隨著大多數企業決心以更智能、更有利于盈利的方式使用數據，難怪數據操作運營業務正在加快發展。人們越來越多地使用機器學習技術來管理各項工作，從創建預測模型、深入了解消費者行為，到檢測和管理網絡威脅，這也加快了數據操作運營業務的發展。那些能夠對復雜數據集進行快速自主或半自主檢查的企業將獲得強大的市場優勢。

由于企業考慮到更成熟、更強大的分析實踐所帶來的挑戰，一些企業開始轉向采用“數據操作運營即服務”——將管理公司數據的工作進行外包。盡管這種方法可以解決一些人才短缺問題，并能加快您的數據分析工作進程，但也存在一些風險：如果您對數據分析背后的業務驅動因素沒有清晰的了解，則外包您的數據需求可能無法帶來自己所需要的數據智能。而且，在數據獲取和分析流程中加入第三方甚至第四方，這可能會增加數據泄露風險。

您的另一個選擇是：建立一支內部數據操作運營團隊。

這種方法同樣也會帶來挑戰，并且不只是需要找到合適的團隊成員或制定一個好的開發運營計劃。但付出的努力是值得的。

擁有一個良好的數據操作運營計劃，這不僅可使某項業務更加智能和更具競爭力，還可以通過將數據和開發工作結合在一起來提高數據準確性，減少產品缺陷。

以下是制定成功的內部數據操作運營計劃的七個關鍵指導原則：

01、利用開發運營業務來建立企業文化優勢

在實施數據操作運營業務時，擁有成熟的開發運營文化和實踐的企業具有一定的優勢。他們已做了大量的工作將孤立的開發和運營團隊凝聚在一起，以專注于更大的業務目標。與沒有開發運營經驗的企業相比，將數據專業人員添加到這個已建立的團隊以制定數據操作運營計劃會容易得多。

盡管目前缺乏開發運營計劃并不是拒絕內部數據操作運營業務的理由，但企業需要考慮將更大的(數據、開發和運營)團隊聚集在一起并從頭開始構建運營框架所面臨的挑戰。

02、將安全放在首位

數據訪問和參與度的擴大確實會增加安全風險。檢查保護數據完整性的方式，這是進行數據操作運營實踐和組建團隊的重要組成部分。將使用哪些流程來確保數據操作運營團隊開發出的所有工具或應用程序都合規?企業將如何讓團隊達到最佳的數據安全標準?誰來決定可以或應該使用哪些客戶數據?

數據泄露和丟失對企業來說是毀滅性的，因而數據操作運營團隊必須在數據完整性方面做到最好。

03、使業務優先事項成為統一的力量

企業內的任何團隊都應該將企業的優先事項作為其首要關注點，這聽起來似乎司空見慣。然而，數據可導致大多數戰略分析師和工程師走上各種有趣的開發、運營和數據道路。

為了讓數據操作運營團隊保持正確的道路，則必須要不斷提醒其注意戰略業務目標。“我們正在考慮的這一數據產品或解決方案是否滿足既定的業務優先事項?”，這樣的問題應定期提出，以使團隊保持同步和在正確的道路上工作。

04、采取以人為本的方法來管理轉型

轉向開展數據操作運營業務將使各種角色和職責發生改變，這可能會使團隊成員不穩定，他們會擔心擴大項目團隊和增加職責可能會損害他們的工作。“如果我不負責自己的項目，那么我的工作和貢獻如何才能獲得贊譽?”

成功過渡到共享數據工具和解決方案開發的關鍵是重新建立績效目標和衡量標準。團隊成員需要將此視為業務運營的進步，而且他們的職責也將相應地發展和進步。

05、要清楚，某些角色將難以填補或實現自動化

企業尋求將數據操作運營業務進行外包的一個迫不得已的原因是人才短缺。技能方面的挑戰是一個重要的考慮因素，因為企業會考慮他們是否可以雇傭和管理自己的數據操作運營團隊。

基于機器學習技術的數據分析需要專業技能。盡管開發運營和數據操作運營計劃通常希望實現流程自動化，但數據供應鏈中有很多角色無法實現自動化。例如，那些對智能信息進行解讀并將其與業務需求進行匹配的數據科學家(最初被麥肯錫咨詢公司稱為分析解讀人員)是無法實現自動化的。

為了解決內部的這些人才方面的挑戰，企業可以找一些與處理數據相關的高技能員工，例如軟件工程師或業務分析師，然后開始對他們進行培訓，以從事更高級別的分析工作。

06、從小處做起

對于那些不確定從哪里開始著手數據操作運營業務且資源有限的企業來說，敏捷方式可以提供一個很好的起點：小的增量。如果一個企業不能組建一個完整的團隊或建立一個完整的流程，那么它首先可以讓一個跨職能團隊來管理一個數據項目。一個小的開始仍是尋找未來自動化的一個機會，例如數據獲取或測試，然后開始構建數據通道，為未來開展的項目和更成熟的分析業務提供動力。

07、將內部數據使用者作為早期客戶

正如小型增量式項目可提供一個好的起點一樣，員工(內部數據使用者)也可以成為數據操作運營業務的很好的一個早期客戶。從管理團隊尋求指導到各個部門平衡大量數據以進行管理和存儲，各內部團隊都有要實現的關鍵業務戰略目標。通過推動組織內部所使用的高度自動化應用程序的開發，數據操作運營業務為內部團隊將他們的項目提升到一個新水平提供了所需的智能，并增加了對那些未來涉及外部利益相關者的數據操作運營項目的支持。