【正文】 到瓶頸，需要新模式，抑或加強原有模式。這兩點上，大數據都會起到大的作用。 BAT大數據思路迥異 百度是基于用戶搜索行為的需求數據，阿里掌握著交易以及信用數據，騰訊則掌握著社交關系數據。各有千秋。它們對大數據的應用方向并不相同。百度和阿里更為激進。騰訊觀望多過行動，也可能是說得少做得多。 首先是動機 百度收入95％以上來自廣告，淘寶的主要收入模式也是廣告。百度、淘寶和CCTV是中國前三大廣告投放陣地。騰訊主要收入來自游戲和社交增值業(yè)務，廣告收入占比僅為三成左右。本階段大數據變現(xiàn)的主要途徑是精準廣告，這契合百度和阿里的訴求，兩家將大數據升級為公司戰(zhàn)略。其次是技術搜索引擎是技術驅動，百度和其創(chuàng)始人李彥宏最具技術基因。馬云對外宣稱因為其不懂技術所以阿里技術最強。只有騰訊不怎么強調技術，一直強調產品能力。大數據是技術活兒，百度和阿里這兩位自認為技術很強的玩家探索在先符合常理。百度和阿里在大數據技術已經進行較多布局，從人才到架構到基礎設施再到技術理論。百度有深度學習研究院、高價聘請大數據領域人才以及與高校合作，正在建設亞洲最大云計算[注]機房；阿里有飛天計劃，有先進的跨機房5k集群、Apsara分布式計算系統(tǒng)，還有數據委員會這樣的架構。幾家在云計算平臺上的不同態(tài)度可以佐證我的觀點。云平臺和大數據是連體嬰?！耙苿佣恕?、合作伙伴和用戶個人的數據，均需要“云”來收集、存儲和處理。要掌握大數據，一定要具備承載數據的開放的云。阿里云09年成立，百度云12年推出，分別對應到IaaS[注]模式和PaaS[注]（Amazon VS Google）。它們的云服務在向開發(fā)者和用戶提供基礎設施、云端服務的同時，收集第三方網站、應用、硬件和用戶的數據。百度遷徙能夠生效便是得益于第三方App為百度貢獻位置數據。騰訊云去年9月才推出，起步晚了點。雖然騰訊開放平臺成熟，但開放平臺更多是分享騰訊的用戶和資源出來，目的不是收集數據。而且開放平臺是運營、合作、生態(tài)層面的事，云平臺才是技術問題。最后是位置典型的互聯(lián)網交易場景大概是這樣的，用戶在聊天、社交、娛樂的過程中，會被吸引注意力，關注“興趣”，抑或因為興趣而發(fā)現(xiàn)新的信息。然后用戶去了解、去尋找想要的東西（需求、欲望、找到所求），最后在網上完成交易（電商和O2O[注]）。 廣告收費模式可以看出三家的位置差異。百度是CPC，按照點擊次數付費（不管點擊后的行為），阿里淘寶客等廣告則直接可以對應到購買行為,CPA（按實際效果）和CPS（按效果傭金）居多。騰訊門戶、聊天Banner廣告更親睞于CPM或者CPT（按照展示次數或者時長），廣點通是CPA，但亮點案例集中在應用下載領域，而不是交易領域。 三家都不希望只處于某一個環(huán)節(jié)，而是期望上中下通吃。百度有貼吧這樣的興趣社交產品，有視頻這種注意力型業(yè)務，還推出了直接在結果頁下單的“微購”，上下延展；騰訊重組了搜索業(yè)務（與搜狗合并）和電商業(yè)務（與京東合并），向下的機會還有；阿里投資微博、布局智能電視以及做導購網站做微淘，努力在向上走。幾個互聯(lián)網巨頭的動機、技術和位置的不同，在大數據應用上的思路也不同：騰訊蜻蜓點水，阿里布局為先，百度技術至上。相同的是，幾家都在想方設法籠絡更多的數據，收集數據是第一階段，形成收集數據的能力和機制是第二階段，第三階段才是數據挖掘，目前BAT三家均處于從第二階段到第三階段之間，一旦大數據應用全面進入第三階段，積累更深、投入更多的百度或將有望顯出優(yōu)勢。 