大数据的分布式处理能够在计算机上实现跨集群操作，扩展到成千上万种设备上，比如Hadoop就用分布式处理方式完成了多项任务。移动大数据的提供者正在试图将内存数据库、动态处理技术、算法与可视化技术融为一体，让企业能够运用移动大数据，让它成为一种业务驱动力。
移动应用团队更能理解同步分析数据的重要性。为了留住用户，开发者要能够预见误差，了解误差对用户行为的影响，衡量新产品的效益，识别用户的参与趋势，检测客户端，这样才能赶在问题暴露在消极用户面前之前消灭它。下面是移动大数据的四个发展趋势: 1. 选择应用的目的性 “移动”最关键的就是交互活动和对其的监控。用户选择应用是出于不同的目的：娱乐、购物、学习、分享等；而一旦有任何因素干扰或者减慢他们实现目的的体验过 程，用户很容易就会产生消极情绪。利用应用软件监控事务处理，让企业能对用户体验进行评估和回应，尽量避免用户卸载软件或者给出差评。如今对事务性数据和 功能性数据的监控都很重要，也不能没有一个适应移动发展时代的战略了。 2、大数据的三大特点 大数据有三个特点：大量（volume）、多样（variety）、高速（velocity），我们把它们概括成三个“V”。数据本身的产生非常快，而且形式多样，大小不一，数量还很大。更别提移动数据了，数量都是成倍地增长。有很多互动被忽略了没有得到分析，而这些就是被忽视的机会。移动应用越来越多地影响了人们的生活方式，结果是数据增长的速度也在不断上升。只要想想一个手机用户比如你我每天都被手机牢牢套住的情况就可以理解了。 3. 移动数据的衡量指标 面对大数据用户的一个挑战是考虑经营的影响因素。如果定位不好、收益不好，大数据可能反而会成为一种牵绊。如何鉴别哪种信息能够帮助更好地进行经营决策，而哪种信息却毫无用处呢？在企业投身移动数据的热潮之前，必须要弄清楚他们的关键度量指标是什么，不然就会被困在一堆派不上用场的数据里，进退两难。 4. 大数据需要长期监控 去了解应用发展的情况是能否驾驭大数据的决定性的一步。在基本了解以后，企业和开发者们就可以深入研究关键性因素了。移动大数据提供者也让各种规模的公司有了让移动数据为他们所用的能力，无论是独立经营者还是大企业都是一样。现在，内存数据库已经有了，移动大数据提供者们又开始为 下一个目标努力：通过最大化地提升数据的收集和传输效率来优化移动方面的东西，同时关注新的挑战，还要扩展通信量并控制可预见的通信量激增。
