本文作者Panos Papadopoulos是BugSense的CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人。BugSense通過使用移動(dòng)數(shù)據(jù)，幫助了全球許多軟件開發(fā)者創(chuàng)造更好的移動(dòng)應(yīng)用體驗(yàn)，其中包括財(cái)富500強(qiáng)公司，是移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)方面的運(yùn)營(yíng)管理咨詢服務(wù)公司，能運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析對(duì)Android, iOS, HTML5, WP等系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的深入分析。在本文中，他深入分析了移動(dòng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)，以及第三方數(shù)據(jù)服務(wù)對(duì)移動(dòng)開發(fā)者的重要意義。

以下為譯文：

如果我告訴你，你可以做到從海量數(shù)據(jù)來源（包括各種各樣的移動(dòng)設(shè)備）中把數(shù)據(jù)提取到一個(gè)系統(tǒng)，然后只用少量的程序行數(shù)描述所需的信息就可以讓結(jié)果輕松呈現(xiàn)，還可以做到實(shí)時(shí)處理這些數(shù)據(jù)，并且保持系統(tǒng)同時(shí)運(yùn)行，你相信嗎？

不用懷疑，你可以做到。

這首先要?dú)w功于信息爆炸時(shí)代移動(dòng)數(shù)據(jù)的飛速發(fā)展。移動(dòng)應(yīng)用不停地產(chǎn)生大量信息，比如用戶行為的信息（包括對(duì)話開始、事件發(fā)生、事務(wù)處理等），然后設(shè)備生成數(shù)據(jù)（崩潰數(shù)據(jù)、應(yīng)用日志、位置數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)日志等）。這些數(shù)據(jù)的意義在于它們給大數(shù)據(jù)提供了源源不斷的信息源去識(shí)別和分析手機(jī)用戶一天的所見所聞。

不得不說，移動(dòng)大數(shù)據(jù)時(shí)代是應(yīng)運(yùn)而生。而為了收集智能手機(jī)的數(shù)據(jù)，就不得不面臨數(shù)據(jù)收集、分析和運(yùn)行的挑戰(zhàn)。毫無疑問，能夠利用移動(dòng)數(shù)據(jù)的企業(yè)和移動(dòng)設(shè)備開發(fā)者在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中更有競(jìng)爭(zhēng)力和業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)。因?yàn)樗麄兛梢栽谝婚_始就準(zhǔn)確地識(shí)別出影響用戶行為的因素，有效地將客戶需求分級(jí)，從而能夠既有創(chuàng)造力又有效率地實(shí)現(xiàn)客戶需求。

而在大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析的競(jìng)爭(zhēng)中能否決勝的關(guān)鍵是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)。內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)保證了大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)分析——用指數(shù)級(jí)的速度處理以噴發(fā)狀態(tài)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，然后及時(shí)產(chǎn)生結(jié)果。內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)能為以不同速度為移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)和動(dòng)態(tài)的內(nèi)存數(shù)據(jù)處理，還可以導(dǎo)入其他數(shù)據(jù)來源例如汽車和家庭系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)的分布式處理能夠在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)跨集群操作，擴(kuò)展到成千上萬(wàn)種設(shè)備上，比如Hadoop就用分布式處理方式完成了多項(xiàng)任務(wù)。然而對(duì)于這個(gè)高速運(yùn)轉(zhuǎn)、信息不停噴發(fā)的移動(dòng)時(shí)代來說，分散處理并不是最有效最經(jīng)濟(jì)的方式。內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生無疑給企業(yè)提供了利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的新工具：盡可能快地在數(shù)據(jù)產(chǎn)生之初就進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其趨勢(shì)并更快地做出反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)降低服務(wù)成本和提高收益的目標(biāo)。那些企業(yè)級(jí)的流式數(shù)據(jù)庫(kù)，比如StreamBase和KDB，包括CEPs和混合式，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)開始利用新的算法和可視化技術(shù)來填充實(shí)時(shí)處理技術(shù)的缺口。移動(dòng)大數(shù)據(jù)的提供者正在試圖將內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)、動(dòng)態(tài)處理技術(shù)、算法與可視化技術(shù)融為一體，讓企業(yè)能夠運(yùn)用移動(dòng)大數(shù)據(jù)，讓它成為一種業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)力。

移動(dòng)應(yīng)用團(tuán)隊(duì)更能理解同步分析數(shù)據(jù)的重要性。為了留住用戶，開發(fā)者要能夠預(yù)見誤差，了解誤差對(duì)用戶行為的影響，衡量新產(chǎn)品的效益，識(shí)別用戶的參與趨勢(shì)，檢測(cè)客戶端，這樣才能趕在問題暴露在消極用戶面前之前消滅它。

下面是我們觀察到的移動(dòng)大數(shù)據(jù)的四個(gè)發(fā)展趨勢(shì):

