大數(shù)據(jù)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)技術(shù)詳解

大數(shù)據(jù)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)之旅大數(shù)據(jù)開(kāi)啟了人類數(shù)據(jù)管理史的一段嶄新旅程。人類想要測(cè)量、記錄和分析世界的渴望是驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷向前的動(dòng)力。但如同此前的電子商務(wù)、云計(jì)算等創(chuàng)新構(gòu)想一樣，大數(shù)據(jù)也不得不懷抱變革理想在現(xiàn)實(shí)中披荊斬棘。我們?cè)撊绾味x我們所身處的信息技術(shù)時(shí)代？是云計(jì)算、社交、移動(dòng)，還是大數(shù)據(jù)？相信每位從業(yè)者和客戶都會(huì)有自己的認(rèn)知與解讀。“一千個(gè)人眼中就有一千個(gè)哈姆雷特”，很多時(shí)候是一個(gè)放之四海皆準(zhǔn)的道理，更何況我們正在經(jīng)歷一段創(chuàng)新趨勢(shì)疊加、創(chuàng)新領(lǐng)域融合的獨(dú)特時(shí)期。而對(duì)于那些想要體會(huì)技術(shù)創(chuàng)新真正內(nèi)涵的人士，有一個(gè)話題永遠(yuǎn)不可回避，這就是技術(shù)創(chuàng)新到底會(huì)給其受眾帶來(lái)怎樣的真實(shí)價(jià)值？這種價(jià)值是否能夠在其被發(fā)掘后長(zhǎng)期、持續(xù)地給予？本文重點(diǎn)關(guān)注大數(shù)據(jù)技術(shù)這一重大技術(shù)創(chuàng)新趨勢(shì)在企業(yè)環(huán)境中價(jià)值實(shí)現(xiàn)的過(guò)程。在全民熱議的氛圍中，或許我們可以暫時(shí)遠(yuǎn)離那些對(duì)大數(shù)據(jù)的定義、技術(shù)特征、未來(lái)走向的種種爭(zhēng)論，潛心聆聽(tīng)喧囂中實(shí)地探索的腳步。我們希望與您共同探討大數(shù)據(jù)所能夠開(kāi)辟的數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)換與兌現(xiàn)路徑，從而為企業(yè)高效、合理利用快速增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)帶來(lái)啟發(fā)。也希望這些來(lái)自中國(guó)企業(yè)的真實(shí)應(yīng)用案例能夠證明，大數(shù)據(jù)并不僅僅是一個(gè)催生布道師的舞臺(tái)，它正在真切地影響著我們的工作與生活。腳踏實(shí)地的大數(shù)據(jù)人類的想象力有多豐富，大數(shù)據(jù)的未來(lái)世界就會(huì)有多廣博。要讓海量數(shù)據(jù)資源變成寶貴的商業(yè)資產(chǎn)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)踐者們需要從現(xiàn)實(shí)中起步。大數(shù)據(jù)是為解決巨量復(fù)雜數(shù)據(jù)這種趨勢(shì)而生的。巨量復(fù)雜數(shù)據(jù)有兩個(gè)核心點(diǎn)，一個(gè)是巨量，一個(gè)是復(fù)雜?！熬蘖俊币馕吨鴶?shù)據(jù)量大，要實(shí)時(shí)處理的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，對(duì)企業(yè)而言最重要的成本付出就是時(shí)間成本，而恰恰時(shí)間成本是企業(yè)最稀缺的資源，今時(shí)今日，創(chuàng)新講的是領(lǐng)先他人，市場(chǎng)講的是搶占先機(jī)，服務(wù)講的是快客戶一步，快時(shí)代的用戶的需求是實(shí)時(shí)的，他不愿意等，你不滿足他，自有他人會(huì)滿足，因此企業(yè)的策略也必須是實(shí)時(shí)的，然而企業(yè)的策略是依托數(shù)據(jù)分析結(jié)果來(lái)制定的，一旦在處理巨量數(shù)據(jù)上耗費(fèi)的時(shí)間超出了可承受的范圍之內(nèi)，這意味著企業(yè)的策略是落后于市場(chǎng)的。任何的時(shí)延都會(huì)使企業(yè)蒙受損失，創(chuàng)新落后于人成為微創(chuàng)新，市場(chǎng)被別人搶占只能作為挑戰(zhàn)者，服務(wù)失去優(yōu)勢(shì)造成客戶流失，這些都是致命的。大數(shù)據(jù)還有一個(gè)核心是“復(fù)雜”。“復(fù)雜”意味著數(shù)據(jù)是多元的，不再是過(guò)去的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)了，因此我們過(guò)去的那一套數(shù)據(jù)分析的模型，理論已經(jīng)不管用的，必須針對(duì)多元數(shù)據(jù)重新構(gòu)建一套有效的分析理論/分析模型，甚至分析行為所依托的軟硬件都必須進(jìn)行革新。從這兩個(gè)角度看來(lái)，大數(shù)據(jù)是企業(yè)在現(xiàn)在及未來(lái)的發(fā)展路上不可或缺的。確實(shí)，對(duì)于企業(yè)而言大數(shù)據(jù)很必要，其可以實(shí)現(xiàn)的東西也很多，稍微梳理一下，大概包括：如支撐業(yè)務(wù)戰(zhàn)略決策，提高顧客服務(wù)水平，促進(jìn)銷售獲得客戶，開(kāi)發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品，強(qiáng)化財(cái)會(huì)業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)決策自動(dòng)化，進(jìn)行基礎(chǔ)研究，產(chǎn)品功能監(jiān)視和檢測(cè)情況，強(qiáng)化內(nèi)部治理等等，基本上囊括了企業(yè)所有的行為，這也就是大數(shù)據(jù)的價(jià)值所在。以上所述有點(diǎn)偏于框架性，我們選擇一個(gè)方面舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)說(shuō)明吧，“如何利用大數(shù)據(jù)促進(jìn)銷售獲得客戶？”，首先大數(shù)據(jù)能告訴策劃人員什么樣的實(shí)時(shí)優(yōu)惠對(duì)某個(gè)用戶更有效，基于此用戶的偏好，哪種服務(wù)渠道能產(chǎn)生更好的服務(wù)效果，哪種支付方式能夠快速實(shí)現(xiàn)交易達(dá)成，還可以分析說(shuō)當(dāng)一個(gè)潛在客戶通過(guò)搜索關(guān)鍵詞找到產(chǎn)品頁(yè)面后，達(dá)成交易的可能性有多大，在每天/每周/每月/每季度，不同的節(jié)日的特定時(shí)間段中，哪種促銷方式最有效，當(dāng)一個(gè)用戶被營(yíng)銷活動(dòng)覆蓋到后，他實(shí)現(xiàn)購(gòu)買的機(jī)會(huì)有多大，當(dāng)一個(gè)用戶完成購(gòu)買后，其重復(fù)購(gòu)買的機(jī)會(huì)有多大，其帶動(dòng)身邊朋友實(shí)現(xiàn)購(gòu)買的機(jī)會(huì)有多大，等等。對(duì)于銷售方而言，大數(shù)據(jù)能夠讓他更加了解客戶消費(fèi)方式，如消費(fèi)者的購(gòu)物決策、影響決策的關(guān)鍵點(diǎn)，讓他有能力提供定制的交易內(nèi)容給高價(jià)值用戶，讓他有能力實(shí)時(shí)評(píng)估促銷效果，還可以根據(jù)消費(fèi)者習(xí)慣改變商品上架位置，等等；而對(duì)客戶而言，大數(shù)據(jù)能讓他可從他人評(píng)價(jià)了解更多商品信息，同時(shí)享受更多定制化和獨(dú)家折扣優(yōu)惠，能夠?qū)崟r(shí)使用消費(fèi)分析工具進(jìn)行評(píng)估，能夠?qū)崿F(xiàn)交易過(guò)程透明化等等。