数据运营是指数据的所有者通过对于数据的分析挖掘，把隐藏在海量数据中的信息作为商品，以合规化的形式发布出去，供数据的消费者使用。
数据充斥在运营的各个环节，所以成功的运营一定是基于数据的。在运营的各个环节，都需要以数据为基础。当我们养成以数据为导向的习惯之后，做运营就有了依据，不再是凭经验盲目运作，而是有放矢。
数据作为直接生产力，是指数据工作者将数据价值直接通过前台产品作用于消费者，现在比较好理解的一个应用就是关联推荐，你买了一个商品之后，给你推荐一个有可能再买商品，个性化是数据作为直接生产力的新浪潮，这个浪潮已越来越近。
同时，我们利用数据可以帮助业务发现机会，举个例子：淘宝上有中老年服装细分市场，有大码女装市场，这些市场可以通过对周边环境的感知，了解到我们身边有一些中老年人或胖妹子在淘宝上面没有满足的需求，那么还有没有其他的渠道找到更多的细分市场呢？
通过用户搜索的关键词与实际成交的数据比较，发现有很多需求并没有被很好的满足，反映出需求旺盛，但供给不足。假如发现了这样的细分市场，公布出来给行业小二，公布出来给卖家，是不是可以帮助大家更好地去服务消费者呢？这个例子就是现在我们在做的“潜力细分市场发现”项目。
数据分析模型：
A. 建立数据化运营体系
B. 利用数据帮助业务发现机会
C. 通过数据找到问题发生的原因，进一步解决问题
D. 建立数据监控体系，掌握发生了什么、程度如何
数据作为间接生产力，是指数据工作者将数据价值通过运营传递给消费者，即通常所说的决策支持，数据工作者产出报表、分析报告等供各级业务决策者参考。当我们有了足够的数据之后，我们可以不再依赖主观判断，而让数据成为公司里的裁判。理想情况下，如果我们能够追踪一切数据，那么我们所有的决策都可以理所当然的基于数据。
在企业中，我们从整体战略到目标设定，再到驱动商务运营的方法，后采用一定的度量来衡量数据运营的效果。
数据在企业中的作用是巨大的，不同层面的人，需要对数据做不同的操作。
决策层：商业智能=战略，电子商务的运营策略。
管理层：商业智能=战术，商务运营的计划。
运营层：商业智能=操作，电子商务运营具体的实施。
