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(2)精细化运营管理
实现各产品线的数字化运营标准，对全公司进行高效的数字化运营 。比如每个产品都要有量化的运营指标，都要进行A/B测试 。运行数据自动分析和报警；形成完善的数据标准和数据应用资产体系，打通各业务线数据，实现数据价值最大化，在重要决策时快速获得数据支持 。
(3)产品线的快速迭代
在数据中心的支持下，新产品可以利用现有的数据能力快速上线，利用现有的数据积累加快推广实施的进程，比如实现各产品线、各部门之间的协同和市场拓展，快速满足市场需求 。例如，产品经理在设计新产品时，需要判断目标用户与现有用户的重合度及其在目标区域的分布，以决定产品的推广方式 。同时上线前需要进行A/B测试，上线后必须立即获得性能反馈 。而且，最好充分利用现有工具，快速实现这些功能 。这些都需要通过数据中心，通过不同部门之间的数据协调，前端和后端的数据来实现 。
(4)内部数据能力的共享和重用
解决重复造轮子的问题 。通过数据中心，管理决策层可以清楚地看到公司目前拥有哪些数据资产，哪些业务已经拥有数据、应用和接口，如何提高某条业务线的运营效率，需要收集、处理和分析哪些数据 。同时也可以避免重复建轮，及时发现冗余或无用的数据 。比如双12需要对中年用户进行营销活动时，可以复用双11开发的服务对年轻人进行营销活动，只需微调无需二次开发即可快速上线 。但需要注意的是，在强调内部数据能力共享重用的同时，也要注意各部门快速独立迭代与整体统一规划之间的矛盾 。
(5)完善的投资回报管理
大数据项目通常需要大量的资源，所以我们经常会看到费用巨大，部门和项目分配不明确的情况 。为了最合理地利用资源，保证核心业务的性能，我们需要数据中心对每个数据应用进行准确的ROI规划和管理 。
以上功能会随着数字化运营的不断完善而完善，但企业管理决策层对这些能力的重视和理解，绝对是数据中心项目的一个核心驱动力，这也是为什么我们说数据中心项目是“一把手”项目 。
公司管理层一般以什么形式使用这些能力？宏观上，当决策层需要做有数据支撑的决策时，会有很多关于市场、产品、用户、人员、资源的量化问题 。这些问题应该由数据中心快速、准确、全面地回答 。一位CEO曾经向我们解释过他的公司为什么需要建设一个数据中心:“每次需要实现一个业务功能，我们的IT部门可以在一两周内做出响应；但每次我遇到数据问题，他们都要花四到五周时间给我解决方案 。这时候我才意识到，应该有一个系统的数据解决方案 。”
在具体形式上，通常有一个数据分析师(团队)专门负责决策层 。决策层的所有问题都由这个数据分析师转化分解成具体业务指标的查询，将各个业务部门的数据指标汇总整理，再以管理层最能理解的形式呈现出来 。该数据分析师的角色有时由CDO或CDS承担 。这是因为只有对公司的全球业务和具体的数据模型有深刻的理解，才能保证数据及其结果的准确性 。总的来说，如果在对决策层问题进行转化分解时，发现有些问题很难回答，这其实就是发现了现有数据系统的缺点和不足 。这时候就需要CDO或者CDS来改进和完善公司的数字化运营机制 。
在工具方面，管理层有时会使用一般的数据工具，更多的时候，数据平台团队会定制可视化广告牌、实时/定时报告以及一些有核心指标的工具 。比如Ask.com早期用大数据平台替代传统BI的时候，首先实现的就是每天早上的定期报告(包括CEO最关心的一些一般运营指标和重要市场活动的每日更新)，每周一的市场收入周报(根据可配置的多维度分析)和用户画像报告，以及一些重要市场活动的实时数据分析广告牌(管理层可以随时查看) 。一般来说，这个级别的工具很难有通用的产品 。它们的表格和数据使用都是高度个性化的，会随着市场的变化而变化 。因此，最好有一个专门的团队来支持管理层的数据需求 。然而，一个好的底层架构可以使这种定制开发过程更快，更好地支持数据的准确性、实时性和可解释性 。
2.4.3业务部
data desk可以为业务部门和IT R&D部门提供的主要功能可以根据产品的生命周期进行划分 。产品生命周期理论是由哈佛大学教授雷蒙德·弗农于1966年在其文章《产品生命周期中的国际投资与国际贸易》中首次提出的 。产品生命周期就是一个产品的市场寿命，即从进入市场到被市场淘汰的全过程 。产品一般会经历几个阶段:发展期、导入期、成长期、成熟期、衰退期 。


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