IT技術給我們帶來最大的變化就是從PC轉向移動設備，比如在2012年第四季度，每天通過移動設備訪問Facebook的人數(shù)首次超過了通過PC訪問的數(shù)量。同時，智慧城市的建設當然也離不開“移動”這個主題。在我們實施的智慧城市系統(tǒng)中，無一例外都要建設無線城市門戶，要求所有的智慧系統(tǒng)提供手機客戶端系統(tǒng)。
    移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，據(jù)工信部相關數(shù)據(jù)，移動互聯(lián)網(wǎng)用戶超過4億，相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過9000億元，中國已經(jīng)成為第一大智能手機和平板市場，潛力巨大。

需求方的轉移 促使移動大數(shù)據(jù)快速發(fā)展   
    過往幾年，是移動大數(shù)據(jù)上升的階段，各行各業(yè)對數(shù)據(jù)的需求越來越強烈，同時對數(shù)據(jù)的質量要求也越來越高、越來越靈活。

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TalkingData CTO肖文峰

    TalkingData CTO肖文峰表示：移動大數(shù)據(jù)市場發(fā)展很快，在2014年上半年的時候，我們需要出去找客戶談需求。但是2014年下半年，很多客戶拿著需求來找我們。同時，我們已經(jīng)組建專門獨立的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)挖據(jù)、以及數(shù)據(jù)可視化的團隊。

    市場開始要求大數(shù)據(jù)公司的研發(fā)體系具備很靈活的資源配置以應對業(yè)務需求。對于過去的大數(shù)據(jù)公司而言，其研發(fā)團隊一般是按照產(chǎn)品線區(qū)分的，有通用統(tǒng)計分析產(chǎn)品線、有特定行業(yè)的運營分析產(chǎn)品線、有廣告監(jiān)測產(chǎn)品線以及數(shù)據(jù)的產(chǎn)品線，這些產(chǎn)品線都是互相獨立的，每一塊配制相對獨立的資源，互相之間缺乏共享。
    為了應對移動大數(shù)據(jù)市場靈活的變化，數(shù)據(jù)公司的研發(fā)團隊開始向功能模塊服務化的方向遷移，從數(shù)據(jù)采集SDK、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)初加工，再到數(shù)據(jù)的可視化都成為服務模塊。

移動大數(shù)據(jù)的要求更高 
    本質上來講，移動大數(shù)據(jù)和PC大數(shù)據(jù)的技術棧應該是差別不大，但是服務等級不同。移動大數(shù)據(jù)有多樣性的特征，比如通過手機收集的數(shù)據(jù)與PC端不一樣，PC端上沒有傳感器，但是智能手機上有位置傳感器、有加速度傳感器、有光感、有聲音、有磁場等，這些信息都是對用戶的刻畫，給移動大數(shù)據(jù)帶來新的價值。
    另外，移動數(shù)據(jù)也具備實時性的特征，比如地理位置信息是不斷變化的，有衰減的特性，需要數(shù)據(jù)不斷更新，以拿到最新的用戶畫像。
    正因為移動數(shù)據(jù)具有多樣性和實時性的特性，所以才導致數(shù)據(jù)在量級和復雜度上比PC端上大很多，對數(shù)據(jù)的處理性能也要求更高，其技術架構也會面臨更多壓力。

移動大數(shù)據(jù)的新戰(zhàn)場：SDK
    針對移動大數(shù)據(jù)來說，絕大部分行業(yè)和公司還沒有重視傳感器信息，比如廣告精準投放，位置信息再加上操作系統(tǒng)信息是現(xiàn)在的普遍做法，這與真正的“精準”還存在距離。對于移動大數(shù)據(jù)的“精準”，應該與智能手機用戶的場景關聯(lián)起來，應適應景應人，所謂沒有場景就談不上精準。
    對此，TalkingData帶來了場景感知SDK。這個SDK能做什么事兒？它可以將用戶手持智能手機時的步態(tài)數(shù)據(jù)，例如靜止、走路、跑步或駕車等，通過API的方式提供給App訪問。這樣一來，App就可以知道用戶當時是在飯店吃飯，還是在健身房健身。另一方面也提供地理圍欄的觸發(fā)功能，讓開發(fā)者能判斷用戶地理位置相關的場景，比如用戶是否是快要到家了。通過場景感知，App可以對用戶有更清晰深刻的認識。
    對于一些O2O的App來說，場景感知可以決定在什么時候推送什么樣的功能、內容和服務。比如上班的路上，在咖啡廳附近推送一杯咖啡的優(yōu)惠券；下班的路上經(jīng)過花店，推送一束鮮花的優(yōu)惠。基于場景，功能和服務的轉換率和效果會大大增高。