大數(shù)據(jù)內(nèi)涵太大，全部展開(kāi)講的話將是一項(xiàng)龐大的工程，下面借用雜志《V-MARKETING成功營(yíng)銷》中文章《BigData,大數(shù)據(jù)重塑營(yíng)銷》對(duì)于“大數(shù)據(jù)”對(duì)于商業(yè)企業(yè)在五大方面的價(jià)值體現(xiàn)的提煉和歸納：數(shù)據(jù)的高透明度及廣泛可獲取性：一些制造商正試圖集成多種系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，甚至從外部供應(yīng)商和客戶處獲取數(shù)據(jù)來(lái)共同制造產(chǎn)品。以汽車這類先進(jìn)制造行業(yè)為例，全球供應(yīng)商生產(chǎn)著成千上萬(wàn)的部件。集成度更高的平臺(tái)將使公司及其供應(yīng)鏈合作伙伴在設(shè)計(jì)階段就開(kāi)始協(xié)作。決策驗(yàn)證對(duì)競(jìng)爭(zhēng)方式的影響：大數(shù)據(jù)可能使決策制定發(fā)生根本性的改變。利用可控實(shí)驗(yàn)，公司可驗(yàn)證假設(shè)、分析結(jié)果以指導(dǎo)投資決策及運(yùn)作改變。應(yīng)用于廣泛的實(shí)時(shí)的用戶定制及其對(duì)企業(yè)的影響：面向用戶的企業(yè)已長(zhǎng)期利用數(shù)據(jù)來(lái)細(xì)分和定位用戶。大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了用戶定制的質(zhì)的飛躍，使得實(shí)時(shí)個(gè)性化成為可能。下一代零售商通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊流可跟蹤個(gè)體用戶的行為，更新其偏愛(ài)，并實(shí)時(shí)模仿其可能的行為。大數(shù)據(jù)對(duì)管理的改變及替代作用：大數(shù)據(jù)能進(jìn)一步提高算法和機(jī)器分析的作用。一些制造商利用算法來(lái)分析來(lái)自生產(chǎn)線的傳感數(shù)據(jù)，創(chuàng)建自動(dòng)調(diào)節(jié)過(guò)程以減少損失，避免成本高昂的人工干預(yù)，最終增加產(chǎn)出。建立基于數(shù)據(jù)的商業(yè)模型：大數(shù)據(jù)催生了新類型的公司，其能建立由信息驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模型。許多公司都在價(jià)值鏈中發(fā)揮中間作用，通過(guò)商業(yè)交易創(chuàng)建極具價(jià)值的“排出數(shù)據(jù)”。如一家運(yùn)輸公司收集了大量的全球產(chǎn)品出貨信息，并專門建立一個(gè)部門負(fù)責(zé)向經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方銷售數(shù)據(jù)。除以上之外，我覺(jué)得有一點(diǎn)也有必要拿出來(lái)進(jìn)行討論，“大數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)人才計(jì)劃的影響”?！短煜聼o(wú)賊》中充滿智慧的光頭黎叔曾斬釘截鐵地說(shuō)：“二十一世紀(jì)什么最貴？人才！“這句話一度被眾多管理者奉若經(jīng)典，其揭示的是人才是企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。誠(chéng)然，人才對(duì)于企業(yè)而言很重要，企業(yè)的很大部分資源都存在于員工的大腦中，如企業(yè)人脈關(guān)系，方法理論，經(jīng)驗(yàn)傳承，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人才的這種核心競(jìng)爭(zhēng)力正在發(fā)生異化，數(shù)據(jù)成為了企業(yè)最為重視的核心資產(chǎn)。員工的大腦不再是企業(yè)信息資源的核心載體，而是各種可隨時(shí)調(diào)用的數(shù)據(jù)，企業(yè)的所有信息，事無(wú)巨細(xì)都可以通過(guò)各種錄入終端形成數(shù)據(jù)的形式進(jìn)行存儲(chǔ)，然后通過(guò)有效的數(shù)據(jù)管理模型進(jìn)行分析、導(dǎo)出。當(dāng)然，如同中國(guó)寬帶資本董事長(zhǎng)田溯寧所說(shuō)的，把數(shù)據(jù)收集處理后，其結(jié)果對(duì)企業(yè)而言就是經(jīng)營(yíng)智慧，這已經(jīng)不只是科技層次問(wèn)題，而是經(jīng)營(yíng)決策問(wèn)題，“如何把礦（資料）煉成鋼鐵（智慧）是現(xiàn)在開(kāi)始最嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)”。如今，“大數(shù)據(jù)”總會(huì)與“變革”作為聯(lián)動(dòng)的詞匯出現(xiàn)。牛津大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授維克托邁爾-舍恩伯格在其著作《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中，將大數(shù)據(jù)定義為一次重大時(shí)代轉(zhuǎn)型的開(kāi)啟者，稱其將會(huì)引發(fā)一場(chǎng)生活、工作與思維的大變革。他認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人類處理數(shù)據(jù)的方法和思維模式將被徹底改變，它會(huì)呈現(xiàn)出一些前所未有的現(xiàn)象。比方說(shuō)，人們將會(huì)分析更多的數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機(jī)采樣；人們將不再沉迷于對(duì)數(shù)據(jù)分析精確度的追求，轉(zhuǎn)而關(guān)注對(duì)趨勢(shì)的把握；人們不會(huì)再習(xí)慣性地追問(wèn)事情的因果，而是尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系。無(wú)論這些數(shù)據(jù)處理的未來(lái)趨勢(shì)最終是否能夠成真，我們都可以從日常的工作和生活中窺探到一些變化的端倪。首先，企業(yè)的數(shù)據(jù)管理范疇正在不斷擴(kuò)大，在線交易、Web日志、點(diǎn)擊流、傳感器信息、社交媒體數(shù)據(jù)等都被納入企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集。另一方面，我們?cè)谏钪袝?huì)遇到越來(lái)越多與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的商業(yè)創(chuàng)意。例如，各個(gè)電子商務(wù)、視頻網(wǎng)站中花樣繁多的推薦系統(tǒng)，還有超市中零食與手電筒這樣不明所以、卻能帶來(lái)實(shí)際銷售增長(zhǎng)的擺放組合。大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)究竟意味著什么？舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中做出了這樣的描述：“在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的價(jià)值從它最基本的用途轉(zhuǎn)變?yōu)槲磥?lái)的潛在用途。這一轉(zhuǎn)變意義重大，它影響了企業(yè)評(píng)估其擁有的數(shù)據(jù)及訪問(wèn)者的方式，促使甚至是迫使公司改變他們的商業(yè)模式，同時(shí)也改變了組織看待和使用數(shù)據(jù)的方式?！鞭D(zhuǎn)變并不會(huì)在一夜之間發(fā)生。從多來(lái)源的數(shù)據(jù)采集，到通過(guò)深度分析獲取洞察力，之間會(huì)是一段并不平坦的征程。毫無(wú)疑問(wèn)，Hadoop等技術(shù)的日趨成熟，讓企業(yè)用戶可以更方便地、在更大的范圍內(nèi)收集業(yè)務(wù)的相關(guān)數(shù)據(jù)，但同時(shí)真正的挑戰(zhàn)也會(huì)接踵而至。這就是如何高效地處理多來(lái)源的海量數(shù)據(jù)，并且為其找到適合的商業(yè)用途。在過(guò)去的一個(gè)月里，我們實(shí)地探訪了三家正在實(shí)際部署大數(shù)據(jù)應(yīng)用的企業(yè)。它們分別是京東（JD.com）、人人游戲和PPTV聚力。這三家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)正在用業(yè)界前沿的數(shù)據(jù)管理思維，展開(kāi)大數(shù)據(jù)技術(shù)的早期實(shí)踐。同時(shí)，在它們身上也折射出全球互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用大數(shù)據(jù)的實(shí)際趨勢(shì)。全球范圍內(nèi)與之業(yè)務(wù)相類似的在線零售巨頭亞馬遜（A）、社交游戲先鋒Zynga、全球最大的在線影片租賃服務(wù)商N(yùn)etflix，同樣處在大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用的最前沿。另外，我們還特別加入了一個(gè)寓技術(shù)于體育競(jìng)技的輕松案例。網(wǎng)球賽場(chǎng)上細(xì)致入微的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析背后，正是大數(shù)據(jù)技術(shù)的鼎力支持。遠(yuǎn)觀不如近臨。大數(shù)據(jù)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)之旅已經(jīng)啟程，改變就在我們的身邊發(fā)生！【導(dǎo)讀】京東：PB級(jí)數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)擁有一億用戶、營(yíng)業(yè)規(guī)模達(dá)數(shù)百億元的大型網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)京東（JD.com），在大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了分布式架構(gòu)與傳統(tǒng)BI工具的有機(jī)融合。人人游戲：360°客戶視圖很重要作為國(guó)內(nèi)最大的網(wǎng)頁(yè)游戲和智能手機(jī)游戲的研發(fā)、運(yùn)營(yíng)和發(fā)行商之一，人人游戲的大數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集起步，逐步向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集延伸。PPTV聚力：看得見(jiàn)的大數(shù)據(jù)在全球擁有超3億活躍用戶群體的網(wǎng)絡(luò)電視技術(shù)平臺(tái)提供商PPTV聚力，正在使用Hadoop、HBase、Hive、Storm等大數(shù)據(jù)技術(shù)打造個(gè)性化視頻推薦體驗(yàn)，優(yōu)化視頻播放體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)在線廣告的精準(zhǔn)投放。大數(shù)據(jù)助威網(wǎng)球賽從舉世矚目的四大滿貫，到已經(jīng)躋身超級(jí)賽事行列的中國(guó)網(wǎng)球公開(kāi)賽，新一代數(shù)據(jù)分析技術(shù)為球迷、球員和教練營(yíng)造出“隨身而行”、“洞察入微”的高科技賽事體驗(yàn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)怎么贏？如果你的企業(yè)希望投身大數(shù)據(jù)時(shí)代，現(xiàn)階段最大的挑戰(zhàn)是為海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)找到商業(yè)用途。京東：PB級(jí)數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)擁有一億用戶、營(yíng)業(yè)規(guī)模達(dá)數(shù)百億元的大型網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)京東（JD.com），在大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了分布式架構(gòu)與傳統(tǒng)BI工具的有機(jī)融合。成立于2004年的京東商城（以下簡(jiǎn)稱為京東）在2012年的交易金額突破600億元，相當(dāng)于每秒就會(huì)產(chǎn)生2000元的交易額。在網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)深耕近十年之后，京東也正式邁入了PB級(jí)數(shù)據(jù)管理的新時(shí)代。對(duì)企業(yè)而言，PB級(jí)（1PB=1024TB）的數(shù)據(jù)管理算得上是衡量其數(shù)據(jù)規(guī)模和管理能力的一個(gè)重要標(biāo)尺。目前，全球PB級(jí)數(shù)據(jù)管理俱樂(lè)部已經(jīng)擁有Facebook、淘寶等重要成員，能夠躋身其中對(duì)京東而言是榮譽(yù)，也意味著挑戰(zhàn)。京東副總裁李曦“針對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)的情況，我們?cè)?012年正式啟動(dòng)了大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建。這個(gè)自主開(kāi)發(fā)的平臺(tái)基于分布式的技術(shù)，支持異構(gòu)數(shù)據(jù)集市，同時(shí)也很好地利用了傳統(tǒng)BI的展現(xiàn)層技術(shù)。”京東副總裁李曦說(shuō)。目前，李曦正帶領(lǐng)著300人的技術(shù)團(tuán)隊(duì)不斷地改進(jìn)和完善京東從數(shù)據(jù)的獲取、平臺(tái)搭建、分析到應(yīng)用的電商全流程業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理工作。在2012年加入京東之前，李曦在美國(guó)硅谷工作多年，相繼服務(wù)于Siebel、甲骨文、谷歌等公司。全流程大數(shù)據(jù)管理在數(shù)據(jù)獲取方面，京東對(duì)各個(gè)購(gòu)物頻道的交易數(shù)據(jù)、出入貨數(shù)據(jù)、逆向物流、用戶瀏覽日志等數(shù)據(jù)進(jìn)行了全面的收集，同時(shí)也會(huì)從互聯(lián)網(wǎng)上抓取一些商品價(jià)格等業(yè)務(wù)相關(guān)信息。