大数据(BigData)，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过常规软件工具，在合理时间内达到采集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据一词在2008年作为专业术语在技术圈内出现，在随后的几年中逐渐辐射到主流市场，热度在2014年前后达到峰值。科技圈的风向转的太快，如今“时髦”的数据公司都明白一个道理——大数据真正重要的是发现数据的新用途和新见解，而非数据本身。随着近两年数据领域创业热潮的兴起，如何摆脱大数据虚泛的空中楼阁，真正挖掘出数据价值并使之落地应用，成为当下大大小小数据公司逃避不了的行业思考。
Pt engine：告别虚泛“大数据”，立足数据价值挖掘
在过去短短几年的发展时间里，全球数据领域从线下到线上，从单一走向多样，从展示转为交互，从缓慢起步走向海量数据爆炸发展。在尚显“迷茫”的行业背景下，数据公司Ptmind看准海量数据背后的深层次价值，Digital Analytics产品Pt engine应运而生。
Pt engine立足于对在线数据进行有效的收集、清洗和整理，把一次次用户访问还原，变成实时报告、热图、可视化图表等多种多样便于理解的信息，直观地反映出用户个体在各种终端上的交互行为，在数据中找到问题、获取机会、比较大化优化用户体验、萃取推广价值，将新时代下的新业务做到像传统服务一样没有距离，如同面对面地实时把握用户心理，并作出正确引导，借助“讲真话”的数据将企业业务做得更好，在每一次访问、每一次页面浏览、每一次点击产生的数据中挖掘非凡的价值。
对比与优势：数据支撑，功能纵深
传统的数据分析工具，普遍存在着“数据延迟，结果片面，费用高昂，部署复杂”等短板。Pt engine不仅以领先的技术解决了常见问题，还兼备“多终端适配”、“准确热图”、“实时计算”、“快速细分”等特色。
以Adobe Analytics类比，目前Adobe产品的实时报表查看维度很少，数据查看时间受限；而Pt engine独有的心跳包技术能够获取秒级实时反馈，如同与在线用户面对面，获取更准确的停留时间信息。
在数据抽样方面，Google Analytics采取的是访问次数达到一定量级，系统自动对报告进行抽样；Pt engine则采用完整的全样数据，确保决策的准确度。
还有很多数据分析工具存在着网页设计的改变影响分析准确性的问题。以Crazyegg为例，通常会产生热图失真，导致决策错误，进而影响转化率；Pt engine特有的双定位技术，能够准确还原出准确结果，有效提升转化率。
此外，Pt engine的部署设置极其简单，全站仅有监测代码，业务设置无需技术人员参与，零学习成本，全方位提升产品体验。
服务多领域，覆盖多场景，展现多维度
数据分析领域，存在着一种较片面的观点，即数据分析似乎只能应用在广告和营销较为狭窄的应用范围内。事实上数据分析可以发挥价值的领域相当广阔，问题在于——不是数据分析服务范围狭窄，而是目前市场所知的数据分析产品的开发与覆盖做的还很不到位。
Pt engine的市场定位垂直准确，产品普适，正式版本上线不到两年的时间内，不仅在广告营销领域获得肯定，同时更覆盖汽车、金融、昂贵品快销、传媒、教育等多个服务领域。
具体应用中，Pt engine的可视化热图功能显示出强大的技术优势。以电商网站和比价网站的页面为例，通常存在着设计师、营销人员沟通不畅，信息共享缓慢的问题，在网页设计优化的过程中，数据收集整理不便，容易出错；使用传统工具的报告与反馈环节需要时间较长，报告获取速度慢，报告到手了，提升销售额的机遇也错失了；使用Pt engine后，网页问题一目了然，修改后可以立刻确认效果，快速调整与同步验证，实现网站快速良性迭代。
在教育与培训领域，则存在用户偏好无法量化，无从提升转化率的问题。某大型培训机构，在使用Pt engine前，由于不能明确用户需求，不菲的广告吸引来的用户在着陆页就“不幸”跳转离开，或者多个广告在导入的流量上相差不多，无法衡量着陆页的匹配效果；Pt engine通过广告数据流入监测和用户操作行为的可视化，加强在阅读位置的广告创意投入，从而帮助企业掌握用户心理，进行有效改善，大幅提高转化率，创造高收益。
许多企业在运营过程中希望构建起全面的检测体系，但是如何拥有数据能力是个难题。针对这种情况，Pt engine能够有力协助搭建数据驱动的业务协作流程。以大型商务媒体网站为例，编辑人员希望快速了解自己所撰写的内容是否受欢迎，但是数据延迟过久，失去时效性，并且面对冗长繁杂的数据报表，只会写文章的编辑如何找到自己所需也是个难题；使用Pt engine后，数据的延迟性和使用门槛得以解决，通过注意力热图捕捉到读者未曾主动留下的兴趣信息，新人在操作使用上也毫无压力，有力帮助企业建立起基于数据的内容创作机制。
通过多场景应用，“多终端”、“可视化热图”、“实时”、“双定位”等特色功能支持，Pt engine力图彻底摆脱大数据虚泛，推进数据价值挖掘，使数据价值落地。
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