经常会有研发找曾老师吐槽发行，曾老师听下来之后却发现，大部分问题都是研发自己的问题。随便举几个例子： 吐槽发行不放量 —— 产品是亏的，放多少亏多少啊。 吐槽发行不给调优建议 ——你信不信，大多数情况下，发行也不知道怎么调优？ 吐槽发行不给数据 ——你不知道怎么看数据，不知道需要什么数据，发行当然也乐得清静了。 提升市场敏锐度的方法 但研发们是也大多热爱学习。周末有个群友问我： 曾老师，有没有提升市场敏锐度的方法？ 要说方法也简单，就是 往死里玩游戏： 刷排行榜。 把排行榜上所有没玩过的游戏刷一遍。 刷抖音。 玩过几个游戏之后，你就会算法推很多游戏，一个个刷就好。 看广告。 在游戏里点击激励视频广告，去下载激励视频推荐的游戏，盘它。 …

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BI 是一个成熟的概念。 根据 前面的讨论，我们知道 BI 系统是一套综合了 数据仓库、查询引擎和前端展示 的复杂系统，是企业进行互联网营销的必备工具。有大量的公司和团体进入这个领域，开发出了优秀的整体解决方案。 我们今天就来聊聊已经存在的 BI 系统解决方案。 我正在构建一个用于游戏运营的 BI(Busniness Intelligence)系统，该系统用于指导 SAGI GAMES 游戏的投放，把运营和投放岗位从重复繁重的数据分析工作中解放出来。 我会用文字把整个构建中的学习、思考、决策的流程记录下来，形成这个系列： 构建BI。 由于时间仓促，能力有限，这个系列中一定有许多疏漏错误之处，欢迎指出和讨论。 商业方案 阿里云 …

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在 构建BI：大数据系统概念 一文中，我们提到过 OLAP 系统的特点： OLAP 强调 SQL 执行时长，强调磁盘 IO、磁盘分区和磁盘子系统吞吐量。OLAP 同时处理的数据量大，DML 少，更多的执行是报表作业和聚合类操作。 这些特点让 OLAP 对于存储和查询的要求都很高。业界也有大量成熟的技术解决方案来处理这两类问题。 本文从个人喜好的角度来简单讨论查询引擎 Presto 和数据仓库 ClickHouse。 注意：本篇为技术讨论，对技术不感兴趣的读者可以跳过不看。 我正在构建一个用于游戏运营的 BI(Busniness Intelligence)系统，该系统用于指导 SAGI GAMES 游戏的投放，把运营和投放岗位从重复繁 …

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我正在构建一个用于游戏运营的 BI(Busniness Intelligence)系统，该系统用于指导 SAGI GAMES 游戏的投放，把运营和投放岗位从重复繁重的数据分析工作中解放出来。 我会用文字把整个构建中的学习、思考、决策的流程记录下来，形成这个系列： 构建BI。 由于时间仓促，能力有限，这个系列中一定有许多疏漏错误之处，欢迎指出和讨论。 本文的目标是理解大数据系统的相关概念。 生产-存储-消费 计算广告是唯一得到充分商业化的规模化的大数据应用。BI(Business Intelligence)系统属于一种大数据洞察应用。它处在 生产、存储、消费 流程中的消费环节。 参见：计算广告：免费模式的本质 图中，数据源 处于生产环 …

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