数据化运营，首先是要有企业全员参与意识，要达成这种全员的数据参与意识比单纯地执行数据挖掘技术显然是要困难得多，也重要得多的。只有在达成企业全员的自觉参与意识后，才可能将其转化为企业全体员工的自觉行动，才可能真正落实到运营的具体工作中。
举例来说，阿里巴巴集团正在实施的数据化运营，就要求所有部门所有岗位的员工都要贯彻此战略：从产品开发人员到用户体验部门，到产品运营团队，到客户服务部门，到销售团队和支持团队，每个人每个岗位都能真正从数据应用、数据管理和数据发现的高度经营各自的本职工作，也就类似于各个岗位的员工，都在各自的工作中自觉利用或简单或复杂的数据分析工具，进行大大小小的数据分析挖掘，这才是真正的数据化运营的场面，才是真正的从数据中发现信息财富并直接助力于企业的全方位提升。也只有这样，产品开发人员所提出的新概念才不是拍脑袋拍出来的，而是来自于用户反馈数据的提炼；产品运营人员也不再仅仅是每天被动地抄报运营的KPI指标，通过数据意识的培养，他们将在运营前的准备，运营中的把握，运营后的反馈、修正、提升上有充分的预见性和掌控力；客户服务部门不仅仅满足于为客户提供满意的服务，他们学会了从服务中有意识地发现有代表性的、有新概念价值的客户新需求；销售部门则不再只是具有吃苦耐劳的精神，他们可通过数据分析挖掘模型的实施来实现有的放矢、精准营销的销售效益最大化。而企业的数据挖掘团队也不再仅仅局限于单纯的数据挖掘技术工作及项目工作，而是肩负在企业全员中推广普及数据意识、数据运用技巧的责任，这种责任对于企业而言比单纯的一两个数据挖掘项目更有价值，更能体现一个数据挖掘团队或者一个数据挖掘职业人的水准、眼界以及胸怀，俗话说“只有能发动人民战争，才是真正的英雄”，所以只有让企业全员都参与并支持你的数据挖掘分析工作，才能够真正有效地挖掘企业的数据资源。现代企业的领导者，应该有这种远见和智慧，明白全员的数据挖掘才是企业最有价值的数据挖掘，全员的数据化运营才是现代企业的竞争新核心。
数据化运营，其次是一种常态化的制度和流程，包括企业各个岗位和工种的数据收集和数据分析应用的框架和制度等。从员工日常工作中所使用的数据结构和层次，就基本上可以判断出企业的数据应用水准和效率。在传统行业的大多数企业里，绝大多数员工在其工作中很少（甚至基本不）分析使用业务数据支持自己的工作效率，但是在互联网行业，对数据的重视和深度应用使得该行业数据化运营的能力和水平远远超过传统行业的应用水平。
