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在数字化时代，数字经济以数据为核心生产要素，需要通过数据化驱动的方式来进行用户运营。企业首先进行数字化转型，对业务和商业模式进行系统性变革、重塑，提升数据能力，然后通过数据分析、数据技术来制定企业决策、推进业务发展，把数据掺入业务流程里，让数据价值体现出来，从而提升用户运营效率，提高企业经济效益。
1）数字化的定义
数字化，从狭义上讲，指利用信息系统、传感器等信息通信技术，将物理世界中复杂多变的数据、信息、知识转换成一系列二进制代码，然后引入计算机，形成可存储、可识别、可计算的数字或数据，接着建立相关的数据模型，通过数据技术进行处理、分析、应用。在信息化时代，信息技术的基础是计算机和网络技术，而计算机和网络技术的基础则是数字化，数字化被称为“信息的DNA”。数字化引发了计算机和网络技术革命，计算机和网络技术又引发了信息技术革命，而信息技术革命最终推进了全球数字经济进程。
数字化，从广义上讲，是通过互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，对企业或机构等各种组织的战略、模式、运营、管理等进行系统性的变革。数字化强调的是利用数据技术对整个组织进行重塑，数据技术不是单纯地解决降本提效问题，而是成为赋能组织进行模式创新和业务突破的核心力量。
对于企业而言，数字化指在企业的经营管理、产品制造与销售、用户运营等各个方面都采用数据技术，实现数据技术与企业业务相融合，使企业能够采用数字化的方式对生产经营管理中的所有活动进行管理和控制。数字化是现代企业遵循数字经济规律所形成的一种新的运行模式。传统企业在如今的数字经济时代，随着科技的发展、用户消费模式的改变、各种跨界竞争对手的出现，势必要紧跟时代做出转变，进行数字化转型，通过数据技术提升业务能力，否则，就会被新的经济模式所抛弃。
2）数字化的重要性
第一，数字化是计算机的基础。计算机的一切运算和功能都是用数字信息来完成的，没有数字技术，就没有当今的计算机。
第二，数字化是多媒体技术的基础。现实世界及虚拟世界中的各种信息，包括数字、文字、图像、语音、视频等，都可以用0和1来表示。0和1可以表示多种多媒体的形象，使计算机不仅可以实现计算，还可以发出声音、打电话、发传真、放录像、播电影等。用数字媒体可以代表各种媒体，可以描述千差万别的多样世界。
第三，数字化是软件技术的基础。应用软件、系统软件、工具软件等各种软件及其处理技术，都是基于数字化实现的。比如，如果图像的数据量很大，就可以通过数据技术进行处理，将数据压缩至几十到几百分之一；而图像因受到干扰变模糊时，还可以使用滤波技术使图像变清晰。
第四，数字化是信息社会的技术基础。数据技术引发了一场影响巨大的产品革命，各种家用电器、生产和服务设备等都在向数字化方向转变，比如数字电视、智能音箱、车载设备，数字化已经涉及人们生活的方方面面。
第五，数字化是数字经济的核心。数字经济，是一个内涵比较宽泛的概念，其应用也十分广泛，但凡直接或间接利用信息、数据来引导企业资源发挥作用和推动生产力发展的经济形态，都可以纳入数字经济的范畴，技术应用层面包括大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G通信等新兴技术，通过这些技术可以实现企业资源的快速优化配置与再生，最终实现高质量发展的经济形态。在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中，首次提出“促进数字技术与实体经济深度融合赋能传统产业转型升级”，数字经济入选“十四五”时期核心经济指标并单独成篇。全球已进入数字经济时代，数字经济也成为各国发展的新动能，其贡献在GDP中的占比越来越大。
3）数字化的创新意义
数字化对于企业的创新意义在于，数字化更强调“以用户为中心”和“软件科技能力”，数字化更多的是对业务和商业模式的系统性变革及重塑。
首先，数字化使业务中心从产品转向用户。从业务中心和运营策略看，传统企业属于制造业经济，中心是“产品”，传统企业的关注点主要是4P营销、一次性销售、市场占有率等。而数字化企业属于用户经济，中心是“用户”，数字化企业更关注4C用户体验、用户需求、用户的钱包占比（指在用户的消费总额中，能将多少比例的钱花在自己的产品上）。
