有时候，我们感叹，项目组费了好大劲儿做的功能，玩家却不买账，甚至有时候成为一种被砍掉的鸡肋。为什么会出现这样的情况，我们作为游戏从业者需要做点什么才能最大限度的改善这样的情况？曾经，看过一个帖子，是讲国外的一家著名的Z游戏公司利用数据时刻改善功能的案例，这个公司名字我懒得查了，他们堪称将数据发挥到极致的游戏公司，通过后台日志，会对游戏里面玩家的一举一动倾向性提出反馈，然后设置相应的收费点或完善该部分功能以便吸引更多的用户付费。这样的反馈开发，每周都在进行，极大的提高了付费比或收入，而且降低了开发成本，杜绝了开发中个人专断的情况，开发必须用数据说话。要作为一个基层的码农，而且刚入职，我不知道我适合不适合谈论这个，其实对于游戏是无害的。我们总在谈论“用户第一”，其实这个目标可以做到，虽然公司有各种kpi约束，但是只要我们把有限的精力用到需要的地方，就能产生事半功倍的效果。
作为公司的用户，肯定是玩家，玩家需要什么样的功能。我们的行为日志，不仅是财务方便的一点统计就完事，如何充分利用这些财务的“垃圾”，以便更好的反馈到游戏中，才是企业应该更重视的。不仅如此，我们更建立实时分析系统，这样将用户实时习惯反馈出来，根据这些建立一系列开发游戏的依据。把数据的地位从目前的从属地位解放为开发的依据上的地位，甚至做到无数据不开发
关于实时系统，国内外有过很多实践，如twitter、淘宝等，开放架构有storm、S4等。这些系统经过时间的考验，被认为在实时计算领域是可靠的，我们可以通过移植将之用在游戏实时分析上来。一方面可以掌握游戏的实时情况（各个服务器），为游戏的改进开发奠定基础，另一方面，可以掌握目前的各个服务器财务收入等状况，预测一些事件。目前分析这些数据都比较延后，而且分析都是单服的，这样容易出现偏差。
关于批处理系统，国内外有很多实践，由于游戏公司，往往注重项目，对这些数据不够重视。结果数据积累的越来越多，但是无法充分挖掘，或者由于运营的人员不懂开发，开发的不懂运营，数据无法利用。上面，实时系统可以讲数据实时统计，但是实时系统基于流计算，对于大量的数据处理效果不够明显，尤其是历史积累的数据，更显得无能为力。这样hadoop云平台可以进行离线分析，为企业项目战略保驾护航。