數據分析對于運營的影響是非常直接的，當前運營方案的制定和調整都與具體的數據表現有密不可分的關系。如果說運營是一種“戰略”，那么數據分析就是具體的“戰術”。
以互聯網行業為例，運營最終目的無非就是創造更多的“鏈接”，有了更多的鏈接也就意味著有了更大的價值空間，當把一個行業內的用戶鏈接做到一定程度的時候，產品自然就有了更強大的市場把控力，能夠迅速吸引更多的資源，從而形成行業壁壘。在消費互聯網時代，大型的互聯網平臺往往都把運營作為發展的核心，而影響運營能力的關鍵因素就包括數據分析能力。
當一個運營方案開始實施之后，根據此運營方案而產生的數據變化往往是關注的重點，其中用戶增量就是一個關鍵數據指標，而用戶增量還有多個維度會影響到后續的運營策略，比如用戶的年齡、地區、職業、性別等因素往往都是關注的重點，通過對于這些數據的分析，能夠了解哪些用戶更容易被產品所吸引，從而在這個點上進行深入剖析，以便于帶來更大的用戶增量。
關于用戶增量最重要的問題通常有兩個，其一是增量用戶的來源渠道，其二是增量用戶的定位，通過來源渠道能夠了解到一些可能被忽略的用戶入口，而用戶定位則會影響到后續的服務方式，不同定位的用戶要采用不同的服務方式，這是大數據時代能夠做到的事情，而且也能夠在很大程度上提升鏈接的價值。
最后，在消費互聯網逐漸進入到存量時代之后，數據分析對于鏈接價值的挖掘將起到更加重要的作用。