然后，数字化打通了企业信息孤岛，释放了数据价值。信息化指利用信息系统，将企业的业务过程展现为数据信息，帮助管理业务和提升效率。而数字化则是利用新一代数据技术，通过对业务数据的全面获取、全网协同及智能运用，打通企业信息孤岛，让数据在各个系统间灵活流动，让数据价值得以充分体现。
最后，数字化以数据为主要生产要素。数字化要求企业将所有的业务信息转换为数据，并和外部数据一起，通过对这些数据进行实时计算、分析、应用，来指导企业生产和运营。
另外，数字化变革了企业生产关系，提高了企业生产力。数字化让企业的生产关系从传统部门分工转向网络协同，让驱动要素从传统层级转向数据智能化应用，使生产力得到了指数级提升，使企业能够实时洞察业务发展中的一切，做出最优决策，使企业资源得到合理配置，适应瞬息万变的数字经济，实现经济效益最大化。
1）数字化转型的关键是数据化驱动
数字化转型指将传统业务变成数字化业务。数字化转型也有狭义和广义之分。狭义的数字化转型，主要是以增长为目标，基于现有的业务模式，以解决局部问题为切入点，利用高效的数据技术，对具体业务、场景推行数字化改造，进行技术创新和运营优化，获得更低成本和更好体验之间的平衡，降低运营成本或为业务提供增量，专注于发挥数据技术对业务的降本提效作用。广义的数字化转型，主要是利用数据技术，对企业等组织的业务模式和运营方式进行系统性的变革，更关注对组织整体的赋能和重塑。场景和语境不同，数字化转型的含义也会不同，对于具体业务，多为狭义的概念；对于企业或组织，随之通常指广义的数字化转型。不管狭义还是广义，数字化转型的关键都是要实现数据化驱动。
数字化转型从表面上看是对现有数据技术的深度开发和应用，包括互联网、大数据、云计算、人工智能等，将数字化的应用贯穿于研发、设计、生产、运营等各个环节。但是从企业数字化转型的实践来看，数字化转型无法套用统一模式，无法全面规划或掌控，是非成败对进行数字化转型的企业而言均是“未知数”，因此数字化转型的本质是企业进行的一项变革。
数字化转型的发展大致经历了三个阶段：数字化转换（Digitization），即信息数字化；数字化升级（Digitalization），即流程数字化；数字化转型（Digital Transformation），即业务数字化。数字化转型建立在数字化转换、数字化升级的基础上，进一步触及企业核心业务，是以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，不断深化新一代数据技术，激发数据要素的创新驱动潜能，提升企业在数据时代的生存和发展能力，加速企业业务优化升级和创新转型。数字化转型是新建一个富有活力的数字化商业模式，是驱动企业商业模式创新的有效途径，是促进企业商业生态系统重构的重要方法。大多数商业模式的发展都需要技术支撑，而每一次技术变革，也催生了新的商业模式。
数字化转型的概念被提出之后，得到了广泛的重视，各行各业的企业纷纷开始踏上探索数字化转型之路。对于企业而言，为了提升自身竞争力，需要以数据技术为基础、以数据化驱动为核心，制定业务模式、产品服务、运营机制等方面的战略举措。
2）关于数字化转型，企业需要做好的几件事情
第一，确定转型的必要性。
开始数字化转型之前，需要考虑几个问题：企业需要进行数字化转型吗？具备转型所需的条件吗？数字化转型能给企业带来哪些好处？转型过程中会遇到哪些困难？数字化转型并非适合所有企业，也并非适合企业经营管理的所有环节，企业需要适当地、有选择地进行数字化转型，以数字化转型的成本和收益为衡量标准，评估是否有必要做，明确方向。
第二，制定转型战略。
在开展数字化转型之前，需要制定转型战略。把数据化驱动的理念、方法、机制融入企业发展的全局，结合企业总体战略提出的目标和业务发展蓝图，系统化地制定数字化转型战略，确定数字化转型的目标、策略、实施办法等。以数字化能力的建设和运用为主线，高效串起企业管理、产品服务、技术手段、业务运营等相关模块，助力企业实现总体发展目标。
第三，推进转型办法。
企业数字化转型的核心目标是建立以用户为核心的组织，围绕这个目标，依从转型战略，制定并推进多方面联动的转型办法，制定并实行数字化管理和数据化驱动的机制。
