数据分析和数据运营是一回事?

发布时间: 2020-10-21

现在国内最热门的行业之一莫过于大数据分析了,“人人都会python”已经成为一句口号,python也变成一种”全民语言”,小学也已经开设了python基础相关课程,有甚者幼儿园都已开始。姑且不论牙牙学语的孩童能否明白定义变量,我们先来说说与之关系密切的一个行业——大数据分析师行业。

首先就是数据分析究竟是什么。

数据分析是指基于商业目的,有目的地进行收集、整理数据,用适当的统计方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解消化,一球最大化地开发数据的功能,提炼有价信息的一个过程。这些数据包含了如性别、品牌、学历、商品质量、年龄、产品参数等等。数据分析的目的就是把隐藏在着一大批看似杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来,从而找出所研究对象的内在规律,在实际工作中,数据分析可以帮助人们做出判断,以便采取适当判断,以便业务部门能够在落地环节采取合理的行动。

不同行业的数据指标也不同,比如电商行业一般有PV、UV、成交用户量、成就感看、客单价、用户基础数据、GMV等,金融行业一般有访问UV、注册/申请人数、授信人数、平均审核时间等,游戏行业一般有推广页点击量、下载/安装量、累计用户数、用户成长等,直播行业一般有登陆UV、弹幕发送UV、观看总时长等数据,主要还是用户、产品、销售、市场端的数据。

说完数据分析再来说说数据运营,这也算是一个比较新的岗位吧,以至于很多人手头做着数据运营甚至只是运营的活儿然后声称自己也是个数据分析师了,说到底还是对两者的JD不够清晰。

数据运营一般从数据的角度出发来优化和提升业务,数据化工作重点还是在“运营”上面,用数据的方法来达到运营的目标,当然也可以理解成为用数据来知道业务运营的决策,从而提升业务运营的效率和实现业务增长的目标。

数据运营的本质是数据驱动的业务运营,而数据分析则是数据价值的运营,也就是从数据角度出发,而非运营一般从业务运营角度出发。数据分析平时主要的工作主要由数据采集、数分析、数据建模、数据可视化等组成,而数据运营的日常工作包括有用户运营、产品运营、活动运营、市场运营、渠道运营等,显而易见,两者是有很大不同的。

数据运营之所以不能算作数据分析的原因是其岗位主体是从事业务运营相关工作的人,说变了就是“运营人”,而数据分析则在技术上面的要求会高出不少,要求懂得数据采集、建模和分析,会利用数据分析工具,对于业务的了解必要但不是首位的,而数据运营则要求对运营的领域要有一定的经验,其次才是对数据分析有一定了解。所以这个轻重和顺序其实很明显了。

之所以现在很多人会误把数据运营理解为数据分析的原因还是对两者的职能及岗位本质不够了解,数据运营的核心在于用数据来分析、结构业务运营问题,完成业务运营的闭环,而数据分析则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。

数据分析和数据运营都是在用数据说话,都在用数据,都离不开数据与业务的结合,用数据来解释业务,区分两者才能更好的选择适合自己的职位。

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