数据运营基本上能解决两个大方面的问题，第一个方面是通过数据看清业务，第二方面通过数据运营来给决策提供依据指导运营决策，并且能够评估决策的有效性、效率，来作为评估手段。
数据运营解决监控、挖掘和决策
数据运营能解决的问题是决策。
第一部分是测试，在运营决策中，可能会有一些拍脑袋的成分，或者有一些不确定的运营决策，所以需要运营者进行不同的测试，来验证哪个方法是正确的。
第二部分是直接指导决策的决定。
最后一方面是预测，预测业务发展的潜力和预测未来发展的指标。数据运营的重点是对决策提供数据依据，并且提供决策的效率和效果。
宏观上来说，数据运营解决的三大类问题，就是监控、挖掘、决策。
数据会贯穿于整个运营的过程中，来说数据运营在整个过程中的每个步骤都是很需要的。需要站在战略角度想数据运营的事情。每个公司、每个业务、每个商业模式都有一个核心的逻辑公式，并不是每一个业务从头到尾都是一成不变的，所以每个业务在每个阶段，都需要找到在这个阶段最重要的核心公式，这个核心公式是跟目前发展阶段息息相关的，并且对于这个核心公式需要有人，对里面的核心指标一个一个负责，这样才能把公司的目标拆解到职责上。
拿滴滴进行了举例，详细分析的数据在实际操作中的使用，比如司机的应答率与完成率、用户的使用规律等。在运营上，从市场格局和公司的整体考虑需要思考的问题。
从道与术的层面对数据运营进行总结的话：道，是持久不变的，可能再过十年也是这种思考的方式，道是核心价值，比如说产品的核心价值，第一方面是满足用户的需求，第二方面是提供高性价比的产品。术，是审时定势，在不同时间段，以及不同的市场竞争状态。有限时间内把问题想清楚，找到业务发展最大的潜力点。最后一方面就是关于整体的体系和生态建设，也是数据运营最重要的一些抓手和方法。