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1700498052 数据化运营，其次是一种常态化的制度和流程，包括企业各个岗位和工种的数据收集和数据分析应用的框架和制度等。从员工日常工作中所使用的数据结构和层次，就基本上可以判断出企业的数据应用水准和效率。在传统行业的大多数企业里，绝大多数员工在其工作中很少（甚至基本不）分析使用业务数据支持自己的工作效率，但是在互联网行业，对数据的重视和深度应用使得该行业数据化运营的能力和水平远远超过传统行业的应用水平。
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1700498054 数据化运营更是来自企业决策者、高层管理者的直接倡导和实质性的持续推动。由于数据化运营一方面涉及企业全员的参与，另一方面涉及企业海量数据的战略性开发和应用，同时又是真正跨多部门、多技术、多专业的整合性流程，所有这些挑战都是企业内部任何单个部门所无法独立承担的。只有来自企业决策层的直接倡导和实质性的持续推动，才可以在企业建立、推广、实施、完善真正的全员参与、跨部门跨专业、具有战略竞争意义的数据化运营。所以，我们不难发现，阿里巴巴集团也好，腾讯也罢，这些互联网行业的巨人，之所以能在大数据时代如火如荼地进行企业数据化运营，自始至终都离不开企业决策层的直接倡导与持续推动，其在各种场合中对数据的重要性、对数据化运营的核心竞争力价值的强调和分享，都证明了决策层是推动数据化运营的关键所在。2012年7月10日，阿里巴巴集团宣布设立“首席数据官”岗位（Chief Data Officer），阿里巴巴B2B公司的CEO陆兆禧出任此职位，并会向集团CEO马云直接汇报。陆兆禧将主要负责全面推进阿里巴巴集团成为“数据分享平台”的战略，其主要职责是规划和实施未来数据战略，推进支持集团各事业群的数据业务发展。“将阿里巴巴集团变成一家真正意义上的数据公司”目前已经是阿里巴巴集团的战略共识，阿里巴巴集团旗下的支付宝、淘宝、阿里金融、B2B的数据都会成为这个巨大的数据分享平台的一部分。而这个战略的核心就是如何挖掘、分析和运用这些数据，并和全社会分享。
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1700498060 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 1.3　为什么要数据化运营
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1700498062 数据化运营首先是现代企业竞争白热化、商业环境变成以消费者为主的“买方市场”等一系列竞争因素所呼唤的管理革命和技术革命。中国有句古语“穷则思变”，当传统的营销手段、运营方法已经被同行普遍采用，当常规的营销技术、运营方法已经很难明显提升企业的运营效率时，竞争必然呼唤革命性的改变去设法提升企业的运营效率，从而提升企业的市场竞争力。时势造英雄，生逢其时的“数据化运营”恰如及时雨，登上了大数据时代企业运营的大舞台，在互联网运营的舞台上尤其光彩夺目。
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1700498064 其次，数据化运营是飞速发展的数据挖掘技术、数据存储技术等诸多先进数据技术直接推动的结果。数据技术的飞速发展，使得大数据的存储、分析挖掘变得成熟、可靠，成熟的挖掘算法和技术给了现代企业足够的底气去尝试海量数据的分析、挖掘、提炼、应用。有了数据分析、数据挖掘的强有力支持，企业的运营不再盲目，可以真正做到运营流程自始至终都心中有数、有的放矢。比如，在传统行业的市场营销活动中，有一个无解又无奈的问题：“我知道广告费浪费了一半，但是我不知道到底是哪一半”。这里的无奈其实反映的恰好就是传统行业粗放型营销的缺点：无法真正细分受众，无法科学监控营销各环节，无法准确预测营销效果；但是，在大数据时代的互联网行业，这种无奈已经可以有效地降低，乃至避免，原因在于通过数据挖掘分析，广告主可以精细划分出正确的目标受众，可以及时（甚至实时）监控广告投放环节的流失量，可以针对相应的环节采取优化、提升措施，可以建立预测模型准确预测广告效果。
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1700498066 数据化运营更是互联网企业得天独厚的“神器”。互联网行业与生俱来的特点就是大数据，而信息时代最大的财富也正是海量的大数据。阿里巴巴集团董事局主席兼首席行政官马云曾经多次宣称，阿里巴巴集团最大的财富和今后核心竞争力的源泉，正是阿里巴巴集团（包括淘宝、支付宝、阿里巴巴等所属企业）已经产生的和今后继续积累的海量的买卖双方的交易数据、支付数据、互动数据、行为数据等。2010年3月31日，淘宝网在上海正式宣布向全球开放数据，未来电子商务的核心竞争优势来源于对数据的解读能力，以及配合数据变化的快速反应能力，而开放淘宝数据正是有效帮助企业建立数据的应用能力。2010年5月14日阿里巴巴集团在深圳举行的2010年全球股东大会上，马云进一步指出“21世纪核心的竞争就是数据的竞争”，“谁拥有数据，谁就拥有未来”。企业决策者对数据价值的高度认同，必然会首先落实在自身的企业运营实践中，这也是“因地制宜”战略思想在互联网时代的最新体现，我们也可以理解成“近水楼台先得月”在互联网时代的最新诠释。
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1700498072 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 1.4　数据化运营的必要条件
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1700498074 虽然从上面的分析可以看出，数据化运营有如此多的优越性，但并不是每个企业都可以采取这种新战略和新管理制度，也不是每个企业都可以从中受益。个中原因在于成功的数据化运营必须依赖几个重要的前提条件。
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1700498077 1.4.1　企业级海量数据存储的实现[1]
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1700498079 21世纪核心的竞争就是数据的竞争，2012年3月29日，美国奥巴马政府正式宣布了“大数据的研究和发展计划”(Big Data Research and Development Initiative)，该计划旨在通过提高我们从大型复杂数据集中提取知识和观点的能力，承诺帮助加快在科学和工程中探索发现的步伐，加强国家安全。从国家到企业，数据就是生产力。但是，具体到某一个企业，海量数据的存储是必须要面对的第一个挑战。数据存储技术的飞速发展，需要企业与时俱进。根据预测到2020年，全球以电子形式存储的数据量将达到35ZB，是2009年全球存储量的40倍。而在2010年年底，根据IDC的统计，全球数据量已经达到了1 200 000PB或1.2ZB。如果将这些数据都刻录在DVD上，那么光把这些DVD盘片堆叠起来就可以从地球到月球打一个来回（单程约24万英里，即386 242.56千米）。海量的数据推动了数据存储技术的不断发展与飞跃。
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1700498081 我们一起来回顾一下数据存储技术的发展历程：
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1700498083 1951年：Univac系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储。
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1700498085 1956年：IBM公司在其Model 305 RAMAC中第一次引入了磁盘驱动器。
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1700498087 1961年：美国通用电气公司（General Electric）的Charles Bachman开发了第一个数据库管理系统——IDS。
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1700498089 1969年：E.F.Codd发明了关系数据库。
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1700498091 1973年：由John J.Cullinane领导的Cullinane公司开发了IDMS——一个针对IBM主机的基于网络模型的数据库。
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1700498093 1976年：Honeywell公司推出了Multics Relational Data Store——第一个商用关系数据库产品。
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1700498095 1979年：Oracle公司引入了第一个商用SQL关系数据库管理系统。
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1700498097 1983年：IBM推出了DB2数据库产品。
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1700498099 1985年：为Procter＆Gamble系统设计的第一个商务智能系统产生。
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1700498101 1991年：W.H.BillInmon发表了文章《构建数据仓库》。
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