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    來(lái)源:  時(shí)間:2012/4/8  點(diǎn)擊:

      如果你的網(wǎng)站擁有數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的活躍用戶(hù),如果網(wǎng)站上擁有數(shù)以百計(jì)的產(chǎn)品服務(wù),如果這些服務(wù)以多媒體的形式在多個(gè)網(wǎng)絡(luò)終端上運(yùn)行,如果正在或者打算嘗試走向云計(jì)算和WEB2.0架構(gòu),那就恭喜你了,因?yàn)槟阋呀?jīng)不知不覺(jué)地成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的先行者或受害者。

      按照維基百科上的定義,所謂“大數(shù)據(jù)”(big data)在當(dāng)今的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)指的是這樣一種現(xiàn)象:一個(gè)網(wǎng)絡(luò)公司日常運(yùn)營(yíng)所生成和積累用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)“增長(zhǎng)如此之快,以至于難以使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具來(lái)駕馭,困難存在于數(shù)據(jù)的獲取,存儲(chǔ),搜索,共享,分析和可視化等方面。”這些數(shù)據(jù)量是如此之大,已經(jīng)不是以我們所熟知的多少G和多少T為單位來(lái)衡量,而是以P(1000個(gè)T),E(一百萬(wàn)個(gè)T)或Z(10億個(gè)T)為計(jì)量單位,所以稱(chēng)之為大數(shù)據(jù)。

      大數(shù)據(jù)現(xiàn)象在物理學(xué),生物學(xué),環(huán)境生態(tài)學(xué),自動(dòng)控制等科學(xué)領(lǐng)域和軍事,通訊,金融等行業(yè)已經(jīng)存在有些時(shí)日了,在互聯(lián)網(wǎng)業(yè)出現(xiàn)卻是近年來(lái)才逐漸引人注目的。這可以歸結(jié)為三個(gè)基本原因。第一,網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)的高速增長(zhǎng)和用戶(hù)平均網(wǎng)絡(luò)使用時(shí)間的不斷延長(zhǎng),這使得用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)大增;第二,網(wǎng)絡(luò)服務(wù)從單一的文字形式走向圖片,語(yǔ)音和影像等多媒體形式,導(dǎo)致數(shù)據(jù)量大增;第三,網(wǎng)絡(luò)終端由過(guò)去的單一臺(tái)式機(jī)變?yōu)榕_(tái)式機(jī),平板電腦,書(shū)刊閱讀器,手機(jī)和電視等多終端,大大擴(kuò)充了網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的內(nèi)容與范圍,大大提高了用戶(hù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的依賴(lài)度,也就大大增加了數(shù)據(jù)量。

      大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)既為網(wǎng)絡(luò)業(yè)帶來(lái)了機(jī)遇也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。從潛在的機(jī)會(huì)看,數(shù)據(jù)量的增加為網(wǎng)絡(luò)公司提供了精確把握用戶(hù)群體和個(gè)體網(wǎng)絡(luò)行為模式的基礎(chǔ),如果能夠充分利用,就可以探索個(gè)人化,個(gè)性化,精確化和智能化地進(jìn)行廣告推送和服務(wù)推廣服務(wù),創(chuàng)立比現(xiàn)有廣告和產(chǎn)品推廣形式性?xún)r(jià)比高數(shù)倍甚至數(shù)十倍的全新商業(yè)模式。同時(shí),網(wǎng)絡(luò)公司也可以通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的把握,尋找更多更好地增加用戶(hù)粘性,開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品和新服務(wù),降低運(yùn)營(yíng)成本的方法和途徑。從現(xiàn)實(shí)的挑戰(zhàn)看,主要集中在以下三個(gè)方面。

