移动大数据的四个发展趋势
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发布时间：2022-04-20 19:10
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时间：2022-05-13 17:06
如果我告诉你，你可以做到从海量数据来源（包括各种各样的移动设备）中把数据提取到一个系统，然后只用少量的程序行数描述所需的信息就可以让结果轻松呈现，还可以做到实时处理这些数据，并且保持系统同时运行，你相信吗？
不用怀疑，你可以做到。
这首先要归功于信息爆炸时代移动数据的飞速发展。移动应用不停地产生大量信息，比如用户行为的信息（包括对话开始、事件发生、事务处理等），然后设备生成数据（崩溃数据、应用日志、位置数据、网络日志等）。这些数据的意义在于它们给大数据提供了源源不断的信息源去识别和分析手机用户一天的所见所闻。
不得不说，移动大数据时代是应运而生。而为了收集智能手机的数据，就不得不面临数据收集、分析和运行的挑战。毫无疑问，能够利用移动数据的企业和移动设备开发者在市场竞争中更有竞争力和业务优势。因为他们可以在一开始就准确地识别出影响用户行为的因素，有效地将客户需求分级，从而能够既有创造力又有效率地实现客户需求。
而在大数据实时分析的竞争中能否决胜的关键是内存数据库。内存数据库保证了大数据的动态分析——用指数级的速度处理以喷发状态产生的大量数据，然后及时产生结果。内存数据库能为以不同速度为移动设备进行实时和动态的内存数据处理，还可以导入其他数据来源例如汽车和家庭系统的数据。
大数据的分布式处理能够在计算机上实现跨集群操作，扩展到成千上万种设备上，比如Hadoop就用分布式处理方式完成了多项任务。然而对于这个高速运转、信息不停喷发的移动时代来说，分散处理并不是最有效最经济的方式。内存数据库的产生无疑给企业提供了利用实时数据的新工具：尽可能快地在数据产生之初就进行分析，发现其趋势并更快地做出反应，实现降低服务成本和提高收益的目标。那些企业级的流式数据库，比如StreamBase和KDB，包括CEPs和混合式，内存数据库开始利用新的算法和可视化技术来填充实时处理技术的缺口。移动大数据的提供者正在试图将内存数据库、动态处理技术、算法与可视化技术融为一体，让企业能够运用移动大数据，让它成为一种业务驱动力。
移动应用团队更能理解同步分析数据的重要性。为了留住用户，开发者要能够预见误差，了解误差对用户行为的影响，衡量新产品的效益，识别用户的参与趋势，检测客户端，这样才能赶在问题暴露在消极用户面前之前消灭它。
下面是我们观察到的移动大数据的四个发展趋势：
1. 事务处理最重要
“移动”最关键的就是交互活动和对其的监控。用户选择应用是出于不同的目的：娱乐、购物、学习、分享等；而一旦有任何因素干扰或者减慢他们实现目的的体验过程，用户很容易就会产生消极情绪。利用应用软件监控事务处理，让企业能对用户体验进行评估和回应，尽量避免用户卸载软件或者给出差评。如今对事务性数据和功能性数据的监控都很重要，也不能没有一个适应移动发展时代的战略了。
2. 三驾马车，三个“V”
Business Insider的最新报道指出，大数据有三个特点：大量（volume）、多样（variety）、高速（velocity），我们把它们概括成三个“V”。数据本身的产生非常快，而且形式多样，大小不一，数量还很大。更别提移动数据了，数量都是成倍地增长。而Cisco最近的报告表明，有数以百万计的人只通过移动设备连接互联网，很明显，这些设备产生了大量的数据。KashRangan说，有很多互动被忽略了没有得到分析，而这些就是被忽视的机会。更有趣的是，数据的多样性恰恰是由移动设备造成的。从用户跟踪到崩溃报告，有各种各样五花八门详细的应用数据，包括商业贸易、情感反应、心跳测量、住宿记录，甚至包括风象报告。移动应用越来越多地影响了人们的生活方式，结果是数据增长的速度也在不断上升。只要想想一个手机用户比如你我每天都被手机牢牢套住的情况就可以理解了。