這些數(shù)據(jù)會(huì)被匯總和存儲(chǔ)在京東自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)之上。這個(gè)平臺(tái)支持不同的數(shù)據(jù)集市，例如分布式的數(shù)據(jù)集市，或者是甲骨文、MySQL、微軟SQLServer等關(guān)系型數(shù)據(jù)集市。平臺(tái)底層的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和離線批量數(shù)據(jù)運(yùn)算由Hadoop實(shí)現(xiàn)，流式計(jì)算方面則采用的是開(kāi)源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架Storm。在承載匯總、存儲(chǔ)和查詢?nèi)蝿?wù)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)之上是大數(shù)據(jù)分析層，這一層級(jí)主要涉及到一些建模的工作。例如針對(duì)用戶、商品、商家、促銷、反作弊、風(fēng)險(xiǎn)控制、精準(zhǔn)營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化的數(shù)據(jù)建模等。而這些數(shù)據(jù)模型最終的分析結(jié)果會(huì)在應(yīng)用層得以展現(xiàn)。目前，京東已經(jīng)能夠向內(nèi)部和外部用戶提供BI（商業(yè)智能）服務(wù)。其中，內(nèi)部BI系統(tǒng)向從業(yè)務(wù)員到高級(jí)管理者的不同層級(jí)數(shù)據(jù)消費(fèi)者提供各種門類的業(yè)務(wù)報(bào)表和歷史報(bào)表。而對(duì)于在京東售賣貨品的商家，京東數(shù)據(jù)羅盤則可以向他們展現(xiàn)店鋪流量、訂單數(shù)量、實(shí)時(shí)客流等關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)，以及節(jié)日促銷指數(shù)、價(jià)格彈性、用戶喜好等分析功能。談到傳統(tǒng)BI技術(shù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代所扮演的角色，李曦表示，傳統(tǒng)BI手段在大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境中仍然有其價(jià)值，尤其是在呈現(xiàn)能力方面。他說(shuō)：“京東早期的數(shù)據(jù)分析建立在傳統(tǒng)BI之上，它所采用的中央集中式模式會(huì)在主機(jī)應(yīng)用層面造成瓶頸，但傳統(tǒng)BI數(shù)據(jù)集中的理念并沒(méi)有過(guò)時(shí)，特別是其功能強(qiáng)大的呈現(xiàn)工具同樣適用于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)?！蹦壳?，京東在大數(shù)據(jù)處理的展現(xiàn)層仍在使用甲骨文BIEE等傳統(tǒng)BI工具?！白鳛橐患译娚唐髽I(yè)，京東的零售業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)基本上是結(jié)構(gòu)化的，而用戶訪問(wèn)行為數(shù)據(jù)又是非結(jié)構(gòu)化的，因此京東全流程數(shù)據(jù)匯總實(shí)際上是把結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合起來(lái)的過(guò)程?！崩铌卣f(shuō)。他表示，這樣的數(shù)據(jù)組成結(jié)構(gòu)實(shí)際影響了京東的大數(shù)據(jù)技術(shù)選擇。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層面，京東選擇了可擴(kuò)展性強(qiáng)的分布式架構(gòu)，而在應(yīng)用層將相對(duì)發(fā)達(dá)的BI工具加以有效利用，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)與創(chuàng)新的融合。大數(shù)據(jù)價(jià)值就在身邊京東對(duì)大數(shù)據(jù)的利用不僅體現(xiàn)在內(nèi)部管理和服務(wù)商家方面，如果你是一位顧客，只要訪問(wèn)JD.com就能感受到大數(shù)據(jù)技術(shù)為您營(yíng)造出的購(gòu)物體驗(yàn)。在這里，商品的搜索、推薦都是基于京東大數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)時(shí)匯總和結(jié)果推送。比方說(shuō)搜索的排序就可以基于用戶的點(diǎn)擊習(xí)慣、用戶好評(píng)度等指標(biāo)進(jìn)行個(gè)性化定制。站內(nèi)廣告和聯(lián)盟廣告的推送也可以根據(jù)相關(guān)的指標(biāo)進(jìn)行定向發(fā)布。李曦表示，經(jīng)過(guò)近三年的探索，大數(shù)據(jù)技術(shù)的價(jià)值正在京東業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的不同領(lǐng)域得到逐步的體現(xiàn)?；诖髷?shù)據(jù)的匯總與分析，京東正在不斷完善包含電子郵件、短信、廣告等在內(nèi)的精準(zhǔn)營(yíng)銷體系。站在業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)優(yōu)化角度，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠切實(shí)提升工作效率，為京東帶來(lái)直接的成本節(jié)約，并營(yíng)造出更優(yōu)的客戶體驗(yàn)。人人游戲：360°客戶視圖很重要作為國(guó)內(nèi)最大的網(wǎng)頁(yè)游戲和智能手機(jī)游戲的研發(fā)、運(yùn)營(yíng)和發(fā)行商之一，人人游戲的大數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集起步，逐步向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集延伸。在驕陽(yáng)似火的七月，人人游戲的“詞云”應(yīng)用火熱上線了。所謂“詞云”，就是先對(duì)人人游戲玩家的在線聊天記錄進(jìn)行分詞，匯總之后對(duì)玩家行為進(jìn)行分析和展現(xiàn)。目前，“詞云”已經(jīng)在人人游戲的四款重點(diǎn)游戲中安家落戶，隨后有關(guān)玩家情緒的分析功能（通過(guò)關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)玩家的情緒指數(shù)）也將上線。人人游戲運(yùn)營(yíng)平臺(tái)總監(jiān)、數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)人王坤表示，“詞云”應(yīng)用的上線是人人游戲?qū)Υ髷?shù)據(jù)的利用從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集延展的重要一步。人人游戲運(yùn)營(yíng)平臺(tái)總監(jiān)、數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)人王坤成立于2006年的人人游戲正在努力轉(zhuǎn)型為一家跨PC、平板電腦和手機(jī)終端的多平臺(tái)游戲研發(fā)、運(yùn)營(yíng)和發(fā)行商。