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雷达卡
数据分析生态：数据分析的数据输入
数据输入分三个阶段，让我们从下图的左侧开始吧。
正如上文提到的，要将度量设定为KPIs（当然还要关注度量和高级细分），你需要很清楚你的业务优先级，这部分很好理解。
要知道业务的优先级，你需要从你能接触到的公司的最高领导那获取相应的信息。你可以联系你的CMO或者CEO，这是值得去做的。很多的数据分析结果都会石沉大海，因为很多分析师都会痴迷于他们所感兴趣的分析结果，而不是老板们所关心的内容。不要犯这样的错误。
接下来让大家看一些真正有意思的内容，不管你的业务有多大。
接下来的数据投入是你的竞争现状相关的数据。关注那些你知道或者不知道的竞争对手，刚开始的时候可以通过问你的CMO或者CEO：我们的竞争对手是谁，是谁让你们彻夜难眠？然后去Google（或者Yandex、Baidu和Seznam）输入和你业务相关的关键词，看看自然搜索和付费搜索结果，不管你喜不喜欢，这些就是你的竞争对手。
研究一下他们的优势在哪里？他们在哪些地方和你做的不一样（不管是比你好的还是比你差的）？他们的流量从哪里获取？他们的访客的趋势是什么样的？这些竞争情报分析都是绝对重要的数据投入，因为这样可以确保你的业务优先级是更加合理的。你设定正确的KPIs和高级细分，这直接决定了你要如何设置你的自定义报告。
竞争情报分析不需要每天都做，但是下图左侧最底下部分的投入将会是新机会分析方面的内容。
新的机会将会让你的业务有完全不同的发展方向。最起码这将会在战术和战略上很大程度地影响你的分析。做好准备，主动地挖掘并找出答案，让自己成为一个更优秀的数据分析师。
以上就是左侧三个部分的内容。
接下来，在顶部和底部将放上你想看到的核心内容。
分析师/大脑（Analysts/Big Brains）放在顶部。
工具放在底部。把工具放在底部不是因为工具不重要，仅仅是放在底部而已。
回到2006年5月，当时我创立了10/90法则，工具做作用就是要比分析师的作用小一些。大家不要对这个结论觉得惊讶。
这里补充一下10/90法则：如果你有100美元将要投入到数据里，聪明的做法是将10美元投入到工具和部署咨询上，另外的90美元要投入到分析师（或者大脑）上。
不管你的数据有多少，不管你的工具有多强大，如果你离10/90法则太遥远，那一切关于大数据的承诺都是不会实现的。
人很重要，聪明的人更重要。工具只是用来辅助他们的，千万不要本末倒置。
以上是这个图片完整的三个部分。你可能会担心到目前为止你只看到投入，是的，一点都没错，但是这会给我们之后的工作带来大量优质的原材料。
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