3. 测度是关键
面对大数据用户的一个挑战是考虑经营的影响因素。如果定位不好、收益不好，大数据可能反而会成为一种牵绊。如何鉴别哪种信息能够帮助更好地进行经营决策，而哪种信息却毫无用处呢？在企业投身移动数据的热潮之前，必须要弄清楚他们的关键度量指标是什么，不然就会被困在一堆派不上用场的数据里，进退两难。
4. 先监控，再提问
这听来好像跟我们的直觉不一样，但实际上企业都应该采用这种策略，先对应用进行监控并收集数据，然后回答关键的业务问题，再去探索从数据里发现的新的发展机会。去了解应用发展的情况是能否驾驭大数据的决定性的一步。在基本了解以后，企业和开发者们就可以深入研究关键性因素了。移动大数据提供者也让各种规模的公司有了让移动数据为他们所用的能力，无论是独立经营者还是大企业都是一样。现在，内存数据库已经有了，移动大数据提供者们又开始为下一个目标努力：通过最大化地提升数据的收集和传输效率来优化移动方面的东西，同时关注新的挑战，例如电池消耗、3G数据使用、连接速度慢、隐私问题和局部存储器的问题，还要扩展通信量并控制可预见的通信量激增。这场竞赛的关键已经不再是谁的移动设备革新速度快，而是谁对移动设备所产生数据的反应速度更快。
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时间：2022-05-13 17:06
如果我告诉你，你可以做到从海量数据来源（包括各种各样的移动设备）中把数据提取到一个系统，然后只用少量的程序行数描述所需的信息就可以让结果轻松呈现，还可以做到实时处理这些数据，并且保持系统同时运行，你相信吗？
不用怀疑，你可以做到。
这首先要归功于信息爆炸时代移动数据的飞速发展。移动应用不停地产生大量信息，比如用户行为的信息（包括对话开始、事件发生、事务处理等），然后设备生成数据（崩溃数据、应用日志、位置数据、网络日志等）。这些数据的意义在于它们给大数据提供了源源不断的信息源去识别和分析手机用户一天的所见所闻。
不得不说，移动大数据时代是应运而生。而为了收集智能手机的数据，就不得不面临数据收集、分析和运行的挑战。毫无疑问，能够利用移动数据的企业和移动设备开发者在市场竞争中更有竞争力和业务优势。因为他们可以在一开始就准确地识别出影响用户行为的因素，有效地将客户需求分级，从而能够既有创造力又有效率地实现客户需求。
而在大数据实时分析的竞争中能否决胜的关键是内存数据库。内存数据库保证了大数据的动态分析——用指数级的速度处理以喷发状态产生的大量数据，然后及时产生结果。内存数据库能为以不同速度为移动设备进行实时和动态的内存数据处理，还可以导入其他数据来源例如汽车和家庭系统的数据。
大数据的分布式处理能够在计算机上实现跨集群操作，扩展到成千上万种设备上，比如Hadoop就用分布式处理方式完成了多项任务。然而对于这个高速运转、信息不停喷发的移动时代来说，分散处理并不是最有效最经济的方式。内存数据库的产生无疑给企业提供了利用实时数据的新工具：尽可能快地在数据产生之初就进行分析，发现其趋势并更快地做出反应，实现降低服务成本和提高收益的目标。那些企业级的流式数据库，比如StreamBase和KDB，包括CEPs和混合式，内存数据库开始利用新的算法和可视化技术来填充实时处理技术的缺口。移动大数据的提供者正在试图将内存数据库、动态处理技术、算法与可视化技术融为一体，让企业能够运用移动大数据，让它成为一种业务驱动力。
移动应用团队更能理解同步分析数据的重要性。为了留住用户，开发者要能够预见误差，了解误差对用户行为的影响，衡量新产品的效益，识别用户的参与趋势，检测客户端，这样才能赶在问题暴露在消极用户面前之前消灭它。