從2007年推出第一款網(wǎng)頁(yè)游戲《貓游記》至今，人人游戲一步步向著這一目標(biāo)靠近。在此過(guò)程中，人人游戲堅(jiān)持在“跨屏”技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的研發(fā)投入，同時(shí)也積極利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化整體業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。目前，王坤所領(lǐng)導(dǎo)的30余人的技術(shù)團(tuán)隊(duì)正致力于從包括游戲日志、玩家行為數(shù)據(jù)、日常經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)等在內(nèi)的大數(shù)據(jù)集中尋找更好的數(shù)據(jù)利用和展現(xiàn)途經(jīng)，同時(shí)他們還是大數(shù)據(jù)應(yīng)用在企業(yè)內(nèi)部營(yíng)銷推廣的主力軍。“我們要做每個(gè)員工的大數(shù)據(jù)分析，而不僅僅是數(shù)據(jù)中心的大數(shù)據(jù)分析。要做好游戲行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建360°的用戶視圖非常重要?！彼f(shuō)。從0°到360°2009年，人人游戲?qū)τ跇I(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的利用還停留在匯總游戲日志數(shù)據(jù)，僅用于簡(jiǎn)單分析的階段。而在2013年，人人游戲已經(jīng)基本上完成了基于IBMCognos的BI系統(tǒng)整體建設(shè)。同時(shí)，其基于Greenplum社區(qū)版的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也已初具規(guī)模。對(duì)人人游戲而言，這些都是獲得360°用戶視圖的必要工作。而360°用戶視圖為其業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和決策所帶來(lái)的價(jià)值則是實(shí)實(shí)在在的?！癇I系統(tǒng)主要是管理結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)，我們搭建了報(bào)表、行動(dòng)和洞察三位一體的閉環(huán)系統(tǒng)，而不僅僅是一個(gè)報(bào)表系統(tǒng)?！蓖趵ふf(shuō)。新的BI系統(tǒng)將人人游戲的業(yè)務(wù)模型更加清晰地呈現(xiàn)出來(lái)，對(duì)游戲業(yè)務(wù)覆蓋用戶獲取、客戶存留、客戶付費(fèi)的核心流程進(jìn)行了優(yōu)化，能夠更準(zhǔn)確地為業(yè)務(wù)決策提供參考。在報(bào)表設(shè)計(jì)方面，王坤所帶領(lǐng)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)堅(jiān)持遵循MECE（mutually-exclusiveandcollectivelyexhaustive，即相互排斥而又集體窮盡）的分析原則，確保每張報(bào)表都有清楚的存在意義。同時(shí)，BI系統(tǒng)上線后，企業(yè)在開(kāi)發(fā)和運(yùn)維方面的投入也有所降低?！皬慕Y(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析范圍和深度的擴(kuò)展，讓我們能夠更準(zhǔn)確地把握玩家的行為和需求?！蓖趵ふf(shuō)。以“詞云”應(yīng)用為例，“炸金礦”是人人游戲旗下“亂世天下”這款游戲中玩家參與度很高的一個(gè)玩法，玩家需要邀請(qǐng)一定數(shù)量的友人幫忙炸礦來(lái)贏取金幣。但在節(jié)假日期間，這款游戲的參與度通常都會(huì)下降?！巴ㄟ^(guò)‘詞云’分析后發(fā)現(xiàn)，節(jié)假日期間‘求炸’成為玩家的聊天熱詞。我們也因此得知，并不是玩家不愛(ài)玩這個(gè)游戲，而是玩家在節(jié)假日邀請(qǐng)不到足夠數(shù)量的友人幫忙炸礦。基于這樣的分析，我們可以在節(jié)假日期間對(duì)游戲規(guī)則進(jìn)行調(diào)整?！蓖趵ふf(shuō)。大數(shù)據(jù)的行業(yè)價(jià)值“每個(gè)行業(yè)都會(huì)有自己的大數(shù)據(jù)故事。在游戲行業(yè)，大數(shù)據(jù)分析可能不會(huì)直接帶來(lái)電商網(wǎng)站那樣真金白銀的收入，但其價(jià)值同樣會(huì)體現(xiàn)在精準(zhǔn)營(yíng)銷、客戶體驗(yàn)優(yōu)化等多個(gè)層面?！蓖趵ふf(shuō)。她指出，全面的大數(shù)據(jù)分析能夠有效提升玩家的留存率和轉(zhuǎn)化指標(biāo)，并且為游戲產(chǎn)品的研發(fā)提供指引。而個(gè)性化的精準(zhǔn)營(yíng)銷同樣與大數(shù)據(jù)分析緊密相關(guān)，像是針對(duì)不同性別、不同年齡、不同地域人群的廣告精準(zhǔn)投放，背后都要依靠基于360°用戶視圖的玩家特征分析。王坤坦言，對(duì)人人游戲乃至整個(gè)游戲行業(yè)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)的管理與分析仍然是一件“體力活”。“大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)所面臨的最大挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)的整合，把多來(lái)源的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)整合在一起，很多企業(yè)還沒(méi)有做到。另外，在企業(yè)內(nèi)部和外部找到大數(shù)據(jù)的消費(fèi)者，向他們營(yíng)銷大數(shù)據(jù)技術(shù)，同樣是一件艱苦的工作?！彼f(shuō)。PPTV聚力：看得見(jiàn)的大數(shù)據(jù)在全球擁有超3億活躍用戶群體的網(wǎng)絡(luò)電視技術(shù)平臺(tái)提供商PPTV聚力，正在使用Hadoop、HBase、Hive、Storm等大數(shù)據(jù)技術(shù)打造個(gè)性化視頻推薦體驗(yàn)，優(yōu)化視頻播放體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)在線廣告的精準(zhǔn)投放。2012年，根據(jù)有關(guān)統(tǒng)計(jì)顯示，在線視頻已經(jīng)超越社區(qū)交友和搜索服務(wù)躍升為互聯(lián)網(wǎng)第一大應(yīng)用。PPTV聚力目前全平臺(tái)月度活躍用戶達(dá)3.4億，每天的活躍用戶超5000萬(wàn)。這一在線視頻平臺(tái)目前每天會(huì)產(chǎn)生數(shù)10TB包含用戶行為數(shù)據(jù)、訪問(wèn)體驗(yàn)數(shù)據(jù)等在內(nèi)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，針對(duì)在線視頻業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的實(shí)際需要，這些大數(shù)據(jù)每天會(huì)被采集、匯總到一個(gè)分布式的技術(shù)平臺(tái)上，再被應(yīng)用到不同的業(yè)務(wù)領(lǐng)域之中。