WOT2016移動互聯網技術峰會即將于2016年8月26-27日在北京粵財JW萬豪酒店隆重召開。本次大會將圍繞應用架構、平臺技術、性能優化、創新技術、VR技術、前端技術、APP大賽、運維與安全、數據分析、直播技術等話題展開討論，為廣大移動互聯網技術從業人士指點迷津。

51CTO記者對即將參加大會演講的易觀智庫CTO 郭煒進行了專訪進行了專訪，讓我們先睹為快，探聽一下他是如何巧用數據在移動創業的紅海中突圍的。

【講師簡介】

郭煒: 畢業于北京大學，加入易觀智庫之前，曾任聯想研究院大數據總監，萬達電商數據部總經理、并曾在中金、IBM、Teradata公司擔任大數據方向重要崗位。在大數據采集、存儲、處理、挖掘、應用研發等方面具有豐富的理論和實踐經驗，對大數據前沿領域研究，包括視頻、智能Wi-Fi, Beacon等大數據軟硬數據處理一體技術有獨特的見解與實踐。在電商、移動互聯網、商業地產、百貨、移動通信、零售、院線等多個業務領域大數據方面具有搭建團隊、系統以及分領域的分析與算法經驗。

在國家“雙創”政策激勵下，創業大潮風起云涌，各類APP創業層出不窮，生存下來的創業公司不僅僅產品想法獨特，更是對用戶、市場的變化反應迅速。有效數據分析可以迅速的了解自身產品體驗、運營狀況以及所在行業的發展幫助創業者在競爭紅海中存活、壯大進而脫穎而出，郭煒在此次大會的分享，從以下三個方面講述了創業中不同階段的數據助力創業者指數級增長。1. 基于用戶數據了解用戶分布與畫像，提供***的用戶體驗2. 在運營中準確分析渠道效果，各層面深度優化提高轉化率3. 在行業追蹤中，看到自己的定位，利用數據在融資與擴張中證明自己。

對混合云的解讀

2016年，混合云成為最熱門的IT流行語之一。“混合云是將私有云(基于自有實體機或虛擬機機集群)與公有云通過光纖直通或者物理部署融合的方式的云部署方式。它既使用了私有云的私密與安全，同時也享受公有云的高擴展性和便利性。”這是郭煒對混合云的解讀。

關于使用混合云需要考慮的問題，郭煒歸納為幾下幾點：

1. 有效支持大數據的高性能、高負載計算：當數據量達到易觀或同等規模時(月活1.97億，日增量超過100億條)，當前基于虛擬機大數據處理技術已經無法滿足需求，使用實體機大數據集群+虛擬機產品服務是性價比***的方案。

2. 安全性：產品開放端享受公有云提供的安全服務，大數據在多層防護下存儲在本地私有云，享受安全保障。

3. 擴展性：隨著業務發展訪問量的增加，享受公有云性能和帶寬擴展性，同時可以享有自由集群自有的硬件配置與網絡配置的延展性。

混合云中大數據遷移的問題

混合云大數據遷移的主要難點之一在于業務并行。除了新的混合云架構部署聯調，在上線期間為了保證系統的平滑過渡以及數據核準的業務要求，一定有兩個系統同時運行的并行期。目前處理大數據的機構，每日百億條、Tb級的數據，需要將這部分數據通過互聯網實時的復制一份給原先架構和新的混合云架構是非常困難的。

易觀自主研發了大數據數據復制解決方案，目前可以支持百億級，每日Tb級別互聯網上的復制方案，適應互聯網傳輸復雜的情況下，保證數據不缺失和實時性的方案。目前已經在github上開源。

易觀的優勢

在郭煒看來，整個大數據行業中，最重要的不是數據，而是能夠從數據背后看出什么結果，也就是說中間的過程——數據分析最重要。而這恰好又是易觀一直以來***的優勢。

易觀不僅有十幾年的數據背景，還有強大的分析師團隊、分析平臺產品。易觀專門成立了分析模型轉換小組，將以前分析師做的各種分析模型，轉變成技術可理解的語言和模型。在278個細分行業中，每個分析師都有自己專注的領域。通過分析師對行業的理解，技術人員會將分析結果模型化、算法化。易觀擁有強大的對278個領域的深入理解，現在結合易觀10億客戶端的大數據數據和算法形成強大的壁壘。

每個公司都有不同的方法來分析數據。從宏觀來講，數據分析可以分為戰略分析、行業分析、運營分析、產品分析。從產品分析來講，需要確定目標---確定方法---實踐---數據驗證，如此循環往復。

從運營方面來說，需要從用戶出發，監測用戶的行為，從中發現用戶的痛點、需求，從而結合產品進行改進，而后監控改進后用戶行為的變化，判斷這個改進是否有效，如此靈活性地循環。

如何在運營中準確分析渠道效果，各層面深度優化提高轉化率

對于這個問題，郭煒從兩個方面進行了解讀：

首先，正確選擇渠道監控工具是關鍵，準確靠譜的數據是渠道效果分析的根本。而后，針對各個渠道反饋的數據，從一定層面上來說，渠道數據反映的是流量來源情況，需要根據不同渠道給出相應的投放內容和方式。

以網站的訪客來源為例，本月從百度、360等搜索引擎過來的用戶量明顯降低，這個時候需要對比質量高低，這個時候需要考慮到是否本月SEO推廣發生了變化，以此解決問題，而從微博上過來的用戶量本月多，但質量低，這就需要考慮是否微博發布的內容有趣貼、熱點，但不具備針對性了。

第二，對于不同渠道引流來是否是針對應的用戶非常重要，是否是新客戶，這些用戶是否是目標客群，年齡層次、興趣偏好是否合適?最終轉化率是多少，復購率如何?這些因素通過數據分析后，都對修改決策提高轉化有影響。

總體上，了解渠道層層轉化，深入了解每一層客戶流失的客群特征，對癥下藥，對于提高轉化有很重要的作用。

在行業追蹤中，如何利用數據在融資與擴張中證明自己

首先，從行業大趨勢來看，證明自己的各項指標增長趨勢不低于行業均值。其次，可以從自己所面對的客戶價值來體現，例如自己APP面對客戶的媒體價值(轉化為廣告收入的潛力)，消費價值(購買力)，游戲價值(潛在游戲付費價值)等。