第四，建设数字化基础。
建立数字化管理系统，建立采集数据的触角、管理数据的平台，建立提升数据质量及价值的制度和流程，找到能深度分析和挖掘数据价值的算法与模型，招募或培养数据分析和数据技术人才，建立重视数据的文化体系。
第五，培养数字化思维。
进行数字化转型还有一件重要的事情，就是需要企业自上而下地进行思维模式的变革，企业员工需要建立数字化思维，升级认知，把握趋势。数字化转型不仅是技术革命，也是思维方式与经营模式的变革。
数据化驱动是数字经济的重要体现，是企业数字化转型的关键所在。数据化驱动指基于数据、数据分析和数据技术来制定企业决策，将数据掺入业务流程，让数据价值体现出来。数据是对客观事物及逻辑进行的归纳，是用于描述客观事物的原始材料，数据分析和数据技术是通过工具或方法对隐藏在数据背后的规律和价值进行提取及处理的过程。在用户运营工作中，需要通过数据化驱动来提升业务水平，打好数据基础，通过数据分析发现问题、迭代决策、提升经营管理水平，重视数据技术，通过数据技术挖掘大数据价值、推进智能化策略、提升运营效率。
1）数据化驱动的三种范式
（1）业务数据化。
核心业务管理与流程线上化、标准化和集成化，业务数据化，促进企业内部协同与管理提效。企业在数字化转型之前或者转型前期的数据基础比较薄弱，如存在业务信息匮乏、流程非标准化、系统孤岛严重、数据规范不一致等问题，这些问题导致业务信息数据不足，企业难以制定有效的管理办法，不利于企业发展。企业需要提高管理效率，推动业务及流程的信息集约、数据呈现与高效协同。
（2）经营数智化。
通过数据分析与数据技术，使经营迭代升级。通过数据驱动业务经营，使企业经营管理做到“工具+数据+人”的充分融合，以工具为基础，以数据分析与数据技术为业务决策依据，提升企业经营效率。
（3）链路数联化。
全产业链上下游数据互联、信息共享、智能决策，加速资源配置优化，提升产业链各个环节之间的协同效率。产业协同效率低下，其根本原因是上下游企业数字化覆盖不足，信息共享程度低，上下游沟通成本较高，因资源分散与信息割裂使产业链各环节之间产生隔阂。通过数据技术实现产业链上下游企业互联互通，加速融合，突破企业边界，打破产业信息壁垒，推动产业升级转型，实现全产业供需资源配置优化和产业生态的高效协同与共同价值创造。在产业数字化升级转型中，SaaS化与智能化是两大长期趋势。
2）数据分析的开展步骤
第一步，明确目的和思路。
在开始做数据分析之前，一定要确定好分析的目的，拥有清晰的数据分析思路，才能进行有效的数据分析。只有明确目的和思路，才能确定方案，这样分析才会更科学、更有说服力。知道先分析什么，后分析什么，以及各分析点之间的逻辑联系，才能最终形成系统的分析框架。
第二步，收集数据。
有多种方式可以收集内部数据，可以从企业的数据后台或推送邮件的数据报表中摘取，也可以从企业的数据库表中提取，还可以利用第三方统计工具获取，常见的网站数据分析工具有 Google Analytics、Alexa、百度统计等。对于新媒体相关行业的数据挖掘，新媒体平台一般自带数据后台，可对粉丝等进行数据分析。在收集内部数据时，需要注意原始数据的日志埋点，所谓埋点就是通过应用的特定流程收集一些信息，用来跟踪应用的使用状况。我们打开一个App之后的每次点击动作基本上都设有埋点，甚至上下滑动操作也会被记录下来。
常见的外部数据获取来源有行业官网（如淘宝平台上的商品销量、排行榜单等）、第三方数据公司（如艾瑞咨询、企鹅智库、易观等）、国家数据中心（如中国统计年鉴）、公开出版物、公开的调研统计数据等。
第三步，数据处理。
数据处理指对数据进行加工整理，形成适合分析或应用的样式，是运用数据之前的必经环节。大部分采集获得的数据都属于原始数据，这些数据不全有用或者不能直接使用。数据处理的目的是从大量而杂乱无序的数据信息中提取有价值的关键数据。数据处理包括数据清洗（如缺失值处理、异常值处理、重复数据合并等）、数据转换（如一致性处理等）、数据计算（如组合相关数据等）等方法。
第四步，数据分析。