PPTV聚力技術(shù)部總經(jīng)理金昀目前，PPTV聚力已經(jīng)建成的數(shù)百臺(tái)服務(wù)器規(guī)模的Hadoop集群是其大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)的核心。在其上運(yùn)行著Hive開(kāi)源數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，基于Storm的分布式實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架也已經(jīng)開(kāi)始部署?！拔覀兠刻鞎?huì)從PPTV聚力數(shù)億個(gè)客戶端和分散在各地幾百個(gè)機(jī)房的服務(wù)器端采集日志數(shù)據(jù)，匯總到大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)展數(shù)據(jù)分析。”PPTV聚力技術(shù)部總經(jīng)理金昀說(shuō)。金昀所領(lǐng)導(dǎo)的技術(shù)部中目前有一個(gè)20余人的團(tuán)隊(duì)專門負(fù)責(zé)開(kāi)放式大數(shù)據(jù)平臺(tái)的開(kāi)發(fā)和運(yùn)維，而PPTV聚力全公司的數(shù)百名技術(shù)人員、產(chǎn)品人員、運(yùn)營(yíng)人員、數(shù)據(jù)分析師都可以從不同的業(yè)務(wù)角度利用這個(gè)開(kāi)放平臺(tái)做業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析以及各種數(shù)據(jù)密集性的計(jì)算任務(wù)。畢業(yè)于清華大學(xué)的金昀曾經(jīng)參與永新視博（數(shù)字電視領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)企業(yè)）的創(chuàng)立，留美后在美國(guó)微軟公司服務(wù)7年，回國(guó)后曾服務(wù)于阿里云，2011年加入PPTV聚力。大數(shù)據(jù)優(yōu)化觀看體驗(yàn)對(duì)PPTV聚力來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)的來(lái)源主要包括用戶行為數(shù)據(jù)、工程技術(shù)數(shù)據(jù)，以及后端的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。用戶行為數(shù)據(jù)主要來(lái)自從客戶端和服務(wù)器端采集的日志數(shù)據(jù)，例如哪個(gè)訪問(wèn)者看了哪個(gè)視頻、拖動(dòng)次數(shù)等；工程技術(shù)數(shù)據(jù)指的是不同地域用戶觀看視頻的啟動(dòng)時(shí)間、卡頓次數(shù)、卡頓等待時(shí)長(zhǎng)等；后端業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)則包含廣告投放的相關(guān)數(shù)據(jù)信息等?！斑@些數(shù)據(jù)組成了PPTV聚力豐富的大數(shù)據(jù)來(lái)源，而大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果可以直接應(yīng)用于商業(yè)運(yùn)營(yíng)的調(diào)優(yōu)。比如，我們購(gòu)買了一部影視劇后，可以精確、實(shí)時(shí)地了解它在不同地區(qū)、不同時(shí)間段被觀看的次數(shù)，以此優(yōu)化我們后端的運(yùn)營(yíng)策略。另外，通過(guò)從不同的客戶端所獲取的訪問(wèn)連接數(shù)據(jù)，我們可以根據(jù)不同地區(qū)、不同時(shí)段的網(wǎng)絡(luò)連接狀況，用最低的成本向用戶交付流暢的觀看體驗(yàn)?！苯痍勒f(shuō)。像美國(guó)同行Netflix一樣，PPTV聚力也在深入研究個(gè)性化的視頻推薦算法。PPTV聚力視頻頁(yè)面中的“猜你喜歡”欄目就是后臺(tái)大數(shù)據(jù)分析的成果?！耙曨l網(wǎng)站的用戶通常不會(huì)提供詳細(xì)準(zhǔn)確的注冊(cè)信息，而且用戶登錄率低，我們無(wú)法由此直接獲取用戶特征。因此，我們完全要從用戶的歷史訪問(wèn)行為進(jìn)行分析和判斷，對(duì)其習(xí)慣、喜好進(jìn)行分類和標(biāo)記，最終實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的視頻推薦?！彼f(shuō)。除了頁(yè)面內(nèi)的相關(guān)視頻推薦，PPTV聚力還計(jì)劃基于大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)發(fā)全界面的用戶訪問(wèn)個(gè)性化定制系統(tǒng)。金昀強(qiáng)調(diào)，視頻與電商、社交等網(wǎng)絡(luò)服務(wù)不同，其客戶行為的分析與預(yù)測(cè)具有獨(dú)特的復(fù)雜性。“用戶觀看行為的頭部效應(yīng)明顯、長(zhǎng)尾效應(yīng)不足，視頻總數(shù)對(duì)比用戶數(shù)較低，品類多樣性低，而消費(fèi)成本高，這些都對(duì)視頻自動(dòng)推薦的效果產(chǎn)生了很大的挑戰(zhàn)。"金昀說(shuō)。同時(shí)他認(rèn)為移動(dòng)端視頻和OTT的高速發(fā)展將會(huì)是個(gè)性化視頻推薦的一個(gè)重大發(fā)展機(jī)遇，只有吃透大數(shù)據(jù)的企業(yè)才能真正跟上移動(dòng)視頻發(fā)展的浪潮。滿足廣告主的“奇怪”需求“一段廣告，要求讓某一地域的動(dòng)作片用戶至少觀看三次，但又不能超過(guò)5次，否則就不付錢。還有的廣告有三個(gè)版本，用戶在觀看的時(shí)候不能重復(fù)，要遞進(jìn)推送。這樣嚴(yán)苛的要求在傳統(tǒng)的電視廣告平臺(tái)上是不可能實(shí)現(xiàn)的。”金昀說(shuō)。不過(guò)，對(duì)于廣告主而言，這些無(wú)疑是一種精準(zhǔn)營(yíng)銷的合理設(shè)計(jì)，大數(shù)據(jù)分析為PPTV聚力所帶來(lái)的另一方面的商業(yè)價(jià)值也體現(xiàn)于此。由于無(wú)法直接獲取準(zhǔn)確用戶的特征信息，PPTV聚力的技術(shù)團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)用戶歷史訪問(wèn)行為的分析自動(dòng)為其添加特征標(biāo)簽，并對(duì)具體廣告的承接能力進(jìn)行預(yù)測(cè)，以滿足不同廣告主的個(gè)性化需求。金昀表示，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)，PPTV聚力已經(jīng)在廣告的定向投放、頻次控制等方面建立了相對(duì)成熟的策略和流程，并且注重在廣告精準(zhǔn)投放的同時(shí)，確保用戶的觀看體驗(yàn)。大數(shù)據(jù)助威網(wǎng)球賽事從舉世矚目的四大滿貫，到已經(jīng)躋身超級(jí)賽事行列的中國(guó)網(wǎng)球公開(kāi)賽，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為球迷、球員和教練營(yíng)造出“隨身而行”、“洞察入微”的高科技賽事體驗(yàn)。金秋送爽的九月，北京的網(wǎng)球迷們將會(huì)在家門口迎來(lái)一項(xiàng)年度盛大網(wǎng)球賽事——中國(guó)網(wǎng)球公開(kāi)賽。這項(xiàng)已躋身超級(jí)賽事行列的賽事一直站在科技與體育結(jié)合的前沿。