你可以做到从海量数据来源（包括各种各样的移动设备）中把数据提取到一个系统，然后只用少量的程序行数描述所需的信息就可以让结果轻松呈现，还可以做到实时处理这些数据，并且保持系统同时运行，你相信吗？这就是大数据培训时代带来的变革，深圳飞博远创科技（www.ppvke.com）旗下的ppv课大数据讲师江海涛详细讲解了这一变革过程
不用怀疑，你可以做到。
这首先要归功于信息爆炸时代移动数据的飞速发展。移动应用不停地产生大量信息，比如用户行为的信息（包括对话开始、事件发生、事务处理等），然后设备生成数据（崩溃数据、应用日志、位置数据、网络日志等）。这些数据的意义在于它们给大数据提供了源源不断的信息源去识别和分析手机用户一天的所见所闻。
不得不说，移动大数据时代是应运而生。而为了收集智能手机的数据，就不得不面临数据收集、分析和运行的挑战。毫无疑问，能够利用移动数据的企业和移动设备开发者在市场竞争中更有竞争力和业务优势。因为他们可以在一开始就准确地识别出影响用户行为的因素，有效地将客户需求分级，从而能够既有创造力又有效率地实现客户需求。
而在大数据实时分析的竞争中能否决胜的关键是内存数据库。内存数据库保证了大数据的动态分析——用指数级的速度处理以喷发状态产生的大量数据，然后及时产生结果。内存数据库能为以不同速度为移动设备进行实时和动态的内存数据处理，还可以导入其他数据来源例如汽车和家庭系统的数据。
大数据的分布式处理能够在计算机上实现跨集群操作，扩展到成千上万种设备上，比如Hadoop就用分布式处理方式完成了多项任务。然而对于这个高速运转、信息不停喷发的移动时代来说，分散处理并不是最有效最经济的方式。内存数据库的产生无疑给企业提供了利用实时数据的新工具：尽可能快地在数据产生之初就进行分析，发现其趋势并更快地做出反应，实现降低服务成本和提高收益的目标。那些企业级的流式数据库，比如StreamBase和KDB，包括CEPs和混合式，内存数据库开始利用新的算法和可视化技术来填充实时处理技术的缺口。移动大数据的提供者正在试图将内存数据库、动态处理技术、算法与可视化技术融为一体，让企业能够运用移动大数据，让它成为一种业务驱动力。
移动应用团队更能理解同步分析数据的重要性。为了留住用户，开发者要能够预见误差，了解误差对用户行为的影响，衡量新产品的效益，识别用户的参与趋势，检测客户端，这样才能赶在问题暴露在消极用户面前之前消灭它。
