数据运营，一个从名字就劝退一批运营人的岗位，一旦和数据挂钩，数据运营就不单是单纯的运营岗了，而是需要懂得数据，会处理数据的运营人才才能胜任，所以合理的是，要掌握“专业数据语言”的运营岗位，其薪资水平相比起其他运营岗来说会更高一些。本期就来详细介绍一下，带有“高薪”光环的数据运营职位。
按照惯例，在开始前我会先为这个职位值不值得入行给出一个评分：4星。
其中薪资收入：4星；工作内容：3星；发展前景：4星
星级评分标准如下：
1星：不建议去，除非没有选择
2星：可以选择去，但是有缺点，不太推荐
3星：工作还算体面，能拿得出手
4星：一点点缺点，几乎没什么不好
5星：特别推荐去，完美工作
数据运营工作内容和行业情况
运营的工作技能必须提到一个，就是数据分析，但其实每一个运营在数据分析上的技能也只是一知半解，或者只能从已有的数据中尽可能寻找针对性的执行思路。
而要想懂得用户的行为，就必须对他们的每一个行为进行精细化的运营和分析，需要对用户进行分层，对用户的行为进行分类，并从中观察每一个数据结果，甚至可以根据效果来倒推分析需要什么数据来指导决策。
做好这些工作需要一个专业的运营人员来对数据进行处理、分析，也就是数据运营。所以数据运营岗位的主要工作就是：
收集、分析和解读数据，将数据拆分成几个关键性的部分，运用各种工具和技术来提取有用信息，将其转化为策略和行动计划，以便帮助企业做出更明智的决策。在数据运营的领域中，有许多不同的行业，包括电子商务、金融、健康保健等，每个行业都有其独特的数据运营需求和挑战。虽然不同行业数据运营需求有出入，但其日常的工作内容是大差不差的：
- 收集需求
数据运营岗位需要从其他运营人员手里收集其在业务执行过程中希望获取的数据，或者根据某运营在执行某件事遇到的困难，来分析原因，获取可解决问题的数据。这两者都是必要的，因为数据的获取和数据的源头其实是问题的出现，而数据的分析就是为了使得问题能够被高效地解决。
- 对数据需求进行分类
拿到数据需求之后，需要评估每一项数据，看数据的需求获取是否完整，是否有遗漏，未涉及到各个环节；并将数据进行分类，相同获取方式的数据、耗时较长的数据以及容易获取的数据，并根据这样的分类来为自己建立工作流。
- 数据整理与分析
在获取到数据后，需要对数据进行整理，以易读的方式进行展现，并针对每一个数据需求背后需要分析的问题进行思考和细致的分析，比如指标体系的建立，以及每一个指标体系对应的消费者行为或者能够得到的结论和洞察。
- 根据数据分析结论进行决策
数据运营最后的目的其实就是落在决策上，通过数据分析得到的结论和内容，以及在获取需求时就分析的如何解决出现的问题，来为下一步的执行做出有意义的指导和纠正。
