这是“西欧欧”的第179篇原创文章
文接上篇，今天聊聊数据运营体系的关键构成模块。
在笔者看来，一个基础数据运营体系至少包括数据规划、数据采集、数据呈现和数据分析等四个模块，而这四个模块同时也是数据运营的核心工作，且能够构成一个闭环，如下图所示。
1. 数据规划模块
数据规划是数据运营体系的基础，主要就是根据具体的业务目标，明确需要所需的数据指标和口径，并以此搭建数据指标体系。具体来说，主要有梳理数据指标、明确北极星指标、定义指标口径和搭建指标体系等四个关键步骤。
梳理数据指标：指标主要用来量化衡量具体的运营效果，而指标的选择则来源于具体的业务需求，结合经典的AARRR增长模型，我们可以将数据指标分为五大类：拉新指标、活跃指标、留存指标、转化指标和传播指标，其中所涉及的具体指标如下表所示。
明确北极星指标：在完成数据指标的梳理后，接下来就要明确与业务增长相关性最高的核心关键指标，也就是“北极星指标”。在数据运营体系中，“北极星指标”是灯塔般的存在，在它的指引下，日常运营所需的阶段性目标、子目标和权重等细项方能沿着相对清晰的路径进行排布（如下图所示），便于将有限的运营资源投入在最有价值的事情上。
注：北极星指标（North Star Metric），又被称为唯一重要指标（One metric that matters），是衡量产品、业务成功与否的关键指标。北极星指标要能最为精准地抓住产品为用户创造的核心价值，它体现了产品试图解决的“用户需求与企业经营”之间的关系，是一经确定后企业所有资源都要为之共同努力的唯一重要指标。定义指标口径：对各指标的口径进行定义的最大价值在于统一口径，避免由于口径混乱而带来的难以分析、重复沟通、无法洞察等问题，所以数据指标口径的定义应该尽量做到明确、清晰、易懂，并能逐步建立一套完整统一的数据指标口径字典，让相关部门遵照执行，确保对数据指标的认知达成一致，提高数据运营工作的总体效率。
搭建指标体系：指标体系通常围绕“北极星指标”进行搭建，简单来说，就是把北极星指标向下拆解为多个一级、二级等子指标，然后将子指标作为某个运营事项的关键指标，这样就能把具体的运营事项与“北极星指标”进行关联，从而形成与业务增长高度相关的指标体系。
2. 数据采集模块
数据采集是数据运营的起点，对于一款互联网产品而言，能否通过数据采集对用户行为进行追踪将会对后续的数据分析、用户洞察和运营动作产生直接影响。
数据采集的主要手段就是埋点，也就是通过技术手段收集用户发生的行为信息，进而在后续分析手段还原用户场景，以指导产品功能改进、验证客户服务质量等。
具体来说，主流的埋点方式有代码埋点、全埋点和可视化埋点等三种，相应的优缺点如下表所示。
3. 数据呈现模块
数据运营在为业务部门提供数据支持时，通常需要定期向业务部门提交日报、周报、月报、季报以及年报等数据报表，同时为了满足业务部门“随时看数”的需求，还需要以数据看板、数据大屏等可视化形式对关键业务指标进行呈现，便于进行更为直观地分析。
那么，在对数据进行可视化呈现时，建议遵循以下几个规则：
客观准确：在把数据从报表转化为可视化形式的过程中，要做到不歪曲、不误导、不遗漏，客观准确地反映数据所包含的信息；
突出重点：通过可视化形式突出重点信息，尽量避免冗余数据所带来的干扰；
清晰易读：呈现方式逻辑清晰简单易读，能让读者在最短的时间内获取到关键信息；
美观大方：合理且克制地利用视觉元素对数据看板或大屏进行修饰，提升读者接受度。
4. 数据分析模块
毋庸置疑，数据分析是数据运营中最重要的组成部分，其实上述提到的数据规划、采集和呈现的目的都是为了进行科学合理的数据分析，并依此来定位问题并提出针对性的解决方案，进而促进业务增长。
如下表所示，是运营过程中常用的5种数据分析方法，而在实际的应用中，可以根据实际需求情况，对数据分析方法进行灵活组合，以得到最为可靠的分析结论。
以上是对基础数据运营体系关键构成模块的集中解读，下篇文章将会探讨银行在“数据运营”方面的若干痛点，欢迎持续关注。
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作者简介
数字化营销与运营领域17年老兵、混迹于金融与互联网圈的斜杠中年、《数字银行》专栏作者、“数智化运营”布道者，操盘过数款千万级用户体量的互金产品，专注银行数字化运营咨询、运营体系构建与策略规划落地。拙文皆为日常工作中所沉淀的方法/心得/案例/见解，望助同道中人少走弯路早有收获，善莫大焉！
