移動大數(shù)據(jù)這一年：一邊是海水，一邊是火焰

大家還在對Facebook的動輒百萬臺服務(wù)器以及淘寶每天幾百個T的數(shù)據(jù)，表現(xiàn)出無比羨慕、嫉妒、恨。轉(zhuǎn)眼間一年過去了，移動大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的改變卻在悄然發(fā)生。

市場規(guī)模

估計各家市場調(diào)查機構(gòu)很快會放出各種全年報告，來說明智能手機的出貨量遠遠超過PC出貨量。由于Win8市場表現(xiàn)不佳，今年全球PC銷量的首次下滑將會很快成為現(xiàn)實。市場規(guī)模此消彼長，迫使更多的企業(yè)采取Mobile First戰(zhàn)略。

根據(jù)TalkingData平臺2012年第4季度的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，活躍用戶每日打開應(yīng)用次數(shù)以及使用時長呈規(guī)律性，用戶的行為數(shù)據(jù)具有一定的研究價值。

由于智能手機的大量的出現(xiàn)，攜帶眾多傳感器的移動設(shè)備給數(shù)據(jù)系統(tǒng)提供了更多的高質(zhì)量情景數(shù)據(jù)，可以評估人們平時看不見的行為和社交互動，還可以使用新算法來挖掘這種數(shù)據(jù)的價值。

移動大數(shù)據(jù)的研究領(lǐng)域

其實移動大數(shù)據(jù)領(lǐng)域研究并不是今年才開始的，2012年也不是所謂的“移動大數(shù)據(jù)元年”。近10幾年來，包括政府、運營商、設(shè)備廠商出于管控、商業(yè)等多種目的，持續(xù)投入巨資在移動數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，特別是和可攜帶設(shè)備相關(guān)的一些項目。

這些項目的重點在于通過移動設(shè)備采集數(shù)據(jù)（位置、語音，等各種傳感器），通過數(shù)據(jù)挖掘的方法來了解人們的情緒變化以及社交情況，對于人們未來的行為進行預(yù)測。

比較有名的情景感知項目如：MIT的Reality Mining（現(xiàn)實挖掘）、Nokia的Context Phone、DARPA的Pal（目的是為指揮官和作戰(zhàn)人員提供革命性的輔助系統(tǒng)）、以及Parc的Magitty。

近年來由于觸屏手機的迅速普及，人機交互成為移動應(yīng)用的主要瓶頸，產(chǎn)業(yè)界研究的關(guān)注點在于如何改善輸入體驗，得益于此，源于Pal項目的Siri，由于定位于學(xué)習型個人助理，在蘋果收購SRI后終于修成正果。

說到移動大數(shù)據(jù)的未來，大家一致看好Augment Reality，如果說Google Glasses以及無人駕駛汽車讓大家初窺端倪的話，目前多家公司在虛擬三維建模領(lǐng)域的突破可以說讓人家充滿憧憬了，實現(xiàn)之效果遠不是Layer這些基于物理標識的簡單濾鏡可以比擬的。

以上主要是對于未來有一個美好的展望。下面，我們一起來看看移動大數(shù)據(jù)對于開發(fā)者意味著什么。

移動大數(shù)據(jù)對于開發(fā)者意味著什么

今年一提到大數(shù)據(jù)，很多專家就開始講3V：Volume、Variety、Velocity。這3V表明大數(shù)據(jù)的三方面特質(zhì)：量大、多樣、實時。竊以為這種理論性的描述并不解決任何實際問題，對于移動應(yīng)用來說，更多地是在于如何通過數(shù)據(jù)挖掘改善產(chǎn)品體驗、差異化競爭、產(chǎn)生商業(yè)價值。下面就舉例說明一下移動大數(shù)據(jù)對于移動應(yīng)用的影響和促進。

數(shù)據(jù)驅(qū)動型工具應(yīng)用

這兩年已經(jīng)出現(xiàn)了不少基于數(shù)據(jù)的創(chuàng)新性的應(yīng)用，包括國內(nèi)一些創(chuàng)業(yè)公司也開始在語音識別/圖像識別/人臉識別/增強現(xiàn)實等模式識別方面取得了一些進步，產(chǎn)品差異化競爭方面做得比較好，但對于用戶體驗方面仍有很長的路要走。

基于情景的個性化應(yīng)用

經(jīng)常被一些大佬問及“你認為新的流量入口是什么？”個人認為肯定不是目前那些雷同的應(yīng)用市場形態(tài)，未來的應(yīng)用擴散模式應(yīng)該是基于個性化的應(yīng)用推薦或用戶自發(fā)發(fā)現(xiàn)。這方面，Discovr這款應(yīng)用一定程度上代表了這個發(fā)展趨勢。

