數字化運營建設的基本思路，其中最核心的是解決意識、能力及方法3個核心問題。

1、意識——數據驅動理念與認知建設先行

自上而下整體提升全公司數據驅動理念與認知，從企業高層或者獨立業務線的骨干領導班子開始，統一對數據驅動落地過程的難點認知，提升團隊數據解讀、應用的能力，形成推動數據驅動落地的堅實基礎。

2、 能力——建設跨業務與數據的專業人才梯隊

無論是高級數據分析技術，還是算法建模能力，在實際到業務層落地時，都需要結合業務場景和特點才能確定更合適的解決方案，對輸出結果進行有效解讀和判斷，以及給予有效的業務迭代策略的能力，也決定了是否能真正形成業務閉環，帶來實質性業務提升的空間。

這些都與數據人員的業務理解能力強相關，業務理解能力其實是決定數據專業人才實際輸出效果的核心因素之一。因此在團隊能力搭建時，不僅要關注技術型人才的引進，也同時需要關注業務分析型人才的引入，以及對技術型人才業務理解能力的考察與培養。

3、 方法——從數據到應用的MVP閉環交付

數據化運營轉型，本身是一個系統性工程，依次需要落實解決數據采集與整合、數據指標可視化、數據分析洞察、數據智能應用等各個環節。很多金融機構，由于本身的業務單元、業務形態的復雜度較高，一上來就希望做大而全的解決方案，這往往是不現實的。

單純就數據采集與整合來看，就是一個非常重的工作項，數據分析應用哪怕對單一業務線來說，也是一個持續建設不斷深入的過程，因此更實際的做法，是借鑒互聯網的 MVP （Minimum Viable Product,最小可行性產品）思路，根據業務側重點和優先級，從單一業務單元、業務形態開始，圍繞具體的業務目標、業務場景，從需求倒推數據驅動體系建設規劃和階段性目標，依次實現各個業務單元、不同業務形態的數據和價值挖掘的覆蓋，整體解決方案的思路如下圖：

圖 1 數字化轉型整體解決方案思路