伴随着数字化的趋势，各种互联网技术的发展日趋成熟，越来越多的传统型企业也开始实施所谓的数字化转型战略。当前我们谈及的数字化转型，其实也有这样的背景和特性：以用户/市场为主导的企业文化、即时反馈、实时接收请求处理需求、自动化服务、智能处理、在线接入、推动商业变革、重新定义商业等等。
加上企业进行数字化的基础就是大量的、繁杂的、高度商业关联的基础数据。以各种数据为基础加工、分析呈现、灵活运用、改进业务的流程称为数字化操作。简单理解，企业数字化运营的本质就是一个“运营”的过程和企业经营管理的一种手段，核心在于发现问题-分析问题-解决问题的过程，从业务指导管理到运营分析，从企业经营策略制定到企业的战略规划，数据在这些方面扮演着关键角色。
以数据为基础的经营方式，没有例外的最终目标是给企业带来价值增长，如员工规模、GMV、AUM、如果偏离上述目标，财务利润或其他核心指标将失去主要意义，企业数字化转型的最终目标应该也应该是完全服务于业务，在这里，将数据和业务分成四层。也就是：数据来源于业务、数据将反映业务、用数据驱动业务、用数据验证业务。
第一：数据来自商业
关于数据来源：在数字化企业中，初始数据由业务端输出，由业务端维护到基础数据系统中，但是这些原始数据对于企业来说基本上很难直接应用，这就需要通过对数据的挖掘、预处理、清洗、转换等多个解析流程才能够进入分析使用阶段，从而真正让企业有效且充分对数据进行应用。这个过程也是企业将业务流程进行数字化的其中一部分。通常情况下，最终数据的用户(业务分析人员或业务决策层)将不再关心诸如前期数据收集清理或业务流程数字化这样的处理工作，更多关注最终呈现在决策场景下的数据内容，更多关注业务情况。
可以根据企业的整体转型过程，建立如访问浏览用户-咨询用户-下单用户-付款用户等指标体系。另外，我们也可以每天从大量的指标系统中提取关键指标，或者定期进行用户行为路径、用户需求等特定主题性分析，以及按日、周、月定期输出数据看板;
另外，还需要从企业的整体商业逻辑出发建立完善的分析体系，包括：
业务指导：通过数据收集整理、统计、跟踪监控和搭建一套日常业务的管理模式，引导业务的发展。如日、周、月销售数据以及每天的访问流量转化、新增用户转化等指标的数据看板。
营运分析：企业在数字化层面的营运分析更侧重于收集到的信息的整体分析与管理，通常按特定周期报告，如周月度分析报告、周度财务状况分析、客户关系分析等。
运营战略：经营战略管理属于高层决策，根据各个业务环节相对应的数据分析对战略进行修正和制定，如消费者行为分析、活动策略制定的模式等。
策略计划：策略计划是根据企业内部以及外部市场的资料，制订长期计划的过程，如企业竞争力分析、行业以及市场分析等。
利用思维导图，逻辑图，组织结构图，树形图，时间轴，鱼骨图，矩阵图等等方式来拆解业务指标是整理思考的一种不错的选择。
第二：用数据反映业务
符合业务发展逻辑的指标体系完成后，下一步就是让数据学会说话，及时反馈业务中的不足之处，对于商业场景的深入理解和逻辑推理能力对解释数据是必需的，以便业务层能够更好地理解数据所反映的业务状况，还需要采用合适的模型，如基础漏斗模型、AARRR模型等：
此外，在各种业务场景中，常采用一些常用的分析方法，如四象限图、帕累托图等。
有多种数据显示模型和方法，选择了最适合业务场景和业务逻辑的模型和显示方法，可以更加简洁地描述业务状况。
第三：用数据驱动业务
在业务方面，用数据驱动业务一直是一个难题，通过数据模型或可视化方式读取的数据漏洞必须得到重视和解决，应用数据推动业务发展，解决业务短板也应该成为企业日常工作之一。培养企业数据思维，培养数据习惯也是一个长期的过程。一个快速、高效、易应、保证更新频率的快速、高效、易用、可靠的数据平台，有利于数据用户和业务合作伙伴。我们的数据产品矩阵逐渐形成，为业务层提供全面、及时、准确、可靠的数据服务;以自主式客户洞察分析为平台，提供客户全过程转化分析，通过互动分析，轻舟平台满足各种定制化数据需求，可以查询各种类型的数据结构和指标标准，报表平台可以完成一分钟的拼表工作。
数字化转型过程离不开各个数据产品/平台、数据团队和业务团队的高度合作，这也反映了数据运营的精细化程度，从数据使用粒度的细分到从管理层到一线业务对数字化的深度认可。除了这种自上而下高度重视业务数据和数字化之外，同时还需要专业的数据运营/支持团队。除了掌握必要的数据分析方法外，这样一个数字化的企业团队还需要深入了解整个企业的数据产品矩阵和数据指标。最重要的是对业务的深耕，如何处理后台的数据和一线业务人员之间的互通是非常困难的。一个简单的方法，新入局的数据化管理人员到业务前线岗位轮岗或者兼职一定周期，全身心参与到业务过程将会对其后期的业务分析能力大有提升，也会对业务过程数字化有更深刻的理解。
数字化运营本质上是人为干预的过程，取决于数据使用者如何分析和利用数据进行决策，在某些情况下，好的数据产品可以解决问题。但是，我们可以通过一套运营机制和数据产品的工具以及深耕行业的业务经验来让数据驱动业务的发展，数据驱动业务的最终结果则是业务流程进行数字化的过程。
虽然我们在进行数字化转型依靠的是数据，但有的时候数据也并不能够完全相信，例如数据统计过程中会不会存在漏洞、数据的口径不一致所导致的数据差异以及由于受到大环境因素影响导致数据产生异常波动等情况的发生，这其实没有办法对特殊情况进行有效的解释，加上数据本身就没有业务背景，这需要具备成熟业务经验的员工来解释和处理。
另外，我们也很难通过数据来解决的感性问题(例如人为思想和情感因素)、产品创新问题(需要产品经理的创新想法和经验)等问题，因此更能体现人为用数的重要性。
第四：用数据来验证业务
当数字化技术真正应用到业务层之后，能否为企业带来企业所期望的收益，是否推进数字化转型，这些问题并没有一个清晰的正确答案。过去数据只能评估预测以及反映企业在经营战略方向中所存在的问题，但并不能精确地预测未来企业的经营结果，所以还需要形成一个闭环，来自业务层的原始数据，通过处理后所提供的数据模型来反馈业务过程中的不足之处，我们需要人工利用数据对业务进行干预和调整后，业务结果的反馈给以前的数据系统、数据指标体系、数据模型、通过对结果的分析进行反馈和修正，形成一个正向循环的过程，促使数据与业务同时得到改进，实现数字转换的终极目标。
在数字化过程中，各种类型的数据需要被业务端以及企业整体高度应用，不仅要在各个业务流程中参与业务的优化改进，而且要参与到最终的业务决策中。
数字流程带来的数据化管理与操作可以探索得十分广泛，取决于数据与业务之间的复杂联系，并深入了解业务流程，而这本身并不能实现性能和效率的最大化，唯有在业务级别上最切合实际的应用正确的分析结果，才会带来好处，每一种操作方法都需要考虑最终给业务层或企业带来的真正价值。
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