Discovr 使用互動地圖的方式來標記應(yīng)用，只要搜索一個應(yīng)用就能獲得應(yīng)用推薦的大量應(yīng)用，并能直觀地顯示應(yīng)用介紹，并能夠根據(jù)人們的選擇來不斷的學(xué)習，適應(yīng)人們的喜好。

預(yù)測類應(yīng)用

通過數(shù)據(jù)作出預(yù)測是，是另外一個移動大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展方向。比如，Decide為消費者提供使用專用數(shù)據(jù)和預(yù)測算法的工具，讓他們充分了解何時是最佳購買時機？是否應(yīng)該等待降價？或預(yù)計幾天后就會發(fā)布的新產(chǎn)品的出現(xiàn)。

將移動大數(shù)據(jù)應(yīng)用的比較好的應(yīng)用類型還有很多，由于篇幅關(guān)系，這里就不一一列出來了，有興趣讀者可以與我們進一步交流。

從上面這些例子不難看出，實際上大數(shù)據(jù)對于移動互聯(lián)網(wǎng)來說，絕不僅僅是統(tǒng)計應(yīng)用下載量這么簡單，如果只是用來計數(shù)，實在對不起“大數(shù)據(jù)”這么響亮的名字。數(shù)據(jù)完全可以更為緊密、靈活的與移動互聯(lián)網(wǎng)、移動應(yīng)用相結(jié)合。除了細致的用戶行為數(shù)據(jù)挖掘可以幫助開發(fā)者優(yōu)化產(chǎn)品、調(diào)整市場策略外，諸如機器學(xué)習引擎之類的高級大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式，可以為我們帶來更大的價值。下面簡單介紹一下目前主流的機器學(xué)習引擎近況。

機器學(xué)習引擎

對于大部分移動應(yīng)用開發(fā)者來說，主要精力還是放在產(chǎn)品、服務(wù)本身的開發(fā)、運營以及優(yōu)化。而大多數(shù)應(yīng)用開發(fā)技術(shù)人員往往缺乏足夠的數(shù)學(xué)背景、算法知識，如果無意愿自己實現(xiàn)基于機器學(xué)習的運算框架，目前有幾個機器學(xué)習框架、服務(wù)可供選擇。

Google Prediction API

Google Prediction API是一個基于云服務(wù)的機器學(xué)習工具，它可以幫助開發(fā)者分析數(shù)據(jù)，并為應(yīng)用程序加入情感分析、流失預(yù)測、產(chǎn)品推薦等功能，缺點是根據(jù)調(diào)用次數(shù)/數(shù)據(jù)點收費，成本規(guī)模不好控制。

Apache Mahout

Apache Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 旗下的一個開源項目，提供一些可擴展的機器學(xué)習領(lǐng)域經(jīng)典算法的實現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序，在 Mahout 支持采用 Apache Hadoop 的基礎(chǔ)框架，使這些算法可以更高效的運行在云計算環(huán)境中，是自己實現(xiàn)分析系統(tǒng)比較好的選擇。

TalkingData Insight

Talkingdata Insight就是騰云天下推出的針對移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的機器學(xué)習方案，接口采用Restful風格的API，提供包括關(guān)聯(lián)推薦、個性化推薦、用戶重定向、用戶標簽、付費意愿預(yù)測、流失概率預(yù)測等算法，同時提供數(shù)據(jù)清洗/模擬仿真工具。目前國內(nèi)已經(jīng)有包括第三方商店、移動廣告網(wǎng)絡(luò)，游戲CP等類型的客戶。

對開發(fā)者的建議

現(xiàn)實是，移動開發(fā)者一方面面對美好的未來，另一方面還要考慮如何艱難得生存著，然而數(shù)據(jù)運營的挑戰(zhàn)是必須要面對的，個人建議：

必須重視原始數(shù)據(jù)的收集和整理，很多開發(fā)者抱有“先存著，有用時再說”的心理。殊不知絕大部分數(shù)據(jù)挖掘項目就是死在數(shù)據(jù)清洗這個環(huán)節(jié)上。

不斷思考，如何利用數(shù)據(jù)和對手差異化以及構(gòu)筑競爭壁壘。以后的應(yīng)用的核心競爭力毋庸置疑就是基于數(shù)據(jù)的對于客戶以及市場的了解，誰能預(yù)先布局，就能在競爭中取得優(yōu)勢，而這樣的差異性是山寨不來的。

小步快跑，沒必要浪費資源在那些基礎(chǔ)的“發(fā)明輪子”的工作上，盡量采用成熟的產(chǎn)品，通過小的迭代，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)分析過程。