前续文章先后对数据运营主流方法论和银行数据运营痛点进行了简析，今天我们从数据规划的视角，探讨银行构建“数据运营体系”的几个要点。
数据规划是银行开展数据运营工作的基础，要想让数据运营赋能业务增长，其首要任务就是围绕业务需求和目标构建数据运营体系，并依此制定相应的数据战略，具体有如下几个要点。
明确业务目标：银行应根据市场趋势、竞争态势和业务需求，设定明确的业务目标，如扩大市场份额、提高客户满意度、降低运营成本等，明确目标后才能有针对性地规划数据采集和分析的方向。
分析数据需求：为实现业务目标，银行需深入挖掘所需的数据类型、数据来源和数据质量。例如在进行客户需求洞察时，就需要收集客户画像、关键行为、持有产品等多维度的数据。
制定数据战略：基于业务目标与数据需求，银行应制定全面且统一的数据战略，包括数据架构设计、数据治理策略、数据安全与隐私保护等，主要将分散在各系统的业务管理数据进行集成，并以集中化和工具化的手段，对业务数据进行统一管理、聚合、呈现以及分析，提升全行的数据运营效率。
构建数据运营体系：为了充分发挥数据运营的价值，银行在构建数据运营体系时，要充分考虑各方在数据运营层面的具体需求，尤其是总行、分支行以及网点，务必做到“全行数据运营一盘棋”。
笔者曾在《AI如何赋能银行“存量客户经营”》一文中谈及银行客户经营常用的总分协同和线上线下协同策略（如下图所示），简言之，总行侧重集中式通用能力的构建、分支行侧重业务经营能力的构建，而网点则侧重对营销人员的营销策略指引。
银行在构建数据运营体系时同样可以遵循该策略，如下表所示，是银行在总行、分行、支行及网点等不同层级在数据运营体系中的定位、需求以及重点应用，供大家在构建数据运营体系时参考。
至于与银行业务相关的具体数据指标，可以参考以下三类进行设定。
客户运营数据：涵盖客户规模、构成、与平台的粘性及金融业务侧的综合价值。
金融业务运营数据：涉及交易规模、业务渗透率、业务粘性和流程转化等方面；
平台运营数据：包括银行自家的手机银行APP或其他生活类、场景类APP的运营数据，以及客户策略、资源位运营、客户体验以及整体活跃度和交易情况等，都是评估银行数字化经营效果的重要依据。
以上是银行构建“数据运营体系”的要点，下篇文章将从执行层面出发，探讨数据运营驱动银行业务增长的切入点，欢迎持续关注。
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