    TalkingData CTO肖文峰：TalkingData始終聚焦于移動大數(shù)據(jù)，我們希望通過各種各樣的數(shù)據(jù)把智能設備后面那個人刻畫出來，刻畫的越細越好，越細價值越大。
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做務實的移動大數(shù)據(jù)團隊
    研發(fā)人員，尤其一線研發(fā)人員，很容易頭腦發(fā)熱，什么熱門學什么，什么熱門用什么，但是學得用的都不扎實。比如，很多工程師簡歷里面都寫著，掌握了各種大數(shù)據(jù)的技術，實際上深入后可能會發(fā)現(xiàn)，他們掌握的其實非常淺，比如能夠部署Hadoop成功，會說自己精通Hadoop。每一項技術，引入都很容易，但是一旦深度使用，就會發(fā)現(xiàn)各種各樣的坑，這些都需要對這項技術有很深的了解才可能解決。從MongoDB到Redis，從Hadoop到Kafka，甚至是硬件，在更大量級的數(shù)據(jù)壓力下，都可能出現(xiàn)新的問題，需要不斷投入資源去應對。
    采用何種技術，還需要根據(jù)需求來確定。數(shù)據(jù)變化導致需求變化，需求變化才是技術更新的原因所在，對于大數(shù)據(jù)，尤其是移動大數(shù)據(jù)來說，一次次技術的創(chuàng)新才是對數(shù)據(jù)梳理、整合、拆分以及分析、挖掘最有的放矢的處理辦法。

    TalkingData CTO肖文峰：TalkingData技術團隊是一個務實的團隊，從來不會為了引進新技術而引進新技術。同時，我們也是一個開放的團隊，我們團隊會有20%左右的時間做前沿技術的研究，也會定期和技術社區(qū)以及硅谷的技術專家作交流和分享，確保我們能夠充分理解新的技術，以準確判斷新技術對業(yè)務的影響。

移動大數(shù)據(jù)的未來
    對于移動大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展，我們借用一下TalkingData的核心價值來說：用數(shù)據(jù)去改變企業(yè)做決定的方式，用數(shù)據(jù)去幫助人們了解周圍的環(huán)境。
    基于這兩點，對于移動大數(shù)據(jù)需要聚焦在兩個方向上：一是如何讓數(shù)據(jù)能夠像水一樣高效流動，并加快流動的效率。在移動大數(shù)據(jù)市場上，線上、線下的數(shù)據(jù)需求非常強烈，包括數(shù)據(jù)的提取、加工、交換，需要一個公共的框架能夠成為數(shù)據(jù)的“水庫“，匯聚從各個不同的數(shù)據(jù)源流入的數(shù)據(jù)，并加工成不同質量的”水“，然后提供給不同行業(yè)來滿足不同需求。
    二是了解周圍環(huán)境，這需要對智能手機傳感器進行研究，包括處理傳感器數(shù)據(jù)的算法。場景化能夠幫助開發(fā)者把應用做得更加智能，幫助他們去判斷用戶當前的狀態(tài)和目的。如果知道是什么樣的人，在什么時刻做什么事情的話，就能觸發(fā)一些更有針對性的功能、服務和內容，提升用戶體驗。
    世界的本質就是數(shù)據(jù)，萬物皆可被數(shù)據(jù)化——而移動互聯(lián)網(wǎng)時代為此提供了更加可行的方案。過去，只有客觀世界才能用數(shù)據(jù)描述，實現(xiàn)定量分析的目標，而現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)甚至可以描述人類精神、社會行為等主觀世界。移動大數(shù)據(jù)，將通過“量化一切”來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的無處不在！