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收集和分析正确的数据、切实的理解用户体验及用户行为已成为当务之急，本文将分享 10 个大数据的使用方法，可以帮助机构从用户交互中获得见解、提高用户忠诚度并从根本上取得竞争优势：
我们正处于福雷斯特研究公司所描述的“用户时代”，这个时代中驱动业务决策的不再是公司，而是用户。基于这个原因，深度理解用户的重要性已经远胜以往，因此许多机构开始使用大数据技术来挖掘用户信息。
在这个时代，企图收获成功（甚至是求生存）的在线业务必须切实的理解顾客的体验和行为，因此海量数据的收集及挖掘能力成了这些机构的必备手段。当下，有许多机构的分析仍处于数据的收集上，组织能力的缺乏和技术的限制让这些收集来的数据失去了应有的价值。而在用户体验上也缺乏按部就班的计划，从而丧失了获取关键见解的途径。因此，这样的 数据分析 有很大的误导、不完整及不确定性。
收集和分析正确的数据、切实的理解用户体验及用户行为已成为当务之急，下面将分享 10 个大数据的使用方法，可以帮助机构从用户交互中获得见解、提高用户忠诚度并从根本上取得竞争优势：
1. 将网络传输中的数据看做“金矿”并进行挖掘。你的网络中包含了大量其它公司无法从中获益的数据，收割这些数据中的价值是你真正理解用户体验的第一步。
2. 不要总是用假设去了解你的用户，并且知道他们需要什么。拥抱用户，并且切实的了解用户行为，要比去假设要好的多。保持客观，从实际数据中获得见解。
3. 尽可能的收集数据，从而减少盲点。盲点可能导致丢失关键信息，从而得到一个歪曲的用户体验观。确认你收集了一切可以影响到用户体验和行为分析的数据。
4. 对比数据的体积，我们该更看重数量。收集好数据之后，专注于重要的数据来做分析方案。
5. 迅速。用户需求优先级总是在变化的，技术需要迅速的做出分析并做调整。这样才能保证你分析出的不是过时结果，对于随时都在改变的需求，你需要迅速的收集数据并做出响应的处理。
6. 实时的业务运作。这就需求对数据的实时分析并获取见解，从而在情况发生后可以实时的做出调整，从而保证最佳的用户体验及经营结果。
7. 分析不应该给产品系统带来风险，也就是分析永远都不应该给用户体验带来负面的影响。所以尽可能多的捕捉数据，避免盲点才能让分析出的见解不会对业务有负效应。
8. 利用好你数据的每一个字节，聚合数据可能会暗藏关键见解。这些信息片段可能会反应最有价值的见解，可以帮助持续的提升用户体验及经营效果。
9. 着眼大局。捕捉与你站点或者网络应用程序交互的所有数据，不管是来自智能手机、平板或者是电脑。丰富数据，将不同储存形式之间的数据关联起来，确信这些点都被连接了起来。在处理中关联的越早，获得的见解就越完整、精准、及时和有效。
10. 和平台无关，确保你的 大数据分析 能力不会受到设备的类型限制（笔记本、台式机、智能手机、平板等）。