下面是我们观察到的移动大数据的四个发展趋势：
1. 事务处理最重要
“移动”最关键的就是交互活动和对其的监控。用户选择应用是出于不同的目的：娱乐、购物、学习、分享等；而一旦有任何因素干扰或者减慢他们实现目的的体验过程，用户很容易就会产生消极情绪。利用应用软件监控事务处理，让企业能对用户体验进行评估和回应，尽量避免用户卸载软件或者给出差评。如今对事务性数据和功能性数据的监控都很重要，也不能没有一个适应移动发展时代的战略了。
2. 三驾马车，三个“V”
Business Insider的最新报道指出，大数据有三个特点：大量（volume）、多样（variety）、高速（velocity），我们把它们概括成三个“V”。数据本身的产生非常快，而且形式多样，大小不一，数量还很大。更别提移动数据了，数量都是成倍地增长。而Cisco最近的报告表明，有数以百万计的人只通过移动设备连接互联网，很明显，这些设备产生了大量的数据。KashRangan说，有很多互动被忽略了没有得到分析，而这些就是被忽视的机会。更有趣的是，数据的多样性恰恰是由移动设备造成的。从用户跟踪到崩溃报告，有各种各样五花八门详细的应用数据，包括商业贸易、情感反应、心跳测量、住宿记录，甚至包括风象报告。移动应用越来越多地影响了人们的生活方式，结果是数据增长的速度也在不断上升。只要想想一个手机用户比如你我每天都被手机牢牢套住的情况就可以理解了。
3. 测度是关键
面对大数据用户的一个挑战是考虑经营的影响因素。如果定位不好、收益不好，大数据可能反而会成为一种牵绊。如何鉴别哪种信息能够帮助更好地进行经营决策，而哪种信息却毫无用处呢？在企业投身移动数据的热潮之前，必须要弄清楚他们的关键度量指标是什么，不然就会被困在一堆派不上用场的数据里，进退两难。
4. 先监控，再提问
这听来好像跟我们的直觉不一样，但实际上企业都应该采用这种策略，先对应用进行监控并收集数据，然后回答关键的业务问题，再去探索从数据里发现的新的发展机会。去了解应用发展的情况是能否驾驭大数据的决定性的一步。在基本了解以后，企业和开发者们就可以深入研究关键性因素了。移动大数据提供者也让各种规模的公司有了让移动数据为他们所用的能力，无论是独立经营者还是大企业都是一样。现在，内存数据库已经有了，移动大数据提供者们又开始为下一个目标努力：通过最大化地提升数据的收集和传输效率来优化移动方面的东西，同时关注新的挑战，例如电池消耗、3G数据使用、连接速度慢、隐私问题和局部存储器的问题，还要扩展通信量并控制可预见的通信量激增。这场竞赛的关键已经不再是谁的移动设备革新速度快，而是谁对移动设备所产生数据的反应速度更快。
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时间：2022-05-13 17:06
如果我告诉你，你可以做到从海量数据来源（包括各种各样的移动设备）中把数据提取到一个系统，然后只用少量的程序行数描述所需的信息就可以让结果轻松呈现，还可以做到实时处理这些数据，并且保持系统同时运行，你相信吗？
不用怀疑，你可以做到。
这首先要归功于信息爆炸时代移动数据的飞速发展。移动应用不停地产生大量信息，比如用户行为的信息（包括对话开始、事件发生、事务处理等），然后设备生成数据（崩溃数据、应用日志、位置数据、网络日志等）。这些数据的意义在于它们给大数据提供了源源不断的信息源去识别和分析手机用户一天的所见所闻。
不得不说，移动大数据时代是应运而生。而为了收集智能手机的数据，就不得不面临数据收集、分析和运行的挑战。毫无疑问，能够利用移动数据的企业和移动设备开发者在市场竞争中更有竞争力和业务优势。因为他们可以在一开始就准确地识别出影响用户行为的因素，有效地将客户需求分级，从而能够既有创造力又有效率地实现客户需求。
