为什么用户体验设计和大数据需要彼此?

在数字时代，靠公司原有资源经营的企业在不断下降。现在，好像所有的企业都在谈论“大数据”和怎样分析海量信息以促进他们的业务。从此，企业家不再是公司发展的先驱，而是一名研究员。当你可以对数据进行分析得出结果的时候，为什么还要依靠猜测呢？

传统形式的市场营销研究无法达到新生代数据的深度和广度，而且其数据量级也非常大。 但是这是为什么呢？大数据有三个以下不同定义呢：

1. 数据量巨大：Ta会追踪在数字世界每个人做的每一件事。
2. 数据产生的速度极快：对每产生的一个数据进行实时数据跟踪；
3. 数据产生的来源很广：手机和电脑桌面，社交媒体和搜索引擎，鼠标的移动和浏览习惯等等。

本质上，大数据其实就是标准用户数据，只是拥有庞大的数据规模。使用更多的用户数据，企业可以更好的预测用户的行为和需求。比如，大数据可以向你展示你的新登录页面吸引访问者在你网站上停留的时间，或者它可以向你展示每一位访问者在你的页面的浏览历史。比如说业务目标就可以是通过这些数据和信息，调整网站的交互设计，使其更加符合用户行为和用户需求，进而提升公司的盈利。毕竟，用户体验设计是引导客户达到最终目标的一个过程，所以深入分析用户行为使得大数据对用户体验设计师变得非常有价值。这种关系是双向的，但是，如果我们不能用客户四化的方式快速识别有价值的模式和洞察，我们如何利用所有这些信息？

这就是为什么用户体验设计和大数据需要彼此

可视化数据

通过肉眼去处理大量处于原始形式的大数据都是不可能的。这些数据量级太过庞大，以至于不可能通过查看这些数据或者了解包含这些数据简单的图表的方式来对其进行处理。用户体验设计师惠特尼，《洞悉数据：用可视化方法挖掘数据真义》一书的作者，她在书中写道：由于现有的工具和图表还不能够帮助我们有效地了解这些数据，每天流淌在我们周边的海量数据的大部分都是剩下不能被开发利用的。用户体验设计师在创造新这些新的工具和图表中发挥着关键的作用，在数据的寻宝图中，可能用户设计标识了藏宝地点。惠特尼描述的是需要一种新的方式来处理和理解数据。

用户体验设计允许人们对大数据的广泛性采取行动，因为用户体验设计师的职业就是分析用户行为并且构建设计以引导用户满足他们的需求。到底谁更合适去获取这些大量的用户数据，并且将数据以一种能够揭示用户最重要行为的形式呈现出来呢？用户体验设计师可以创建出更多的可视化数据，定制适合于任何公司获取的大数据，能够创造出独一无二的机会去解读这些数据，从客户行为中获取到之前不曾有的洞察。无论是通过创建的热图实时追踪鼠标移动或者是呈现出用户浏览模式来建立推荐引擎，用户设计是将数据进行说明或可视化的最有效的方式，进而可以在业务中通过有用的模式来对其进行分析。

细化设计

在这一点上,众所周知,数字用户体验对成功是至关重要的，然而，今天的七亿网站，有72%的网站无法吸引游客并且使得用户数量增长，同样的，仅仅三个应用程序就占有了所有应用程序用户总量的80%。在这样一个竞争如此激烈的市场当中，通过无数失败得出的一个定义是，用户体验设计对于吸引观众注意力上的重要程度前所未有，但是用户体验设计又是非常昂贵而且耗时的。这是一个迭代的过程，为了优化设计，以及获得最大期望的而结果，通过用户体验测试和数据收集，进行渐进式的改进。而且，大数据提供了大量用户体验测试需要的数据。通过企业收集到的大数据，用户体验设计师可以花费更少的时间进行自己的测试，进而可以更好的获取到用户的关注，而不是通过直接调整用户体验的方式。

根据洛雷塔隆史密斯，给宾夕法尼亚大学沃顿商学院写道：“良好的用户经验设计已经变成一种筹码。如果你不去做，你甚至不能走出这个竞争异常激烈的数字世界的大门。真正使得这些公司具有差异化的原因是这些公司通过数据表现出来的个性化特征——这使得他们可以创建独特的用户体验，带来更多的用户互动，进而使得用户和企业双赢”利用大数据，企业可以更精确地检测出客户的模式，然后设计出它们的用户体验界面来反映那些模式。这种个性化的设计创造了预测用户的可能性，并使得企业可以更为准确地定位客户需求。

大数据和用户体验设计在过去五年已经成为了流行语，并且有充分的理由。正如《连线》杂志写道：商业发展的日程已经被两股力量定义：大量的可用信息和个人互动的新形式。用户体验设计是解锁大数据的密钥，是满载用户信息的新形式宝库。大数据，反过来，包含了改进公司用户体验设计的见解，更好的到达、捕获并留住客户。在残酷的商业界，企业家们再也不能够忽视这些在21世纪推动全世界公司面临一个新的挑战的力量。

原文链接：http://www.smartdatacollective.com/elliemartin/429987/why-ux-design-and-big-data-need-each-other

数据分析网翻译小组翻译，翻译成员——肖月，统计学专业毕业生，职场小白一枚，还在数据分析师大咖进阶的路上摸爬滚打，fighting。