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从概念到实践：关于游戏产业的大数据
大数据并非新鲜事物，早在上世纪90年代，伴随全球经济的飞速发展，人们对数据积累和分析的需要就已经开始急剧增长，其应用领域开始逐步从天文、气象、军事、基因生物，逐步拓展到搜索、互联网乃至电子游戏等民用范畴。
大数据(Big Data)近年来被越来越多的提及，不止
微软、谷歌这样的科技巨头，就连电商和游戏公司也开始迫不及待地炒作大数据概念。
事实上，大数据并非新鲜事物，早在上世纪90年代，伴随全球经济的飞速发展，人们对数据积累和分析的需要就已经开始急剧增长，其应用领域开始逐步从天文、气象、军事、基因生物，逐步拓展到搜索、
互联网乃至电子游戏等民用范畴。伴随应用商店和社交网络的兴起，游戏市场规模空前扩大，大数据对于游戏运营特别是延长产品寿命的积极作用越发明显，但什么样的数据有价值，如何利用数据的价值，却依然是个难题。
百度总裁李彦宏在前几日的百度联盟峰会上曾表示看好大数据和企业级
软件，对数据的积累与识别提出了一系列设想与问题。本文作者Nils Pihl是一位行为学工程师，致力于研究行为学、数据分析与游戏的融合，他从更加专业的角度，针对数据的分析特别是数据之于游戏产业的意义，提出了一些独到的观点。
大数据时代的困局数据之于游戏产业
作为产业而言，我们正越来越多地关注大数据与分析的前景。这是个很简单的概念：在足够大的框架下 运作时，收集到数以TB计的数据、数以十亿计的事件之后，就连百万里挑一的洞察力也可以成为开发者唾手可得的工具，我们可以籍此预示行业走势，复制成功。 我们已经看到了大数据在Zynga和Kabam这样的企业中获得了怎样的成功，数以千计的博客、座谈会和文章不断地宣示着大数据市场的光明未来。现代市场 的巨大规模让每个人独特的行为都纳入了体系之中。
20年前，人们做梦也没有想到一款游戏能够拥有数以千万计的活跃用户，更不用说记录存储他 们的行为与习惯了。市场变化了，我们的注意力也转移了——但每个人心里都清楚，虽然对大数据的兴趣日渐高涨，但它带来的创新却是相对有限的。将数据驱动的 设计融入工作流程之中仍然是无比困难的事，更不是每个公司在大数据上的投资都可以得到回报。分析仍然是困难的，因为我们仍然身处困局之中，而这困局存在的 时间堪比我们的年龄。
对那些关注这个行业的人来说，过去20年间的技术发展确实是令人瞩目的。我们从软盘一路走到了app商店，从电话拨号升级到了宽带网，从DOS来到了iOS，从命令行来到了触摸屏——但SQL仍然是SQL。(译注：一种数据库查询和程序设计语言)
去年麦肯锡全球研究院预测，到2018年，数据分析师的短缺将达19万人。而现在，单单旧金山一个地方，就有上千个数据分析师的岗位虚位以待。这告诉我们两个结论：
1)我们希望根据数据做出决定；
2)我们让自己对数据分析师有着非常痛苦的依赖，因为“根据数据做出决定”是非常困难的事情。
那么数据分析师到底是什么？上周我在推特上看到了这个段子，来和大家分享一下：
“数据分析师(n.名词)：统计学得比软件工程师好、编程学得比统计学家好的人。”
另外一些网友则戏称，数学分析师是“住在旧金山的统计学家”，就像“增长分析师”是住在旧金山的职业销售员一样。这些数据分析师每年至少要从你手里拿走13 万刀的工资，而根据我们在Traintacks上看到的信息，游戏工作室中至少有十分之一的开发人员认为，这些数据分析师所做的事就是不断地吵嘴、以及玩 弄数据。那么我们为什么还需要他们？
我从一家公司的网站中摘录了下面的句子，这家公司号称是引领大数据与数据分析行业领域的， 在此不特别指名：
“【本产品】拥有着无与伦比的速度和为大家所熟悉的ANSI SQL界面，为提高你的软件表现提供一站式解决方案。”
熟悉的ANSI SQL界面！这简直是语法错误！贵公司的决策者里到底有多少人能熟练使用SQL？
