我想，每个公司的商业模式不同，运营体系也都有不同，尤其加入数据这个元素后，抽象出一个“数据运营体系”，肯定也是千差万别。这问题应该没有正确答案，我的观点仅供参考。
数据运营体系是什么？
一句话概括，我认为数据运营体系可表述为
“以数据赋能人和事，使业务运行的效率提升。”
具体展开参照下图。“人”即公司中的角色，我简单归纳为决策者、管理者和执行者三种类型。“事”归纳为目标、策略、资源和工具4种类型。
业务的运转即是人和事的互动：决策者制定目标、策略，分配资源；管理者拆解目标和策略，驱动执行者利用资源和工具落地策略，最终拿到结果。
而数据运营体系，就是在上述过程中，都有数据介入，帮助各环节提高效率。
比如基于数据分析（BI）的业绩预估与目标制定；基于算法能力（AI）的策略试错和迭代；基于预算管理和风险控制（PM、RD、RC）的资源管控平台；基于商业分析（BI）对业务执行进行归纳后的SOP。
数据的介入方式，简单概括为“量化”、“追踪”、“行动”、“评判”、“迭代”5个步骤。即先有指标，看到发生了什么；再持续观察指标变动，并形成判断，基于数据判断采取业务动作，并观察动作效果；根据效果的评判进行迭代优化。
如上图所示，围绕着数据赋能的哪些小圈，就可理解为数据运营体系中，实现数据驱动的“介质”。它一般是公司中的某种职能。那么读者肯定要问，数据赋能是什么呢？
数据赋能的理解
我对数据赋能的理解，包含了数据资产、数据产品、内容运营和推广、数据质量保障4个板块。只有4个方面工作都做扎实了，数据赋能的效果才能显著。
图中内容已经详细说明了数据赋能的内涵，首先需要着重强调的是数据资产的建设和与之配套的数据治理过程。当下都不缺数据，但缺有用的数据。经过治理，有清晰的定义（指标、维度、业务限定等），规范的层次和调用关系，能被BI、数据产品、业务运营等所用的数据，才能称为资产。
其次要补充的是内容运营的重要性。许多人会定义为产品运营，但我个人更喜欢聚焦于内容运营。把信息转化成数据，再把数据转化为知识，把数据化知识装进脑子，才能发挥生产力。
技术背景的小伙伴，大部分带着埋头苦干默默无闻的基因，在这个酒香也怕巷子深的时代，是非常不利的。许多公司建设了数据资产，开发了数据产品，但是没有人用，甚至是没人知道，非常可惜。因此一定要重视内容的生产、运营和推广。
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