數據驅動是什么意思？
數據驅動指的是通過采集數據，將數據進行組織形成信息流，在做決策或者產品、運營等優化時，根據不同需求對信息流進行提煉總結，從而在數據的支撐下或者指導下進行科學的行動。
數據驅動”,就是企業內部運轉的一個接一個的“數據循環”,通過數據分析和價值發現改善客戶、產品、基礎設施、盈利方式等核心環節,形成獨特的競爭優勢,最終實現整個企業乃至供應鏈的快速運轉。這樣的企業就是數據驅動的企業，我們稱為“數據飛輪”。判斷一個企業內部是否形成了“數據飛輪”,就要看企業運行的各個環節是不是都有數據的支撐。
數據驅動的閉環
完整的數據驅動閉環一般分為：數據采集——數據建?！獢祿治觥獢祿答仭?/strong>
數據采集
數據采集是一切應用的根基，具體到采集內容上，包括數據類型、數據所有者、數據來源。從數據所有者上來講，我們采集第一方數據——也就是“我們自己的產品，我們自己的用戶，自己用戶在自己產品上發生了什么?！?/p>
數據建模
數據建模最重要的是數據模型的選擇，以及對應的儲存。數據模型選擇為什么重要？因為數據模型抽象好了，后面的分析模型可以做的更好。如果數據模型抽象的太復雜，整體過程非常復雜。不同的數據模型選不同的儲存方案，儲存方案的選擇主要根據數據本身的特點，例如是否可追加、可修改、訪問是以什么樣的訪問為主，是否會需要刪除等。
數據分析
針對不同角色的數據分析，比如老板關心的是第一關鍵指標是什么、繪制相應的用戶旅程（用戶首先要訪問網站，之后要注冊賬號，實現首購之后會重復性購買，只有這樣的用戶旅程最終會帶來總銷售額的增長），接下來就要根據用戶旅程來組建增長模型。
數據反饋
通過用戶精準分群、靈活創建并管理營銷活動計劃，比如知道用戶數據、業務數據，最終精準的刻畫了用戶畫像。有了第一次營銷效果之后，可以針對性的改進，做第二次營銷效果。真正形成自動化、精細化的運營閉環。
數據驅動方法的意義在于，對一個問題暫時不能用簡單而準確的方法解決時，可以根據歷史數據和關系型數據庫，構造出近似的模型來逼近真實情況，這實際上是用計算量和數據量來換取研究時間。得到的模型雖然和真實情況有偏差但是足以指導實踐。