过去一直有考虑一个问题，数据分析和数据产品这两个方向，往哪儿走更好？
今天 突然顿悟，数据产品大抵就两个方向，一是通用化的工具，这个方向走，Tableau和Power BI已经站在了行业的制高点，那么试问国内市场上是否还有公司能打磨出产品超越它们。我想国内的公司除了bat这样巨头有可能去打磨这样一个产品之外，其它公司大抵是不具备这样资源与能力的。并且实际上bat中也就阿里出了个Quick BI勉强算是一个体量的产品但论产品的竞争力及成熟度，与一流的BI产品还是有不差距。
另一个方向便是与业务深度结合的方向，一旦与业务深度结合，可能页面的实现方式变得相对次要了，更关键应是数据的组织与展现形式，即数据可视化相关的方向，也是可以非常的专业。设计好了可视化的最终形式之后，需要选择实现的方式或工具完全可以是多样化的，可能商业化BI产品的一个限制因素在于企业不大可能选择这类BI工具去实现自己深度跟业务结合之后的数据产品 进而给自己的客户服务。（或许power bi Embeded这样的方案是可能作为数据产品提供出来的）
归根结底，深度理解业务是前提，并且业务成熟的基础之上才有可能数据洞察产品化。
结论：要做BI产品，得去巨头，即使牛逼如Airbin开源出来的Superset，其实功能也都很逊，小公司一般没有能耐去打磨一个成熟的bi产品。小公司希望输出BI产品，大抵需要与业务密切结合，给出成熟而有业务指导意义的insight。或者另一方面，小公司的数据产品，本质上得跟业务密切联系，更多的AB测试，优化业务流程之类的事，大抵需要与数据分析团队密切配合。
数据分析并给出靠谱insight是第一步，之后才有BI产品或者是数据产品，甚至如果我不需要对外输出，只是公司内部迭代需要的话，我只需要有靠谱的insight去指导行动就够了，不需要产品化。
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继续昨天的问题，关于追求。
一个终极的追求是：希望打磨这样一个产品，可以帮助大众避免陷入无处不在的注意力陷阱，帮助人们形成健康的生活习惯，不论是精神上还是生理上。
背景：无处不在的注意力陷阱，网瘾胜过鸦片。
Step1: 获取与基因信息结合的相应的生理日常数值指标合理值范畴，并给出相应的说明与建议。
Step2: 找出情绪、心理活动与这些生理指标的关联关系，进而确定可量化值。比如说在你情绪激动要爆发之前的就预感到你已经情绪激动并且给你提醒。在你被某种成瘾机智趋势即将下意识做一些行为的时候，能够观测到生理信息的变动，并给出提醒。
核心是找到生理信息变动与日常行为之间的关联，并提前让你意识到，避免你自己去做傻事。
生理信息的获取是关键，可能需要某种装置可以24小时与人共存，收集生理信息。
现在常规能获取的指标：心率、血压。
可以关注的方向：
Behavioral Neuroscience
Human Behavior
Behavioral Science
behavioral science technology
https://www.psychologytoday.com/us/blog/shrink/201207/how-behavioral-scientists-and-technology-can-work-together-advance-mobile-health
https://www.ie.edu/school-human-sciences-technology/masters/master-market-research-consumer-behavior/
https://www.behavioraleconomics.com/be-grad-programs/