大數據背后隱藏著重要的價值。但是數據分析這件事是個臟累活，尤其是用戶行為分析。通常而言，為了了解用戶行為，一般都需要先確定跟蹤哪些類型的數據，然后再編寫數據抓取的代碼，再進行一下測試，往往幾天就過去了。如果這段時間正好工程師手上一堆“正事”要忙活的話，而且采集的數據屬于新類型可靠性存疑的話，需要的時間就更久了。Heap 決定解決這個痛點，其解決方案是記錄用戶在網站及app上的所有動作，然后將這些動作映射為事件或進行歸類分析。

近日，Heap 剛剛獲得了1100萬美元的 A 輪融資。此輪融資由 NEA 領投，Menlo Ventures、SVAngel、Initialized Capital 與 Pear Ventures跟投，所得融資將用于擴大人員編制，以滿足客戶增長需求。此輪融資過后，其總融資額為1300萬美元。

成立于2013年的 Heap 是一家從 YC 孵化出來的數據分析初創企業，創始人之一Matin Movassate曾是 Facebook 的產品經理。關于數據分析的意義，Heap 在公布此輪融資消息中說分析應該能改變“你做什么，而不僅僅是怎么做。”這種能力就源自對用戶行為的洞察。

如開頭所述，傳統的數據采集分析一般需要制定數據跟蹤方案，再由工程師編寫代碼實施，如果代碼是嵌入app里面的，意味著 app 還得等待應用商店批準更新，整個過程既費時又費力。Heap 于是就采取了一個直截了當的辦法：自動記錄所有（用戶行為）數據。只要安裝了Heap，用戶在網站或者app上面的所有行為都會被記錄下來。分析者需要做的，就是針對這些動作定義自己關心的事件（比如將“用戶注冊”定義為“click on #login”），或者共同的行為類型（比如都使用“Firefox”瀏覽器的用戶）。你可以將它看成是 Google Analytics 的專業版，但是使用上要比前者簡單直觀許多。

正因為此，Heap 贏得了Zendesk、 Twilio、Optimizely、CrunchBase等一批客戶的青睞，并且在去年實現了4.5倍的收入增長。

Heap 的競爭對手包括 GoSquared、Mixpanel（36氪之前曾對 Mixpanel 進行過報道）等。跟這些競爭對手相比，Heap的簡單直觀、部署方便以及定價模式合理是它的優勢，但是在市場份額方面還不能跟這兩家相比；此外，由于Heap采取的是先捕捉后組織的數據處理方式，如果網站或者app調整頻繁（比如按鈕時不時會改動位置）的話，heap的事件定義也要頻繁調整，這會抵消掉它帶來的好處。

Heap這類日志工具承載的是大數據分析的基礎工作，要想把數據變成生產力，需要一個從數據轉化為信息，從信息轉化為知識，并將知識變成洞察，最后把洞察變成決策的過程。但目前這其中的很多環節都有缺失，創業者不妨在這當中去尋找一些機會。