2006年，中網(wǎng)公開(kāi)賽成為在美國(guó)以外首次使用鷹眼系統(tǒng)的巡回賽。而在2013年，關(guān)注此項(xiàng)賽事的網(wǎng)球迷們將可以通過(guò)網(wǎng)站和移動(dòng)終端，享受到先進(jìn)的賽事數(shù)據(jù)分析服務(wù)。競(jìng)賽數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析一談到網(wǎng)球這項(xiàng)運(yùn)動(dòng)，體育迷們總是會(huì)被其細(xì)致入微的各項(xiàng)技術(shù)統(tǒng)計(jì)所折服。運(yùn)動(dòng)員在場(chǎng)上的每一次揮拍、每一次擊打都可以轉(zhuǎn)化為數(shù)字，用于統(tǒng)計(jì)和分析。伴隨著數(shù)據(jù)種類和來(lái)源的擴(kuò)充，網(wǎng)球賽事數(shù)據(jù)分析的顆粒度也在不斷細(xì)化。事實(shí)上，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的賽事數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲取和分析服務(wù)已經(jīng)在四大滿貫賽事中被廣泛采用。2008年，溫布爾頓網(wǎng)球公開(kāi)賽（以下簡(jiǎn)稱為溫網(wǎng)）引入了IBMSlamTracker平臺(tái)。這是一個(gè)可以進(jìn)行實(shí)時(shí)比分統(tǒng)計(jì)和分析的可視化平臺(tái)。它可以對(duì)每一場(chǎng)比賽的相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息（包括比分、回合數(shù)、制勝分、發(fā)球速度、發(fā)球成功率、擊球類型、擊球數(shù)量）等多元數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行采集、分析和分發(fā)。球迷、球員和教練均可以通過(guò)賽事官方網(wǎng)站，或者手機(jī)客戶端了解比賽數(shù)據(jù)（如附圖所示）。附圖溫布爾頓網(wǎng)球公開(kāi)賽IBMSlamTracker數(shù)據(jù)分析界面2012年，SlamTracker還推出了一項(xiàng)名為“KeystotheMatch”的預(yù)測(cè)功能。通過(guò)對(duì)近八年來(lái)大滿貫賽事近萬(wàn)場(chǎng)比賽、近4100萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行了采集和分析，SlamTracker可以確定球員的制勝模式和風(fēng)格。在每場(chǎng)比賽開(kāi)始前，“KeystotheMatch”都會(huì)分析雙方球員的歷史交鋒數(shù)據(jù)，為球員制定出比賽致勝的關(guān)鍵指標(biāo)。比賽開(kāi)始后，雙方球員的指標(biāo)會(huì)被實(shí)時(shí)量化，并且與之前制定的關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行對(duì)照，即時(shí)更新球員進(jìn)展。如今，SlamTracker早已成為四大滿貫賽事的一項(xiàng)常規(guī)數(shù)據(jù)服務(wù)。借助SlamTracker，您不再是一個(gè)普通的網(wǎng)球迷，而是一個(gè)擁有全面數(shù)據(jù)洞察視角的超級(jí)粉絲。即便未能親臨賽場(chǎng)觀戰(zhàn)，您依然可以收獲獨(dú)特而專業(yè)的觀賽體驗(yàn)。而對(duì)球員和教練而言，SlamTracker數(shù)據(jù)分析服務(wù)能夠?yàn)槠滟惽搬槍?duì)性部署提供數(shù)據(jù)參考，也便于賽后分析勝負(fù)的原因。社交輿情感知熱度在移動(dòng)互聯(lián)的時(shí)代，四大滿貫賽事已經(jīng)不再僅僅是運(yùn)動(dòng)的盛宴，同時(shí)也演變?yōu)槿蛐缘纳缃还?jié)日。2012年的溫網(wǎng)在社交媒體上火爆異常。比賽期間，從溫網(wǎng)官方網(wǎng)站到Twitter網(wǎng)站的流量較上年增加了2.05倍，而在男子決賽期間，每秒有超過(guò)100條與溫網(wǎng)有關(guān)的微博。而在2013年澳網(wǎng)比賽期間，僅包含#ausope標(biāo)簽的微博就超過(guò)了100萬(wàn)條。這些社交輿情數(shù)據(jù)均由IBMContentAnalytics系統(tǒng)監(jiān)測(cè)所得。在2013年的溫網(wǎng)中，賽事組委會(huì)利用IBMContentAnalytics等工具建立了一個(gè)全面的社交輿情視圖，來(lái)了解人們?cè)赥witter和Facebook上都在談?wù)撃男┖蜏鼐W(wǎng)有關(guān)的話題。借助分析和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，系統(tǒng)每秒可分析超過(guò)40條微博，并形成社交對(duì)話統(tǒng)一視圖。這樣一來(lái)，主辦方就可以實(shí)時(shí)了解全球溫網(wǎng)話題討論熱點(diǎn)，也可以對(duì)特定球員的社交影響力做出評(píng)估。某種程度上說(shuō)，數(shù)據(jù)分析正在改變網(wǎng)球賽事的組織和互動(dòng)方式，并催生出新的商業(yè)價(jià)值。借助社交輿情的監(jiān)測(cè)與分析手段，賽事的主辦者可以從球迷的情感表達(dá)中洞悉其情緒走向，并將其用于賽事組織的改進(jìn)。同時(shí)，通過(guò)社交媒體數(shù)據(jù)對(duì)公眾輿論的評(píng)估，可以幫助賽事贊助商更加全面、準(zhǔn)確地了解消費(fèi)者的喜好、市場(chǎng)趨勢(shì)和品牌認(rèn)知，從而展開(kāi)精準(zhǔn)營(yíng)銷，使客戶獲得個(gè)性化的消費(fèi)體驗(yàn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)怎么贏？如果你的企業(yè)希望投身大數(shù)據(jù)時(shí)代，現(xiàn)階段最大的挑戰(zhàn)是為海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)找到商業(yè)用途。在Gartner著名的技術(shù)成熟度曲線中，備受追捧的大數(shù)據(jù)技術(shù)或許還未攀上期望膨脹的頂峰。而在可以想見(jiàn)的未來(lái)，泡沫的幻滅或許會(huì)引發(fā)一連串的質(zhì)疑。但對(duì)于企業(yè)而言，最重要的是不在潮起潮落中迷失自己最初的需求和渴望。無(wú)論對(duì)技術(shù)的追捧與質(zhì)疑如何激烈，企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者都需要明確業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)的真正需求，并且清晰地向IT部門進(jìn)行表達(dá)，從而為多來(lái)源的海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)找到真正的商業(yè)用途。業(yè)務(wù)與IT合力價(jià)值發(fā)現(xiàn)過(guò)去數(shù)年間，私人投資者和風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)都將巨資投入到PB級(jí)別結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、治理和分析等新興技術(shù)領(lǐng)域。