智能手機的革命已經改變了人們的生活。智能手機已經成了許多人生活中不可或缺的一部分，打電話早已遠遠不是手機唯一的功能。智能手機所能完成的任務包羅萬象：管理日程，聯機游戲，觀看電影，購物比價，尋找取款機…

根據comScore 2012年11月發布的報告，美國目前有1.2億智能手機用戶，約占全體手機用戶的53%，而這一比例還將在接下來幾年中繼續保持明顯的增長。除了硬件技術的發展之外，軟件技術的發展也是智能手機革命重要的助推力量——成千上萬的獨立開發者得以通過手機應用的方式，經由Google Play和iPhone App Store等應用商店，將自己的創意和想法傳遞給龐大的智能手機用戶群體。

手機應用領域取得了巨大的成功和極速的發展，然而新的問題也浮出了水面。應用市場中的應用數量太多了，幾乎不可能有用戶能將所有應用都從頭到尾瀏覽一遍。舉一個直觀的例子——美國的Netflix有大約14,000部視頻影片，超級市場通常會出售15,000至60,000件商品，而Google Play和iPhone App Store上都已經有超過800,000個應用了！更何況，站在超市貨架之前，我們可以一次性看完幾十種商品；但在應用市場，我們一次最多也只能在手機屏幕上看到10多個應用。

應用市場需要進一步提升自己的功能，幫助用戶尋找到自己所需要的應用。特別是，應用市場應該找到一個更好的方式界定應用的質量，找出那些抄襲他人的應用，并依據每個人不同的品味和喜好提供不同的應用市場瀏覽體驗。為了實現這些需求，我們需要通過技術手段來實現個性化推薦，搜索結果調整，意見領袖跟蹤等功能。比如說，用戶在應用市場中搜索“醫生”以求為他的父母尋求醫療方面的建議時，搜索結果中應該出現的是“家庭醫生”這樣的應用，而非“瑪麗醫生”這樣的游戲軟件。

好消息：智能手機為應用商店提供了豐富的數據來源

應用商店追蹤用戶信息的方式有點類似于超市追蹤消費者購買習慣的方法。在顧客從超市貨架上拿下一包麥片時，超市會去追蹤并記錄其他相關數據，比如這位顧客是否還觀察并購買了其他麥片（拿到應用市場的例子中來，“麥片”就成了一個個的應用），顧客食用麥片的頻率如何，有多喜歡該品種的麥片，向多少朋友推薦了這種麥片，是否有其他品種的麥片更受這種顧客的青睞…

在智能手機的幫助下，應用商店相比超市擁有更加廣泛的數據來源，比如用戶的居住地，用戶朋友和同事的應用消費習慣，用戶感興趣的內容，用戶的搜索歷史等等…更重要的是，應用市場可以立即將這些數據付諸使用，決定將哪些“商品”放置在黃金展示位上，在用戶瀏覽應用商店時就做出即時的調整。

“大數據”技術在應用市場中的使用可以顯著地提升應用市場提供定制化用戶體驗的能力。例如，某個住在紐約的用戶剛剛來到倫敦，那他很可能對“倫敦旅游指南”和“酒店預定”等應用擁有特別的興趣。另一個剛在Facebook上發布了尼克斯隊最新視頻的用戶，“尼克斯隊”官方應用很可能會吸引到他的眼球。喜歡聽Coldplay樂隊歌曲的用戶或許會希望下載Coldplay的主題壁紙。假如應用市場擁有高效的數據分析機制和正確的數據分析結果應用機制，那它就可以借助動態的大數據來預測用戶未來的購買行為和選擇傾向。

壞消息：數據的收集、管理與處理是個難題

上千萬智能手機用戶所創造出來的數據是海量且高速增長的。傳統的數據處理技術在這種場景下往往會力不從心。不僅如此，這些數據的來源也是五花八門，從應用市場到社交網絡，從瀏覽器數據到基于位置的數據，從設備上存儲的內容到搜索的關鍵字，多樣化的數據來源使數據分析的難度進一步提高。傳統數據處理技術是無法應付這一類高容量、高差異化、高速更新的“三高”數據的。只有以往一般用于處理網站分析、醫藥研究等領域問題的“大數據”技術，才是被設計用來收集、管理并處理這類數據的利器。

不過，在應用市場領域使用大數據技術會碰到以下兩項制約：

1.大數據計算資源問題。幸運的是，云計算技術的發展使企業更容易以“時租”的方式，向Amazon和微軟等云計算供應商獲取計算資源供使用。即使初創企業和個人開發者也能借此解決計算資源的制約。

2.人才問題。即使目前已經有很多用于處理大量數據的現成工具，許多情況下數據的分析和處理依然面臨著巨大的挑戰，并需要深厚的領域知識積累才能完成全部的工作。擁有數據處理經驗（尤其是TB級分布式非結構化數據的處理）和算法相關經驗（包括機器學習，自然語言處理，噪音數據處理）的人才對充分發揮大數據價值并提升數據分析的洞察深度而言不可或缺。

應用開發者最大的挑戰，或者說用戶們目前最大的損失，又或者從根本上說應用市場運營者們最大的局限，正在于大數據背后價值的有效利用。實現了這一點的應用商店將觸及到一個全新的高度——為對的用戶去發現對的應用。經由強大的計算能力和相應的分析技能，為用戶發現應用的阻礙終將被克服。

多久之后，瀏覽應用商店才能像現實生活中逛商店一般得心應手？多久之后，應用商店才能像變戲法一樣將我最想獲取的應用在第一時間展現在我的眼前？這確實很難預料。許多工作還有待我們去完成。而隨著未來幾年中應用市場的發展，數據必將會得到更加有效的利用。與此同時，基于大數據分析和數據價值洞察的個性化應用市場也終將帶領我們每個人走向屬于自己的完美應用市常