BI是商务智能的简称，今天主要介绍BI数据分析部分。 可以大概总结为 ：用数据的手段， 使得业务做的更好。工作主要包括： 数据报表、临时查询、数据分析（探索性研究、问题诊断、业务预测、业务建议、效果评估）、特定数据方法数据报表： 主要为数据监控用
核心在于：提炼抽象业务的逻辑关系， 固化成KPI和过程指标体系， 使得这些指标可以准确、真实、及时甚至提前反映出业务的好坏，使得业务人员有的放矢。难点：1、要从业务人员纷繁的需求中提炼出共性；
2、 整理出业务的核心逻辑（例如app推广的逻辑在于：新激活－新激活购买转化－每日购买表现；新激活－新激活到二次访问－留存-DAU 等等）；
3、举一反三，通过了解业务， 脑补业务人员暂未提及的指标、唯独甚至逻辑， 以减少临时查询。 4、解决开发资源问题， 帮助沟通线上开发产生的数据逻辑和数据口径。5、做部分数据模型设计， 更好的跟dw同学沟通需求。临时查询：满足业务同学随时看数据的需求核心在于：在需求明确沟通、无歧义、且确认过必要性 或建 议新的数据口径后， 及时、准确的提供数据。难点：1、需求较多， 也比较着急， 时间成本很高。2、 与业务同学沟通需求必要性较困难， 业务同学不太能接受自己的需求没必要、或者想要的数据并不能解决他需要的问题3、对重复或者预计会重复的数据， 抽象固化成报表的能力。4、对于临时查询，没有太多的核对数据时间，很多时候也没有可校验的报表和数据， 所以保证数据准确性更加重要和有难度。l 数据分析：这部分内容比较广泛， 按照业务阶段包括 探索性研究、问题诊断、业务预测、业务建议、效果评估每种分析的侧重点略有不同：探索性研究侧重分析问题的全面性， 对可能的有用信息的判断，结果的公正性和有针对性。问题诊断侧重在快速、准确、直达要害的诊断出问题， 并言简意赅的及时给出结论。业务预测侧重在评估预测的必要性、重要性、可行性；预测结果偏差小、稳定。效果评估侧重评估的公正客观、给出明确的、有指导性的、正确的评估结果。难点不详述了， 但对于数据分析师来讲，做数据分析最重要的就是充分的业务理解、对业务的深入思考、与业务人员的详细沟通、对问题判断的一点灵感 和 对分析结果的自我挑战和论证。 最大的误区：分析结果的数据非常详细，没有明确结论或结论经不起推敲（仍然， 对于不同的分析类型， 可能这一点上不太一样）。l 特定数据方法：解决非数据解决不了的问题核心：运用数据方法，解决特定问题，包括数据挖掘（为什么不叫数据挖掘， 因为里面有些并不是使用通用的挖掘算法）。这种说法也略宽泛， 比如小号判断逻辑、appstore细分渠道、渠道价值预测。难点：周期比较长，很多需要协调线上和dw开发资源有效性、准确性和误判率都需要与业务人员明确和清晰的沟通有维护成本， 并非做好一次就结束l 综上1、 BI是个重思考的职位， 基本工作内容如前所列。建议一、BI同学提高自身能力，尽量提高临时查询中固化的比例，尽量协调数据开发人员的资源， 解决更多的问题
建议二、定期向业务人员介绍现有固化产品数据，做到可以产品解决的就不提临时查询。
建议三、业务人员积极的解决力所能及的数据问题。
建议四、业务人员提需求前，可以帮忙解决两个问题：为什么要这个数据？没有现成的数据可替代吗？ 2、 加强数据分析工作。 在有限的时间内， 尽量解决给业务带来更多价值的问题。3、定期介绍BI工作的进展和方法，使得业务人员自己也成为分析师， 使得沟通更有效。
营销数据是什么意思
数字营销是使用互联网上的数字技术通过手机应用程序，展示广告和任何其他数字媒体对产品或服务进行的营销。数字营销渠道是一种基于Internet的系统，可以通过数字网络创建，加速和将产品价值从生产者传递到消费者终端。
在1990年代和2000年代，数字营销的发展改变了品牌和企业使用技术进行营销的方式。随着数字平台越来越多地纳入营销计划和日常生活中，人们也越来越多地使用数字设备来代替实体店购物，数字营销活动已变得越来越普遍。
它采用了搜索引擎优化（SEO）、搜索引擎营销（SEM）、内容营销、网络事件营销、内容自动化、活动营销、大数据营销、电子商务市场营销、社交媒体营销、社交媒体优化、电子邮件直接营销、线上广告、电子书以及光盘和游戏已变得司空见惯。
数字营销扩展到提供数字媒体的非Internet渠道，例如电视、移动电话（SMS和MMS）、回叫和保留的移动铃音。对非互联网渠道的扩展使数字营销与在线营销有所不同。营销方法
在增加营销预算所占百分比并将渠道支出集中用于数字活动时，最为成功的数字营销商将注意力集中在管理4个核心价值源上。
它们对自己的活动进行协调，使消费者全程参与日益流行的数字化购买之旅。
第二，它们利用消费者对其品牌的兴趣，在各种媒体上发布有助于消费者树立自己个人营销身份形象的内容，并在这一过程中充当品牌大使。
第三，它们认识到，在管理为产品、细分市场、渠道和促销活动所创作的数量惊人的内容时，需要像大规模的多媒体出版商一样去思考。
这些营销商需要从战略上谋划，如何收集和利用如今已经多到泛滥程度的数字数据。以前习惯于从家人或朋友处了解产品口碑并获得建议的消费者，开始阅读在线评论，在网站上对产品特性和价格进行比较，并通过社交网站对各种选择进行讨论。
这种信息流不仅增强了消费者的能力，而且还使营销部门在消费者积极地了解产品种类并对选择进行评估时，能够参与与消费者的对话。
营销数据设施有哪些
简单归纳起来，营销数据库具有以下作用： （l）选择和编辑顾客数据。收集、整理顾客的数据资料，构建顾客数据库。收集顾客的数据应包括顾客个人资料、交易记录等信息。 （2）选择适当的消费者。有针对性地进行沟通，提高反馈率，增加销量，从而降低营销成本。 （3）为使用营销数据库的公司提供这些消费者的状况，应用于邮件、电话、销售、服务、顾客忠诚计划和其他方法。 （4）反击竞争者的武器。数据库可以反映出与竞争者有联系的顾客特征，近而分析竞争者的优劣势，改进营销策略，提供比竞争者更好的产品和服务，增近与顾客的关系。 （5）及时的营销效果反馈，可以分析市场活动的短期和长期效果，并提出改进方法。
通过市场、销售和服务等一线人员获得的客户反馈，并把相关的市场调查资料整合，定期对市场的客户信息和反馈进行分析，帮助产品和服务在功能和销售方式上的改进；也可以帮助产品设计和研发部门做出前瞻性的分析和预测；也可以根据市场上的实时信息及时调整生产原材料的采购，或者调整生产的产品型号，控制和优化库存等等。