在处理完数据之后，就要对数据进行分析了。使用适当的方法和工具，对处理过的数据进行统计分析，提取有价值的信息，并形成有效的结论，这个过程就是数据分析。数据挖掘其实是一种高级数据分析方法，根据用户需求，从大量数据中挖掘有用的信息。数据有多种表现形式，通过不同的表现形式能更直观地分析数据，每种表现形式又有各自的优缺点，实际运用时可根据具体需求进行选择。常用的数据表现形式有：折线图，适合分析数据随时间连续变化的趋势；饼图，适合分析数据的占比大小与数据总和之间的关系；条形图，适合对各项数据进行对比，可以直观反映各项数据之间的差异；面积图，适合分析数据量随时间变化的情况及总值； XY 散点图，适合表现若干数据点之间的关系。
第五步，数据可视化。
数据可视化，就是通过不同的图表可视化展现数据结果。可视化是数据分析结果呈现的重要步骤，以图表方式呈现数据分析的结果，这样结果会更清晰、直观，更容易被理解。入门级别的常见数据可视化工具有Excel、Tableau、Power BI等。Excel是最基础的数据可视化工具，要熟练使用Excel制作各种图表。Tableau是一款可以快速分析、可视化和分享数据信息的工具，Tableau将数据运算与美观的图表完美地连接在一起，将大量数据拖放到数字画布上，转眼间就能创建好各种图表，是数据分析师的常用工具之一。Power BI是一款很酷炫的商业数据分析和共享工具，可以轻松处理大量数据，并以最直观交互的图表方式呈现丰富的视觉效果，从数据快速处理到数据快速建模，以及最后的数据可视化呈现，它可以连接数百个数据源、简化数据准备工作，并提供即时的数据分析能力。
数据分析报告是对数据分析的总结与呈现。通过报告，可以把数据分析的背景、过程、结果及建议完整地呈现出来，为业务决策提供支持。数据分析报告的撰写建议是，结构清晰，主次分明，核心结论先行，有逻辑有依据，结合实际业务，提出合理建议，分析需要基于可靠的数据源，尽量图表化，提高可读性。除了呈现数据分析结论，数据分析报告还可以呈现观点、建议、措施等。数据分析报告的总结部分，不需要长篇大论，因为阅读报告的往往是管理者、团队成员等，时间都非常有限，应做到言简意赅、重点突出，书写结构可参考 STAR 法则，按照数据分析的背景、目的、行动、结果四个方面进行叙述。
3）数据分析的常用方法
（1）直接评判法。
直接评判法指根据经验直接对具有分析性的数据下结论，从而评判其中的好与坏。要想用直接评判法来进行数据分析，有两个硬性要求：第一是具备丰富的运营经验，第二是经过加工处理后的数据足够直观，可以显著地体现某个数据的优劣。
（2）对比分析法。
对比分析法是用两组或两组以上的数据进行比较分析，体现了一种挖掘数据规律的思维，能够和任何技巧相结合。对比分析法主要分为以下四种：第一种是横向对比，同一层级不同对象之间进行比较，如比较全国不同省份的用户量情况；第二种是纵向对比，同一对象不同层级之间进行比较，如比较河北省2022年各月的用户量情况；第三种是目标对比，常用于目标管理，如比较目标完成率；第四种是时间对比，包括同比、环比、时间进度对比等，很多地方都会用到时间对比。
（3）分组分析法。
分组分析法是通过一定的指标将分析对象进行分组并分析，这种分析方法的目的是更深入地了解分析对象的不同特征、性质及相互关系。分组需要遵循互斥原则和穷尽原则，分组之间不能有交叉，每个数据只能归于一组，数据不能有遗漏，所有分组组合起来要容纳所有数据，确保数据分组的独立性和完整性。
分组分析法有一种特殊情况，即聚类分析法，属于探索性数据分析方法。从定义上讲，聚类是针对大量数据或样本，根据数据本身的特性来研究分类的方法，遵循这个分类方法对数据进行合理的分类，最终将相似数据分为一组。在用户研究中，很多问题都可以借助聚类分析法来解决，比如对价格敏感性人群的界定。
分组分析法还有一种特殊情况，即象限分析法，通过对两种及两种以上维度的划分，运用坐标的方式，基于维度上的数值表现，人工对数据进行分组，从而传递数据价值，并将其转变为策略。象限分析法体现了一种由策略驱动的思维，常应用在产品分析、市场分析、用户管理等场景，RFM模型、波士顿矩阵等都属于象限分析法思维。象限分析法的优势在于，方便找到问题的共性原因，方便建立分组优化策略。
（4）漏斗分析法。
漏斗分析法本质上体现了一种流程思路，在确定好关键节点后，计算节点之间的转化率。这个思路同样适用于很多地方，比如电商中的用户购买链路分析、App流量转化分析等。
（5）路径分析法。