而在大数据实时分析的竞争中能否决胜的关键是内存数据库。内存数据库保证了大数据的动态分析——用指数级的速度处理以喷发状态产生的大量数据，然后及时产生结果。内存数据库能为以不同速度为移动设备进行实时和动态的内存数据处理，还可以导入其他数据来源例如汽车和家庭系统的数据。
大数据的分布式处理能够在计算机上实现跨集群操作，扩展到成千上万种设备上，比如Hadoop就用分布式处理方式完成了多项任务。然而对于这个高速运转、信息不停喷发的移动时代来说，分散处理并不是最有效最经济的方式。内存数据库的产生无疑给企业提供了利用实时数据的新工具：尽可能快地在数据产生之初就进行分析，发现其趋势并更快地做出反应，实现降低服务成本和提高收益的目标。那些企业级的流式数据库，比如StreamBase和KDB，包括CEPs和混合式，内存数据库开始利用新的算法和可视化技术来填充实时处理技术的缺口。移动大数据的提供者正在试图将内存数据库、动态处理技术、算法与可视化技术融为一体，让企业能够运用移动大数据，让它成为一种业务驱动力。
移动应用团队更能理解同步分析数据的重要性。为了留住用户，开发者要能够预见误差，了解误差对用户行为的影响，衡量新产品的效益，识别用户的参与趋势，检测客户端，这样才能赶在问题暴露在消极用户面前之前消灭它。
下面是我们观察到的移动大数据的四个发展趋势：
1. 事务处理最重要
“移动”最关键的就是交互活动和对其的监控。用户选择应用是出于不同的目的：娱乐、购物、学习、分享等；而一旦有任何因素干扰或者减慢他们实现目的的体验过程，用户很容易就会产生消极情绪。利用应用软件监控事务处理，让企业能对用户体验进行评估和回应，尽量避免用户卸载软件或者给出差评。如今对事务性数据和功能性数据的监控都很重要，也不能没有一个适应移动发展时代的战略了。
2. 三驾马车，三个“V”
Business Insider的最新报道指出，大数据有三个特点：大量（volume）、多样（variety）、高速（velocity），我们把它们概括成三个“V”。数据本身的产生非常快，而且形式多样，大小不一，数量还很大。更别提移动数据了，数量都是成倍地增长。而Cisco最近的报告表明，有数以百万计的人只通过移动设备连接互联网，很明显，这些设备产生了大量的数据。KashRangan说，有很多互动被忽略了没有得到分析，而这些就是被忽视的机会。更有趣的是，数据的多样性恰恰是由移动设备造成的。从用户跟踪到崩溃报告，有各种各样五花八门详细的应用数据，包括商业贸易、情感反应、心跳测量、住宿记录，甚至包括风象报告。移动应用越来越多地影响了人们的生活方式，结果是数据增长的速度也在不断上升。只要想想一个手机用户比如你我每天都被手机牢牢套住的情况就可以理解了。
3. 测度是关键
面对大数据用户的一个挑战是考虑经营的影响因素。如果定位不好、收益不好，大数据可能反而会成为一种牵绊。如何鉴别哪种信息能够帮助更好地进行经营决策，而哪种信息却毫无用处呢？在企业投身移动数据的热潮之前，必须要弄清楚他们的关键度量指标是什么，不然就会被困在一堆派不上用场的数据里，进退两难。
4. 先监控，再提问
这听来好像跟我们的直觉不一样，但实际上企业都应该采用这种策略，先对应用进行监控并收集数据，然后回答关键的业务问题，再去探索从数据里发现的新的发展机会。去了解应用发展的情况是能否驾驭大数据的决定性的一步。在基本了解以后，企业和开发者们就可以深入研究关键性因素了。移动大数据提供者也让各种规模的公司有了让移动数据为他们所用的能力，无论是独立经营者还是大企业都是一样。现在，内存数据库已经有了，移动大数据提供者们又开始为下一个目标努力：通过最大化地提升数据的收集和传输效率来优化移动方面的东西，同时关注新的挑战，例如电池消耗、3G数据使用、连接速度慢、隐私问题和局部存储器的问题，还要扩展通信量并控制可预见的通信量激增。这场竞赛的关键已经不再是谁的移动设备革新速度快，而是谁对移动设备所产生数据的反应速度更快。
