2014年是大數據之盛年。在這一年，這個術語風行科技界，被越來越多的人所熟悉。而在2015年，我相信“大數據”將與“物聯網”一起成為互聯網和移動互聯網的核心話題。
越來越多的公司將受益于對大數據的深入分析，而這更將成為科技企業的標準化流程之一。
未來幾年內，全球移動互聯網用戶將持續增長，至2016年，61%互聯網流量將來自無線設備，進一步推動大數據的成長。
大數據催生的挑戰
據IDC數據顯示，在2015年，大數據市場規模將從2010年的32億美元增長至169億美元。2013-2014年，人類行為產生的數據量超過過去多年的總和，且受物聯網推動，未來將繼續以翻倍的速度增長。
很顯然，數據分析師們無法應對統計信息和數據的大量涌入，而機器(分析)的弊端則在于，它無法提煉數據的真正價值，推導出具有邏輯性的結論。如果企業無法解析成堆數據，數據就成了無用之物——搜集到的所有信息如同進入休眠狀態，不可能對企業產生積極影響。
因此，我們面臨的挑戰是：如何讓所有信息變得有意義。
變革分析數據的方式
技術人員、統計人員和企業……大家都在談論這個問題，卻很少有人提出解決方案。
某些公司嘗試打造軟件解決方案，雖然表面上軟件分析能夠解決問題，但一旦數據量突然激增，這種模式將失效。企業成長依賴于數據，但處理數據對人類來說任務過于繁重，交給機器處理卻又有可能無法實現其最大價值。
真正的變革，在于改變數據分析的流程。CrazyEgg和Inspectlet等公司已經在互聯網端提供可視化數據分析解決方案，但有鑒于移動互聯網流量已經超過互聯網，數據分析的未來將系于可視化移動分析。
傳統的移動分析工具，例如Google Analytics強調數據的內容，提供用戶數量、所使用操作系統，用戶地理位置分布等關鍵指標，但它們卻不關注“為什么”，而后者本應是數據分析的原因所在。
舉個例子來說，較低用戶留存率乃一目了然的簡單數據，但我們并不清楚的是，為什么用戶不愿意重返一款移動應用?目前，已經有可視化移動分析工具能夠繪制可視化報告，讓開發者能夠深入觀察用戶體驗和行為，從而發現問題所在。而下一代可視化移動分析工具，則不單有能力動見問題，還能夠為開發者提供可執行的解決方案。
如果企業希望尋找一種方式，簡化耗時的數據分析流程，以達到優化應用的目標，不妨考慮借助可視化移動分析工具的力量。
有洞察力的可視化移動分析工具
可視化移動數據分析工具能夠追蹤用戶行為，讓應用開發者得以從用戶角度評估自己的產品，而這正是其最具價值的功能之一。通過觀察用戶與一款應用的互動方式，開發者將能夠理解用戶為何執行某些特定行為，從而為自己完善和改進應用提供依據。
在下圖中，從彈出消息你會看到一名用戶嘗試創建Facebook賬號，卻由于技術問題遇到了麻煩。傳統分析工具只會告訴你用戶流失率高，卻不會告訴你原因，而像這樣的“用戶記錄”，則能夠在一定程度上解釋用戶離開應用的原因，提示開發者制定應對方案。
視覺觸摸熱圖(visual touch heatmaps)是另一項有用的功能。熱圖可以記錄用戶的所有手勢，包括點擊、劃屏和捏屏等，從而讓開發者能夠更好地理解用戶行為，知道用戶對自己應用內的哪些內容最感興趣。
下圖展示了用戶重返應用的登陸頁面。通過視覺觸摸熱圖，我們發現，用戶多次向右劃屏，卻沒有得到任何響應。而這意味著，這款應用并不支持用戶向右劃屏的動作。基于這些觀察，該應用開發者意識到，很多用戶希望跳過這個登陸頁面，卻無濟于事。這讓很多用戶感到沮喪，很可能是用戶放棄這款應用的重要原因之一。由此，開發者可以有針對性對應用進行修改，改善用戶體驗。
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