如果不知道怎么使用，那么它就不是我们的界面。数据分析师才是我们的界面。数据分析师是人形键盘，与电话刚刚出现时的接线员没有什么区别，他们在你和你的数 据之间进行操作，横亘在你与“根据数据做出决定”之间——而到2018年，将有19万数据分析师的岗位需求。这绝不是可持续化发展的样子。
大数据之于游戏产业
这篇文章的读者之中，有不少人的公司今年在数据分析上的开销已经达到了上百万美元。我们这个行业正在把百万计的真金白银砸进去，试图用数据指导决策，以解决大家都在关注的问题：如何能够让下一笔投资取得成功？
为什么创建游戏工作室是这么艰难的事情？因为游戏产业缺乏保证性和延续性。今天你的游戏有着一千万的月活跃用户，但你的下一个游戏也许只有不到十万的下载 量。游戏工作室的兴亡似乎只是一夜之间的事。我们都在为此担忧。作为期待更稳定工作的雇员，作为希望建立更优秀公司的经理人，作为投资者——我们中每个人 都有担心的理由。看到这个产业过去的表现，每个投资者都有充分的理由去担心。这个行业本身，以及在这个行业中的投资者，都同样期待着更多的创新、更好的解 决方案。
FoundersFund的Bruce Gibney在一篇名为《未来怎么了》的博客文章中更是雄辩地指出了这一点。他写道：
“用最简单的话说，我们需要比现在更强大、更简单易用的分析软件。大多数分析平台对普通人来说都太神秘了，需要在相应平台上长期的工作经验才能够掌握，然而数据分析的质量仍然欠佳。收集了海量的数据，但只有极少数特定的人群能够分析，这对社会绝对不是什么好事。”
“神秘”这词用得真是一点不错。1994年，笔者父亲的公司的开发员建立了他们自己的数据库和编程语言，以降低对复杂SQL工作流程的依赖度。虽然他们可能有 着某些错误的认知，但至少他们觉得，这是扩大业务规模的唯一方式。那是20年前的事了，但自那之后，这个行业并没有太多改变。现在他们提供给我们的仍然是 “熟悉的ANSI SQL界面”，而他们要求我们认为这是“熟悉的”，而不是神秘的。
有一个关于SQL的冷笑话，你也许曾经听过，说是一个SQL检索走进酒吧，充满自信地在两位坐在不同桌子(译注：table，英文同表格)的女孩中间坐下，问道：“我能加入(译注：join，SQL常用命令)你们吗？”
如果你和我一样是技术宅的话，这是个很不错的笑话，值得一喷。考虑到这个笑话的年龄可能比我还大，就更有意思了。
大数据产业仍然等待着它的“1984时刻”。我们期待着像麦金塔一样的东西出现，用图形化的
操作系统带来便捷的操作，完全改变我们与数据的交互形式，但在大数据产业意识到目前的行业范式对客户有多么不友好之前，这样的东西是不会出现的。
这个产业即将——或者说能够——走向何方？在这个问题上每个人都会有自己的解答，而我投入时间与金钱的理念非常简单：伟大的游戏并不是由数据分析师创造的。 创造伟大游戏的，是那些致力于制作优秀的游戏、而非随波逐流的伟大工作室。我希望能够通过数据分析的方式，让这样的工作室更了解他们的玩家，让他们与玩家 相联结，理解玩家的需求，这样对未来诞生的某个伟大的游戏产生一点点影响。
开创Traintracks(译注：本文作者创建的一个致力于数据分析的平台)的目的就在于让“数据分析师”这个名词尽快成为历史，最好能像它成为潮流一样迅速，而让优秀的游戏设计师不再需要学习SQL，以增强自己在求职时的竞争力。如果说过去的二十年我学会了什么东西，那么就 是：只有在每个人都不需要专门的训练就能够高效使用时，技术才能发挥其的真正潜力。游戏产业是建立在技术民主化基础上的，我们需要不断地弘扬这一精神。
游戏产业有着光明的未来，但没人能够保证你在其中拥有一席之地。你的未来取决于你能不能做出正确的预测、不断取得成功。所以，就让你的数据成为竞争力的一部分吧。
责编：李玉琴
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