      首先,大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)著網(wǎng)絡(luò)公司的戰(zhàn)略決策能力。數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng)不僅要求在帶寬和存儲(chǔ)設(shè)備等基礎(chǔ)設(shè)施方面要增加大量投入,而且使網(wǎng)絡(luò)公司處于進(jìn)退兩難的境地。如果采取無(wú)所作為,固守原狀的鴕鳥(niǎo)政策,那就可能失去未來(lái)發(fā)展的機(jī)會(huì),失去業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)的本錢(qián),早晚會(huì)被產(chǎn)業(yè)淘汰或者居于下游;如果與時(shí)俱進(jìn),轉(zhuǎn)型適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),那就需要對(duì)公司的現(xiàn)有產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)體系進(jìn)行全面的改造,例如網(wǎng)站架構(gòu)的重建;產(chǎn)品的通用化,標(biāo)準(zhǔn)化,模塊化;商業(yè)模式的創(chuàng)新;等等。這對(duì)絕大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)公司而言,既要維持現(xiàn)有業(yè)務(wù),保持業(yè)績(jī)的穩(wěn)定和增長(zhǎng),又要加大投入,迅速轉(zhuǎn)型,是個(gè)進(jìn)退維谷的兩難處境。

      其次,大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)著網(wǎng)絡(luò)公司的技術(shù)開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)處理能力。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)以及潛在的商業(yè)價(jià)值不僅要求網(wǎng)絡(luò)公司使用專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和專(zhuān)用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備,而且更要求專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)分析方法和使用體系。目前業(yè)內(nèi)流行的一般數(shù)據(jù)挖掘方法和通用商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)。而且,網(wǎng)絡(luò)公司需要大量高端專(zhuān)業(yè)人才,這不僅指一般的程序員和數(shù)據(jù)庫(kù)工程師,而且指天體物理學(xué)家,生態(tài)學(xué)家,數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)家,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)家,社會(huì)行為心理學(xué)家,等等。對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析不能僅僅局限在一般數(shù)據(jù)規(guī)律和模型的把握水平上,而且要有理論思維和全面把握的綜合深入能力。

      第三,大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)著網(wǎng)絡(luò)公司的組織和運(yùn)營(yíng)能力。一般中小網(wǎng)絡(luò)公司都沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)管理和分析專(zhuān)家,即使是大型網(wǎng)絡(luò)公司中,數(shù)據(jù)管理和分析部門(mén)也處于分散,被動(dòng),輔助的地位,是公司的龍尾而不是龍頭。大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析基本單位是個(gè)人用戶(hù),尋找的是個(gè)人的全面,完整,動(dòng)態(tài),實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)行為模式以及在此基礎(chǔ)上歸納出來(lái)的群體行為模式,而不是過(guò)去那種基于單個(gè)產(chǎn)品,服務(wù),頻道的碎片式靜態(tài)統(tǒng)計(jì)分析。所以,對(duì)大數(shù)據(jù)的整體把握是網(wǎng)絡(luò)公司產(chǎn)品開(kāi)發(fā),運(yùn)營(yíng)設(shè)置,商業(yè)模式的基礎(chǔ)和出發(fā)點(diǎn),是龍頭而不是龍尾。這就需要對(duì)現(xiàn)有公司架構(gòu),組織體系,資源配置和權(quán)力結(jié)構(gòu)進(jìn)行重組,讓數(shù)據(jù)管理與分析部門(mén)處于公司整體的上游位置。重組成功的標(biāo)志之一就是公司設(shè)立首席數(shù)據(jù)官(Chief Data Officer, CDO)的職位,與CEO, COO, CFO, CTO等一道組成公司核心決策層。

      大數(shù)據(jù)是整個(gè)WEB2.0革命的重要組成部分,世界網(wǎng)絡(luò)業(yè)的領(lǐng)軍公司,例如GOOGLE,F(xiàn)ACEBOOK,蘋(píng)果和亞馬遜已經(jīng)處于先發(fā)的位置上。中國(guó)網(wǎng)絡(luò)業(yè)中哪家公司能急起直追,誰(shuí)就是先行者,否則,只能扮演受害者的角色。


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