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從某種程度上講，數據運營可視為商業分析師的一種，其在運營中心發揮著數據分析師的作用。回歸到數據分析的環節中，數據運營更多的是在數據產品的使用方和數據需求的提供方。

在一些初創企業，數據運營崗可能先于數據分析部門存在于各業務部門中，他們發揮著日常數據運營報表輸出、業務數據指標定義、數據產品開發需求等角色功能，并且在運營策略方案支持方面，與數據分析師不同的是，其一方面可能是方案的建議提議者，另一方面也是方案的執行者。不同企業對數據運營的定位于要求不同，但總的來說不外乎以下三種：

數據清洗者

前后端數據混亂，在做正常的數據運營決策前必須將數據清洗干凈，這個過程中不得不作為數據清洗者先行。這個過程涉及多端數據，比如系統流程數據，前端行為數據，后端業務數據以及第三方數據等，在數據整合過程中需要從業務出發，結合業務場景，重視業務邏輯，不忽視數據質量，從源頭把好數據質量關，將多端數據變為可用數據。

數據清洗

數據鏈接、反饋者

每日前后端都產生大量數據，而數據變化如何指導運營，在現階段更多的是需要了解業務形態，這個過程中承擔著數據連接職責。

此外各業務部門無固定數據標準，因此數據運營者數據清洗后，可能還需將數據反饋給產品技術活業務部門，因此某種程度上承載著反饋者的職責。

這其中可能包括一些產品業務異常反饋，比如用戶使用操作過程中出現的系統bug:閃退，停止運行，卡死等錯誤分析。通常的業務異常首先就表現在數據上。

數據連接

數據翻譯者

單純的數據提供產品技術就能解決，而這個過程中數據運營更多的職責在數據翻譯上，這里的數據翻譯可從前后兩方面理解：在對業務端，承擔著數據指標建設與解讀職責，在產品技術端，承擔著數據需求提供的職責。

作者：數據007

來源：簡書

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据运营的三种角色的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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