對于企業(yè)的IT人員來說，最痛苦的事情莫過于面對業(yè)務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發(fā)任務中抽時間來做數據分析，而業(yè)務和領導則需要等很久才能拿到數據。重復的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；后期流程固化之后，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現(xiàn)象，其實在企業(yè)經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業(yè)務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那么投入到企業(yè)的業(yè)務層面用于輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發(fā)現(xiàn)問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現(xiàn)的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發(fā)、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬于數據運營
按照業(yè)務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業(yè)務指導管理。通過對數據的收集、統(tǒng)計、追蹤和監(jiān)控搭建業(yè)務的管理模型來指導業(yè)務。例如，銷售業(yè)務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業(yè)務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關系管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環(huán)節(jié)進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是采用積分制還是打折制。
4、戰(zhàn)略規(guī)劃管理。戰(zhàn)略規(guī)劃需要通過企業(yè)內部和外部的市場外部數據制定長遠的規(guī)劃過程，如企業(yè)競爭力分析，行業(yè)環(huán)境分析，戰(zhàn)略目標規(guī)劃等等。
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，里面包含了大數據、機器學習、統(tǒng)計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據采集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬于數據庫的數據提?。蝗缓髮W習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然后學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對于新手或者要轉行的人來說，這些未免過于細致和復雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：這里指的是業(yè)務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什么編程語言或者分析工具，而是和建立業(yè)務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業(yè)務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對于完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統(tǒng)計》。
制造業(yè)的業(yè)務指標體系
法：自然就是方法，這里主要是指數據分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數據運營所必備的知識。當然了還包括數理統(tǒng)計學，這些東西也不用太深入，簡單學一下與數據分析相關的內容就可以了。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會數據分析》
杜邦分析法
器：業(yè)務思想有了，分析方法也學會了，下面就可以學習數據運營用到的各種工具了。這方面東西比較多，下面我分開細說。
1、數據庫語言
企業(yè)比較常用的大型數據庫有Oracle 、db2 、sql server 、Sybase、Mysql，這么多數據庫不用都會，只要學會掌握其中一兩種就行了，新手的話建議學習sql。
學習過程的話建議先學習一些數據庫系統(tǒng)概論，明白其存在的意義，了解其在計算機系統(tǒng)當中的地位，然后再進行進一步探究，比如一些數據庫系統(tǒng)概論類的書籍。然后選擇一款規(guī)模較小的如mysql進行sql語言的實踐，再往后就是數據庫與軟件或網絡j2ee技術之間的關聯(lián)。
2、Excel
先別急著驚訝，Excel絕對是數據運營工作當中必須要掌握的工具！想要精通Excel也絕對不是你想象的那么簡單，起碼要學會Excel里的各種進階操作，比如透視表，再高級一點的函數可以等你入門后再學習。
學習過程可以按照這個順序來：
表格初級操作：很簡單，就是排序、定位、篩選等等；
初級函數：sum、if等這些邏輯判斷函數和運算函數，一般也很容易學會；
透視表：沒啥說的，學會透視表是必須的！
3、Python/R語言
作為偏向于數據分析的編程語言，R與Python其實都是差不多的，但是就學習難易上講我還是推薦Python，因為Python幾乎可以說是市面上最簡潔、最強大、最成功的編程語言了，標準的全能語言。
Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態(tài)類型語言，最初被設計用于編寫自動化腳本，現(xiàn)在也用于報表開發(fā)和實現(xiàn)辦公自動化。Python的學習不建議從書本上學習，初學的話先找一本基礎教程簡單看一下，最重要的是要學會實踐，從網上爬蟲做起，慢慢上手一些難度較大的項目，學會之后報表開發(fā)就相當簡單了。
4、數據分析工具
剩下這些工具就是按照你所選擇的方向進行學習了，主要由下面幾個類別：
圖表類插件：ECharts、Highcharts等功能都十分強大。
數據報表類：FineReport等，對于日常的報表制作，更加易學實用。
可視化BI類：比如FineBI、cognos、tableau等，更直接地針對業(yè)務分析。
FineBI分析工具
5、移動端&大屏可視化分析
模板應用成熟后，考慮更好的為管理層和領導層服務，可以結合目前當下的HTML5技術，APP應用去做更好的應用。
FineBI可視化
數據運營（管理）是數據分析的上層建筑，其本身不能帶來最大化的業(yè)績和效率，只有將正確的分析結果以最實際的方式應用到業(yè)務層面才能產生效益，只有不斷地產生效益才能稱之為數據化運營（管理）。