新涌現(xiàn)出的工具讓企業(yè)從Web日志、點(diǎn)擊流、社交媒體、視頻和音頻文檔、機(jī)器傳感器和微博中提取數(shù)據(jù)變得前所未有的容易。在技術(shù)日臻完善的情況下，現(xiàn)階段企業(yè)利用大數(shù)據(jù)的最大難點(diǎn)在于，讓業(yè)務(wù)部門與IT部門相互合作，定義到底哪些非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是對(duì)企業(yè)真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)，以及如何對(duì)其有效地加以利用。因此，真正的挑戰(zhàn)并不在于技術(shù)，而在于大數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值的發(fā)現(xiàn)。這一艱巨的任務(wù)需要IT和業(yè)務(wù)部門合力完成?，F(xiàn)階段，很多企業(yè)尚未開(kāi)始對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和整合，主要原因就是企業(yè)的業(yè)務(wù)管理者不能確認(rèn)大數(shù)據(jù)是否能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)實(shí)際的商業(yè)價(jià)值，而并非是出于對(duì)創(chuàng)新技術(shù)的不信任。互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)具備天生的大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，并且擁有強(qiáng)壯的技術(shù)基因，這使得大數(shù)據(jù)技術(shù)的早期實(shí)踐者多誕生于此。而在金融、電信、制造、醫(yī)療等傳統(tǒng)行業(yè)，大數(shù)據(jù)技術(shù)也正在被重點(diǎn)關(guān)注，相關(guān)的需求梳理已經(jīng)展開(kāi)，并且有部分企業(yè)進(jìn)入了初級(jí)實(shí)踐階段。以金融行業(yè)為例，金融行業(yè)解決方案供應(yīng)商北京先進(jìn)數(shù)通信息技術(shù)有限公司研發(fā)部總經(jīng)理完獻(xiàn)忠就表示，國(guó)內(nèi)銀行目前的大數(shù)據(jù)應(yīng)用尚處在初級(jí)階段，主要集中在歷史數(shù)據(jù)管理、查詢和使用方面，面向業(yè)務(wù)的分析應(yīng)用項(xiàng)目則處于探索和驗(yàn)證階段。他指出，隨著網(wǎng)上銀行和手機(jī)銀行的普及，并且向互聯(lián)網(wǎng)銀行的過(guò)渡，銀行業(yè)傳統(tǒng)上缺乏客戶行為數(shù)據(jù)的情況正在發(fā)生根本的轉(zhuǎn)變，銀行業(yè)具備了通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和機(jī)器數(shù)據(jù)開(kāi)展有效客戶營(yíng)銷的條件。大數(shù)據(jù)打開(kāi)大視野從數(shù)據(jù)世界邁向大數(shù)據(jù)世界，技術(shù)的繼承與創(chuàng)新將會(huì)并存。當(dāng)Hadoop、MapReduce成為技術(shù)創(chuàng)新的明星，有人或許會(huì)問(wèn)：“大數(shù)據(jù)會(huì)終結(jié)BI嗎？”的確，新一代的分布式數(shù)據(jù)處理技術(shù)為用戶帶來(lái)了新的洞察力，但它們目前仍不能完全解決傳統(tǒng)BI（商業(yè)智能）所能夠解決的問(wèn)題。我們看到，傳統(tǒng)的BI工具仍被京東這樣的大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所使用，其成熟的展現(xiàn)層技術(shù)仍然能在滿足企業(yè)大數(shù)據(jù)分析需求時(shí)發(fā)揮作用。PPTV聚力技術(shù)部總經(jīng)理金昀認(rèn)為，大數(shù)據(jù)分析可以理解為BI在數(shù)據(jù)量大規(guī)模爆發(fā)后的演進(jìn)成果。很多人認(rèn)為，傳統(tǒng)的技術(shù)無(wú)法解決大數(shù)據(jù)時(shí)代的問(wèn)題。但無(wú)論是“小數(shù)據(jù)”時(shí)代還是“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，企業(yè)所面臨的數(shù)據(jù)管理問(wèn)題都是相同的，即發(fā)掘數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，催生新的商業(yè)價(jià)值?！拔磥?lái)或許會(huì)有大數(shù)據(jù)時(shí)代的BI。BI的技術(shù)思維仍會(huì)存在，雖然數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和分析方法全都改變了。與傳統(tǒng)BI相比，大數(shù)據(jù)時(shí)代的BI數(shù)據(jù)集成的范圍會(huì)更廣，像用戶行為數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、地理位置信息、團(tuán)購(gòu)信息、天氣信息等，都可以被集成到一起，通過(guò)新的分析與展現(xiàn)方法產(chǎn)生新的價(jià)值。它會(huì)帶來(lái)更廣、更深邃的洞察力?！苯痍勒f(shuō)。企業(yè)用戶數(shù)據(jù)視野的拓展同樣有賴于IT與業(yè)務(wù)之間緊密協(xié)作。從想象力的激蕩，到構(gòu)想在現(xiàn)實(shí)環(huán)境的落地，注定是一段IT與業(yè)務(wù)攜手而行的旅程。大數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的獨(dú)孤九式現(xiàn)在已經(jīng)有了許多利用大數(shù)據(jù)獲取商業(yè)價(jià)值的案例，我們可以參考這些案例并以之為起點(diǎn)，我們也可以從大數(shù)據(jù)中挖掘出更多的金礦。2013TDWI關(guān)于管理大數(shù)據(jù)的調(diào)查顯示，89%的受訪者認(rèn)為大數(shù)據(jù)是一個(gè)機(jī)會(huì)，而在2011年的大數(shù)據(jù)分析的調(diào)查中這個(gè)比例僅為70％。在這兩次調(diào)查中受訪問(wèn)者均普遍認(rèn)為，要抓住大數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)并從中獲取商業(yè)價(jià)值，需要使用先進(jìn)的分析方法。此外，其他從大數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)價(jià)值的方法包括數(shù)據(jù)探索、捕捉實(shí)時(shí)流動(dòng)的大數(shù)據(jù)并把新的大數(shù)據(jù)來(lái)源與原來(lái)的企業(yè)數(shù)據(jù)相整合。雖然很多人已有了這樣一個(gè)認(rèn)識(shí)：大數(shù)據(jù)將為我們呈現(xiàn)一個(gè)新的商業(yè)機(jī)會(huì)。但目前僅有少量公司可以真正的從大數(shù)據(jù)中獲取到較多的商業(yè)價(jià)值。下邊介紹了9個(gè)大數(shù)據(jù)用例，我們?cè)谶M(jìn)行大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)可以參考一下這些用例，從而更好地從大數(shù)據(jù)中獲取到我們想要