，数据运营组的作用则很难发挥。这个组织架构设计的最大问题在于过多依赖于人的因素，不稳定。
那么，何种组织架构才是稳定的呢？答案是基于业务流程的组织架构。
前文提到的组织架构依赖人的主观能动，以下组织架构设置基于对事情的管理。它的核心变化是将数据运营组由一个运营支持部门变为业务管理部门，并且所管理的事项天然带有数据属性。
比如平台管理需要监控平台流量分布制定平台运营策略，而平台运营策略直接关系到各业务组可分配的平台资源。这样，通过平台管理就串联起了运营管理部的整体战略和业务组的具体执行结果，也将串联其中的业务信息、数据信息输入了数据运营组。基于“事”的组织架构具备较强的稳定性，沉淀的经验都可能成为业务增长的养料。
可能有人会说这个数据运营组不是真正的数据运营组，因为大家理解的数据运营组的人员均为数据分析师，而这里定义的数据运营组具备更多的业务运营属性。
没错，也没人规定了数据运营组一定只能是表格表姐。凡是具备数字化建设思维、具备数据能力，甚至业务运营人员都可以是数据运营组的成员。提升运营团队数字化能力和组建数据运营部门，体现了两种层次的数字化建设思路。显然后者已经过时了且被反复证明不可行了，但是仍然有企业前赴后继地去试错。
业务优化和变革的主角永远不能只有数字化部门，需要通过数字化部门调动起核心业务管理部门共同参与。缺乏数字化运营的岗位设置，是很多公司都没有认识到的问题。
3. 数据运营团队工作流
基于优化后的组织架构设置，我们知道数据运营团队（或数字化运营团队）的主要工作聚焦于核心业务流程，通过核心业务流程触达各业务一线部门。又通过核心业务流程获取数据信息和业务信息，加工处理后输出流程管理的调优办法，向上反馈至运营管理部，再下发执行。这就形成了【决策-执行-调优】的管理办法迭代。
另外，数字化运营依赖专业的管理工具，通过系统将策略落地。所以，业务管理系统成为数据运营团队的阵地，数字化建设通过业务管理系统承载和展现，形成【决策-执行-效果-调优-落地】的流程管理闭环，推动长效运营机制的建设。
通过业务管理系统连接数据产品也是解决数据产品团队困境的办法之一，详细内容将在数字化建设三部曲之数据产品篇讲解。
基于业务流程和业务系统的数据运营团队不仅解决了自身的困境，也将成为业务流转的关键中枢，调动起管理资源、业务资源、策略资源推动数字化建设，成为数字化建设的牵头人、引领者。
四、总结
1）数据运营困境：抱有高期待，但是总是寻找不到融入业务发展的落脚点，沦为表哥表姐。
2）原因：脱离业务，不掌握业务信息，巧妇难为无米之炊。
3）解决办法：
团队人员能力：数据技能+商业分析；建立数据化运营的组织架构，有的放矢；基于业务流协同业务部门与数据产品部门，成为数字化建设的引领者。