1. 事務(wù)處理最重要

“移動(dòng)”最關(guān)鍵的就是交互活動(dòng)和對(duì)其的監(jiān)控。用戶選擇應(yīng)用是出于不同的目的：娛樂、購(gòu)物、學(xué)習(xí)、分享等；而一旦有任何因素干擾或者減慢他們實(shí)現(xiàn)目的的體驗(yàn)過程，用戶很容易就會(huì)產(chǎn)生消極情緒。利用應(yīng)用軟件監(jiān)控事務(wù)處理，讓企業(yè)能對(duì)用戶體驗(yàn)進(jìn)行評(píng)估和回應(yīng)，盡量避免用戶卸載軟件或者給出差評(píng)。如今對(duì)事務(wù)性數(shù)據(jù)和功能性數(shù)據(jù)的監(jiān)控都很重要，也不能沒有一個(gè)適應(yīng)移動(dòng)發(fā)展時(shí)代的戰(zhàn)略了。

2. 三駕馬車，三個(gè)“V”

Business Insider的最新報(bào)道指出，大數(shù)據(jù)有三個(gè)特點(diǎn)：大量（volume）、多樣（variety）、高速（velocity），我們把它們概括成三個(gè)“V”。數(shù)據(jù)本身的產(chǎn)生非�？�，而且形式多樣，大小不一，數(shù)量還很大。更別提移動(dòng)數(shù)據(jù)了，數(shù)量都是成倍地增長(zhǎng)。而Cisco最近的報(bào)告表明，有數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的人只通過移動(dòng)設(shè)備連接互聯(lián)網(wǎng)，很明顯，這些設(shè)備產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。Kash Rangan說，有很多互動(dòng)被忽略了沒有得到分析，而這些就是被忽視的機(jī)會(huì)。更有趣的是，數(shù)據(jù)的多樣性恰恰是由移動(dòng)設(shè)備造成的。從用戶跟蹤到崩潰報(bào)告，有各種各樣五花八門詳細(xì)的應(yīng)用數(shù)據(jù)，包括商業(yè)貿(mào)易、情感反應(yīng)、心跳測(cè)量、住宿記錄，甚至包括風(fēng)象報(bào)告。移動(dòng)應(yīng)用越來越多地影響了人們的生活方式，結(jié)果是數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的速度也在不斷上升。只要想想一個(gè)手機(jī)用戶比如你我每天都被手機(jī)牢牢套住的情況就可以理解了。

3. 測(cè)度是關(guān)鍵

面對(duì)大數(shù)據(jù)用戶的一個(gè)挑戰(zhàn)是考慮經(jīng)營(yíng)的影響因素。如果定位不好、收益不好，大數(shù)據(jù)可能反而會(huì)成為一種牽絆。如何鑒別哪種信息能夠幫助更好地進(jìn)行經(jīng)營(yíng)決策，而哪種信息卻毫無用處呢？在企業(yè)投身移動(dòng)數(shù)據(jù)的熱潮之前，必須要弄清楚他們的關(guān)鍵度量指標(biāo)是什么，不然就會(huì)被困在一堆派不上用場(chǎng)的數(shù)據(jù)里，進(jìn)退兩難。

4. 先監(jiān)控，再提問

這聽來好像跟我們的直覺不一樣，但實(shí)際上企業(yè)都應(yīng)該采用這種策略，先對(duì)應(yīng)用進(jìn)行監(jiān)控并收集數(shù)據(jù)，然后回答關(guān)鍵的業(yè)務(wù)問題，再去探索從數(shù)據(jù)里發(fā)現(xiàn)的新的發(fā)展機(jī)會(huì)。去了解應(yīng)用發(fā)展的情況是能否駕馭大數(shù)據(jù)的決定性的一步。在基本了解以后，企業(yè)和開發(fā)者們就可以深入研究關(guān)鍵性因素了。移動(dòng)大數(shù)據(jù)提供者也讓各種規(guī)模的公司有了讓移動(dòng)數(shù)據(jù)為他們所用的能力，無論是獨(dú)立經(jīng)營(yíng)者還是大企業(yè)都是一樣�，F(xiàn)在，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)有了，移動(dòng)大數(shù)據(jù)提供者們又開始為下一個(gè)目標(biāo)努力：通過最大化地提升數(shù)據(jù)的收集和傳輸效率來優(yōu)化移動(dòng)方面的東西，同時(shí)關(guān)注新的挑戰(zhàn)，例如電池消耗、3G數(shù)據(jù)使用、連接速度慢、隱私問題和局部存儲(chǔ)器的問題，還要擴(kuò)展通信量并控制可預(yù)見的通信量激增。這場(chǎng)競(jìng)賽的關(guān)鍵已經(jīng)不再是誰(shuí)的移動(dòng)設(shè)備革新速度快，而是誰(shuí)對(duì)移動(dòng)設(shè)備所產(chǎn)生數(shù)據(jù)的反應(yīng)速度更快。

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