使用路径分析法可以追踪用户从某个事件开始到结束的行为路径，对用户流向进行监测。路径分析法用于衡量网站页面转化效果和营销活动转化效果，可以了解用户行为轨迹和偏好，然后针对用户行为过程中的问题进行优化解决，最终目的是实现用户行为目标，引导用户更多地选择最优路径，促进用户高效转化，最终实现用户行为目标。
（6）降维分析法。
降维分析法是用于深入探索数据的一种常用分析方法，降维中的“维”是数据维度，一般指变量数，在分析复杂的高维数据时，降维分析法可以有效地提取关键信息，将数据维度降低到易于分析和解释的程度。通过这种降维方式，可以剔除冗余的信息，把重点聚焦于关键变量，便于数据分析和后续业务的开展。比如，我们在分析用户客单价变化情况时，先进行维度拆解，查看客单价的构成维度有哪些，发现用户通过一次订单可购买多种商品，针对每种商品又可同时购买多件，那么用户的客单价就可以被拆解为：
客单价=购买商品种类数×单品购买件数×每件商品单价
对于某些行业或品类来说，很多时候商品单价、单品购买件数是比较稳定的，那么研究用户客单价变化就可以被降维到研究购买商品种类数变化，聚焦于购买商品种类数的维度。
（7）关联分析法。
关联分析法，也叫作“购物篮分析法”，是一种通过研究用户行为数据，将不同商品进行关联，并挖掘商品之间联系的分析方法。关联分析法的目的是找到事物间的关联性，来指导业务决策。比如，在超市里售卖啤酒和尿布的经典案例，通过数据分析发现，“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，然后进行合理的啤酒和尿布的货架摆放或捆绑销售，来提高服务质量和转化效益。关联分析法在电商分析和零售分析中的应用相当广泛。
（8）ABtest分析法。
ABtest 分析法的本质是两个总体的假设检验问题。通过用户分流，让两组特征相同的用户同时测试不同的方案，收集用户真实结果数据，检验两个方案的效果，通过对比分析查看两组用户是否具有显著差异，并找到最优方案。
4）数据技术的手段
数据技术，即大数据技术，就是从大数据中快速获取有价值信息的技术。大数据是体量大、种类多、增速快、整体价值大但价值密度低的数据集合，一般无法用传统数据处理手段进行处理，而大数据技术能非常快速且有效地采集、存储、计算、统计、分析和应用大数据，从大数据中提取价值。大数据技术是新一代的技术。
大数据时代的到来，必然带来数据技术的重大机遇。数据技术要求我们改变小数据条件下一味地进行精确计算的固有思路，更好地面对混杂，把握宏观态势，从传统数据分析的逻辑因果关系延展到大数据研究的数据相关关系，数据技术使处理海量非结构化数据成为可能，所有数据都变得有意义，把一切事物都数据化，最终实现管理数据的便捷、高效。
数据技术涉及数据管理的方方面面，使用的工具或手段比较多，介绍如下。
（1）收集数据时，从数据源采集数据并将其存储到数据存储中，手段主要有Flume NG、ZooKeeper、Storm集群结构等。
（2）存储数据时，用数据库存储采集的数据，数据库主要有Hadoop、HBase、MySQL、Oracle、SQL Server等。
（3）清洗数据时，对数据进行训练和清洗，解决数据的各种问题，包括但不限于数据的完整性、一致性、唯一性、准确性、实效性，最后得到标准的、干净的、连续的数据，以保障数据质量。清洗数据的工具主要有SMARTBI、Python、PyCharm、DataWrangler、Google Refine。
（4）分析数据时，将庞大复杂的数据整合成所需的信息，提取隐藏于其中的价值，进行数据统计、分析处理、情报检索、信息挖掘等，分析程序主要有Hive、Impala、Spark、Presto、Elasticsearch等，分析方法主要如下。
● 分类分析法：将数据点分类，比如决策树、贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、 K -近邻算法、逻辑回归、神经网络等。
● 回归分析法：想知道不同数据点之间的关系，就要通过数据预测值进行回归统计，试图找到变量之间的回归关系，比如线性回归、套索回归、多元回归等。
● 聚类分析法：将数据点划分为可识别的组，识别它们的集群，聚类的数据点在某方面具有共同的特征，从而在分析中产生有用的信息，比如 K -均值聚类、均值漂移聚类、DBSCAN、高斯混合模型、分层聚类等。
