2016年大数据趋势:可视化移动分析技术

在这一年，这个术语风行科技界，被越来越多的人所熟悉。而在2016年，我相信“大数据”将与“物联网”一起成为互联网和移动互联网的核心话题。

越来越多的公司将受益于对大数据的深入分析，而这更将成为科技企业的标准化流程之一。

未来几年内，全球移动互联网用户将持续增长，至2016年，61%互联网流量将来自无线设备，进一步推动大数据的成长。

大数据催生的挑战

据IDC数据显示，在2015年，大数据市场规模将从2010年的32亿美元增长至169亿美元。2013-2014年，人类行为产生的数据量超过过去多年的总和，且受物联网推动，未来将继续以翻倍的速度增长。

很显然，数据分析师们无法应对统计信息和数据的大量涌入，而机器（分析）的弊端则在于，它无法提炼数据的真正价值，推导出具有逻辑性的结论。如果企业无法解析成堆数据，数据就成了无用之物——搜集到的所有信息如同进入休眠状态，不可能对企业产生积极影响。

因此，我们面临的挑战是：如何让所有信息变得有意义。

变革分析数据的方式

技术人员、统计人员和企业……大家都在谈论这个问题，却很少有人提出解决方案。

某些公司尝试打造软件解决方案，虽然表面上软件分析能够解决问题，但一旦数据量突然激增，这种模式将失效。企业成长依赖于数据，但处理数据对人类来说任务过于繁重，交给机器处理却又有可能无法实现其最大价值。

真正的变革，在于改变数据分析的流程。CrazyEgg和Inspectlet等公司已经在互联网端提供可视化数据分析解决方案，但有鉴于移动互联网流量已经超过互联网，数据分析的未来将系于可视化移动分析。

传统的移动分析工具，例如Google Analytics强调数据的内容，提供用户数量、所使用操作系统，用户地理位置分布等关键指标，但它们却不关注“为什么”，而后者本应是数据分析的原因所在。

举个例子来说，较低用户留存率乃一目了然的简单数据，但我们并不清楚的是，为什么用户不愿意重返一款移动应用？目前，已经有可视化移动分析工具能够绘制可视化报告，让开发者能够深入观察用户体验和行为，从而发现问题所在。而下一代可视化移动分析工具，则不单有能力动见问题，还能够为开发者提供可执行的解决方案。

如果企业希望寻找一种方式，简化耗时的数据分析流程，以达到优化应用的目标，不妨考虑借助可视化移动分析工具的力量。

有洞察力的可视化移动分析工具

可视化移动数据分析工具能够追踪用户行为，让应用开发者得以从用户角度评估自己的产品，而这正是其最具价值的功能之一。通过观察用户与一款应用的互动方式，开发者将能够理解用户为何执行某些特定行为，从而为自己完善和改进应用提供依据。

在下图中，从弹出消息你会看到一名用户尝试创建Facebook账号，却由于技术问题遇到了麻烦。传统分析工具只会告诉你用户流失率高，却不会告诉你原因，而像这样的“用户记录”，则能够在一定程度上解释用户离开应用的原因，提示开发者制定应对方案。

视觉触摸热图（visual touch heatmaps）是另一项有用的功能。热图可以记录用户的所有手势，包括点击、划屏和捏屏等，从而让开发者能够更好地理解用户行为，知道用户对自己应用内的哪些内容最感兴趣。

下图展示了用户重返应用的登陆页面。通过视觉触摸热图，我们发现，用户多次向右划屏，却没有得到任何响应。而这意味着，这款应用并不支持用户向右划屏的动作。基于这些观察，该应用开发者意识到，很多用户希望跳过这个登陆页面，却无济于事。这让很多用户感到沮丧，很可能是用户放弃这款应用的重要原因之一。由此，开发者可以有针对性对应用进行修改，改善用户体验。

移动互联网不仅仅是一个趋势。越来越多的企业开始意识到它潜力巨大，并将大量资金投入其中。若想保持竞争力，企业需要专注于移动互联网及下一代数据分析技术，更有的放矢地改善应用的用户体验。