WOT2016移动互联网技术峰会即将于2016年8月26-27日在北京粤财JW万豪酒店隆重召开。本次大会将围绕应用架构、平台技术、性能优化、创新技术、VR技术、前端技术、APP大赛、运维与安全、数据分析、直播技术等话题展开讨论，为广大移动互联网技术从业人士指点迷津。
51CTO记者对即将参加大会演讲的易观智库CTO 郭炜进行了专访进行了专访，让我们先睹为快，探听一下他是如何巧用数据在移动创业的红海中突围的。
【讲师简介】
郭炜: 毕业于北京大学，加入易观智库之前，曾任联想研究院大数据总监，万达电商数据部总经理、并曾在中金、IBM、Teradata公司担任大数据方向重要岗位。在大数据采集、存储、处理、挖掘、应用研发等方面具有丰富的理论和实践经验，对大数据前沿领域研究，包括视频、智能Wi-Fi, Beacon等大数据软硬数据处理一体技术有独特的见解与实践。在电商、移动互联网、商业地产、百货、移动通信、零售、院线等多个业务领域大数据方面具有搭建团队、系统以及分领域的分析与算法经验。
在国家“双创”政策激励下，创业大潮风起云涌，各类APP创业层出不穷，生存下来的创业公司不仅仅产品想法独特，更是对用户、市场的变化反应迅速。有效数据分析可以迅速的了解自身产品体验、运营状况以及所在行业的发展帮助创业者在竞争红海中存活、壮大进而脱颖而出，郭炜在此次大会的分享，从以下三个方面讲述了创业中不同阶段的数据助力创业者指数级增长。1. 基于用户数据了解用户分布与画像，提供***的用户体验2. 在运营中准确分析渠道效果，各层面深度优化提高转化率3. 在行业追踪中，看到自己的定位，利用数据在融资与扩张中证明自己。
对混合云的解读
2016年，混合云成为最热门的IT流行语之一。“混合云是将私有云(基于自有实体机或虚拟机机集群)与公有云通过光纤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与安全，同时也享受公有云的高扩展性和便利性。”这是郭炜对混合云的解读。
关于使用混合云需要考虑的问题，郭炜归纳为几下几点：
1. 有效支持大数据的高性能、高负载计算：当数据量达到易观或同等规模时(月活1.97亿，日增量超过100亿条)，当前基于虚拟机大数据处理技术已经无法满足需求，使用实体机大数据集群+虚拟机产品服务是性价比***的方案。
2. 安全性：产品开放端享受公有云提供的安全服务，大数据在多层防护下存储在本地私有云，享受安全保障。
3. 扩展性：随着业务发展访问量的增加，享受公有云性能和带宽扩展性，同时可以享有自由集群自有的硬件配置与网络配置的延展性。
混合云中大数据迁移的问题
混合云大数据迁移的主要难点之一在于业务并行。除了新的混合云架构部署联调，在上线期间为了保证系统的平滑过渡以及数据核准的业务要求，一定有两个系统同时运行的并行期。目前处理大数据的机构，每日百亿条、Tb级的数据，需要将这部分数据通过互联网实时的复制一份给原先架构和新的混合云架构是非常困难的。
易观自主研发了大数据数据复制解决方案，目前可以支持百亿级，每日Tb级别互联网上的复制方案，适应互联网传输复杂的情况下，保证数据不缺失和实时性的方案。目前已经在github上开源。
易观的优势
在郭炜看来，整个大数据行业中，最重要的不是数据，而是能够从数据背后看出什么结果，也就是说中间的过程——数据分析最重要。而这恰好又是易观一直以来***的优势。
易观不仅有十几年的数据背景，还有强大的分析师团队、分析平台产品。易观专门成立了分析模型转换小组，将以前分析师做的各种分析模型，转变成技术可理解的语言和模型。在278个细分行业中，每个分析师都有自己专注的领域。通过分析师对行业的理解，技术人员会将分析结果模型化、算法化。易观拥有强大的对278个领域的深入理解，现在结合易观10亿客户端的大数据数据和算法形成强大的壁垒。
每个公司都有不同的方法来分析数据。从宏观来讲，数据分析可以分为战略分析、行业分析、运营分析、产品分析。从产品分析来讲，需要确定目标---确定方法---实践---数据验证，如此循环往复。
从运营方面来说，需要从用户出发，监测用户的行为，从中发现用户的痛点、需求，从而结合产品进行改进，而后监控改进后用户行为的变化，判断这个改进是否有效，如此灵活性地循环。
如何在运营中准确分析渠道效果，各层面深度优化提高转化率
对于这个问题，郭炜从两个方面进行了解读：
首先，正确选择渠道监控工具是关键，准确靠谱的数据是渠道效果分析的根本。而后，针对各个渠道反馈的数据，从一定层面上来说，渠道数据反映的是流量来源情况，需要根据不同渠道给出相应的投放内容和方式。
以网站的访客来源为例，本月从百度、360等搜索引擎过来的用户量明显降低，这个时候需要对比质量高低，这个时候需要考虑到是否本月SEO推广发生了变化，以此解决问题，而从微博上过来的用户量本月多，但质量低，这就需要考虑是否微博发布的内容有趣贴、热点，但不具备针对性了。
第二，对于不同渠道引流来是否是针对应的用户非常重要，是否是新客户，这些用户是否是目标客群，年龄层次、兴趣偏好是否合适?最终转化率是多少，复购率如何?这些因素通过数据分析后，都对修改决策提高转化有影响。
总体上，了解渠道层层转化，深入了解每一层客户流失的客群特征，对症下药，对于提高转化有很重要的作用。
在行业追踪中，如何利用数据在融资与扩张中证明自己
首先，从行业大趋势来看，证明自己的各项指标增长趋势不低于行业均值。其次，可以从自己所面对的客户价值来体现，例如自己APP面对客户的媒体价值(转化为广告收入的潜力)，消费价值(购买力)，游戏价值(潜在游戏付费价值)等。