● 关联分析法：这是一种相关但独立的技术，其背后的主要思想是找到描述不同数据点之间公共的关联规则，测量数据点之间的关联程度。
（5）数据算法，指经过明确定义的可计算过程，是为解决特定问题而规定的一系列指令和操作，以一个数据集合为输入，产生一个数据集合作为输出。数据算法特别多，主要有搜索算法、二分查找算法、字符串匹配算法、排序算法、分治算法、埃氏筛法、动态规划算法、图遍历算法、散列算法等。
（6）模型预测，通过建立科学的数据模型，得到数据关系，预测将来会发生的事情，提前制定应对策略。
（7）数据可视化，借助图表，清楚并高效地呈现数据信息，让数据发挥出最佳作用，主流平台有BI Tableau、QlikView、PowerBI、SmallBI、网易有数等。
5）数据技术的主要应用
（1）电商领域。
电商领域是数据技术应用最早和最广泛的领域之一，由于数据较为集中、量足够大、种类较多，电商数据的应用拥有广阔的舞台。数据分析、个性化推荐、精准营销等，大家已经屡见不鲜，通过数据分析指导业务决策，通过数据技术提升经营效率。
（2）交通领域。
交通是人们日常生活中的重要事件，其对于数据技术的感知和需求是急迫的。预测交通拥堵状况、规划最优导航路线、智能红绿灯等，都是交通领域数据技术应用的典型场景。在汽车行业中，利用大数据、物联网、自动驾驶技术，可以提供更智能和人性化的用车服务。对于飞机、火车、公交车行业，依靠大数据，可以合理安排运力，实现降本提效。
（3）医疗领域。
医疗领域的数据技术应用主要体现在智慧医疗、健康管理、疾病预防、病源追踪等方面，通过数据技术，可以辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高医疗效率。比如，通过建立病例数据库，记录病历档案、病理报告、治疗方案、治疗效果等，医生就可以参考相似病例为患者制定治疗方案，同时这些数据也有利于医药开发和医疗器械生产。
【案例】
中国2020—2022年在新冠疫情管控方面，应用了很多数据技术，比如对人们行程数据的采集和处理、数据信息联通、病例统计分析、二维码技术等，对管控疫情起到了重要作用。具体管控办法有：患者感染新冠病毒后，将患者去过的地方定为风险点，与患者或风险点有时空接触的是密接人员，通过移动设备定位和二维码登记追踪相关人员的行程，通过行程判断行程卡状态（比如确定相关人员是否是密接人员），通过核酸检测记录辅助判断健康码状态（比如确定是否出现核酸检测异常），根据群众分布和需求分析控制核酸点位，根据病患数量、症状表现、传播范围、疫情影响等分析结果制定管控办法，对不同状态人员进行差异化管控，并调整阶段性管控策略。
（4）教育领域。
随着科技的发展，数据技术在教育领域的应用越来越广泛，如教学、考试、课堂、师生互动、家校关系等方面。例如，在线课程应用了大量的数据工具。又如，在未来，理想的学习终端将融合更多的学习资源，根据每个学生的不同能力水平和兴趣爱好等特点，个性化地推送匹配的课程、学习计划，甚至规划未来的职业发展方向。
（5）金融领域。
金融领域也是数据技术应用的重要领域之一，通过数据技术可以进行信用评估、风险管控、用户精细化运营等。比如，对于理财场景，根据用户的年龄、资产规模、理财偏好，对用户群进行精准定位，分析金融需求，设计并推荐金融产品。
（6）政府领域。
智慧城市已在多地尝试运营，通过数据技术，政府部门可以感知社会的发展变化和需求，从而更加科学、精准、合理地为市民提供相应的公共服务和资源配置。在城市管理方面，利用数据技术可以实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防等。在政府调控和财政支出方面，利用数据技术可以了解经济发展、产业发展、市民消费情况等，从而依据数据分析，科学地制定宏观政策，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。
（7）安防领域。
在安防领域，数据技术的应用也比较多，比如，对视频图像的信息识别、快速检索、精准定位等，而且能够挖掘海量视频监控数据背后的价值，从而支持决策判断。利用数据技术，政府可以构建强大的国家安全保障体系，企业可以有效抵御网络攻击、识别用户信息，警察可以更好地预防犯罪、处理犯罪事件、进行天网监控，等等。