数据化运营企业中较为困难的地方在哪？我想无非是在数据的挖掘与分析上。其实无论是在数据的挖掘与分析上，亦或是在数据的统计上，整个过程都是挑战的过程；
当一个企业中的人有了些许数据化运营的意识，并不是意味着企业就走在了数据化运营的路上；当企业中各个部门及人员在统计一系列指标，在分析一些数据进行判断企业的运营，也只能说企业在数据化运营，数据指标的挖掘与分析永远在路上。运营中的利益没有最大化，这也说明了企业运营，数据探索不能停止，要不断学习提高企业业绩。
当我们对一些数据指标有了些许认识，会去安排人员统计做汇报，其实这就是一种对数据的挖掘。我们不断明确在企业运营中所需要的数据，以及在未来发展中依照数据指标判断方向，关于这样的数据结构点正是数据挖掘的重点。挖掘数据的高手一定是判断力极强的人，在数据指标之前一阶段，正是数据指标挖掘，也是下达指标统计的前提。
数据分析到底是简单还是困难？作为一个正在学习中的我还没有评判资格。自身是希望以竞价为中心，拓展关于互联网知识的学习与运用，在百度账户优化调整上需要对数据进行分析，才能明确方向优化账户。在师傅的指点下有了方向，同时自己总结过：大结构的数据总结指明方向、细节数据优化结构。的确是这样，之后的文章我会写一些关于百度竞价推广的一些东西，算做是一种分享，也是在激励自己学习。
那么数据分析师容易做吗？很多人以为掌握了某些分析软件，就可以成为数据分析师，其实对数据挖掘有很长的路要走，核心不是技术，而是业务理解和分析思路。很多情况下我是很苦恼的，不能拥有深入浅出的思路，不能拥有强大的清晰逻辑思维，以及一定的操作能力，朴实且坦诚（摘自第一篇数据化运营问文章-简书）。
数据的挖掘、数据的分析都需要全局考虑，分析各种数据指标、挖掘具有潜在价值的数据，分析不同维度，选出最佳方案，我想他更像是函数，永远走在利益最大化的点；
最后关于关于数据指标的统计再次做强调，这也是很多公司的通病：数据化意识淡薄-总是可有可无做数据、数据化运营没有全局观念-各部门按照业务指标统计汇报、数据分析师不专业-不能指明数据结构的建立以及不能将数据完全利用、没有数据化统计工具-数据统计效率低下、不能高效充分展示数据等；