AppStore和iPhone的誕生，將人們帶入了智能手機和移動互聯(lián)網時代，顛覆了傳統(tǒng)的軟件業(yè)和手機業(yè)。未來，對大數據商業(yè)價值的發(fā)掘將給互聯(lián)網公司拓展出更大的增長空間，甚至有可能催生出全新的商業(yè)模式和硬件產品，就像AppStore和iPhone那樣，給人們的工作和生活方式帶來顛覆性的變化。5企業(yè)應如何應對大數據時代2014年新春，百度遷徙圖與春運的完美“聯(lián)姻”使得大數據又借勢火了一把，大數據再次以風靡之勢席卷輿論，一股大數據熱正在不斷擴散。其實，提起大數據，相信大多數人并不陌生，但對于大數據的有效應用大家更多的是處在摸索和嘗試階段。特別是一些中小企業(yè)往往把大數據建設想象得過于龐大，而對大數據望而卻步。這種假象這很大程度掩蓋了中小企業(yè)依靠數據來挖掘市場潛力的機會。 大數據在百度遷徙圖上的應用根據IDC研究，然而只有1%數據中的一般進行了有意義的分析。但這微不足道的比例，也足以讓大家注意到大數據的重要性和潛力。事實證明，大數據的迅速增長及相關技術的發(fā)展正在給企業(yè)帶來全新的商業(yè)機遇。據《麻省理工學院斯隆管理評論》和IBM商業(yè)價值研究院聯(lián)合舉行的2011年新智能企業(yè)全球高管調查和研究項目指出，絕大多數企業(yè)都已抓住了這些機遇。2011年，58%的企業(yè)已經將分析技術用于在市場或行業(yè)內創(chuàng)造競爭優(yōu)勢，而2010年這一比例僅為37%。值得注意的是，采用分析技術的企業(yè)持續(xù)超越同行的可能性要高兩倍。面對大數據可能帶來的商業(yè)機遇，中小企業(yè)為什么會望而卻步呢？其實這是把大數據廣義化的結果。從廣義的大數據建設來講，其涉及的技術要求、耗資成本、人力匹配等要素對一般中小企業(yè)來講存在很大的挑戰(zhàn)性。即使有大數據建設意愿，因為沒有成熟的系統(tǒng)架構理念，也使得老板們無從下手。其實，企業(yè)的數據可以分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據3種類型。而其中，85%的數據屬于廣泛存在于社交網絡、物聯(lián)網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據的產生往往伴隨著社交網絡、移動計算和傳感器等新的渠道和技術的不斷涌現(xiàn)和應用。在這些數據中，僅依托社交網絡而存在的數據對企業(yè)開拓新的市場需求就是一個巨大的機遇。如果企業(yè)能夠從這些依托社交網絡的數據（如網民對某行業(yè)的議論、某種需求訴求、某產品功能吐槽、電子網站上價格、媒體上的某新產品發(fā)布會等等）中獲取新的洞察力，并將其與已知業(yè)務的各個細節(jié)相融合，挖掘用戶需求點，創(chuàng)新產品，這就是機遇，也是競爭力。以房產行業(yè)為例。假如房企有效采集到論壇、微博、博客、貼吧、新聞跟帖上網關于住房話題議論數據，如民對房屋設計、小區(qū)環(huán)境、家居質量、交通情況、個人住房需求偏好以及用戶賬號的個人注冊信息等，就可以從中分類分析不同年齡段、性別、地區(qū)的客戶消費偏好、消費能力，以此為依據去了解區(qū)域市場的需求，肯定會有別樣的收獲。雖然，大數據在國內應該還處在探索和嘗試階段，但是一些行業(yè)巨頭進軍大數據的步伐從未停滯。從阿里巴巴到騰訊，從無印良品到海爾和小米，他們都在通過各種不同的方式或形式投身于大數據應用中。雖然這些企業(yè)分布在不同行業(yè)，但它們都有一個共同的特點，那就是在利用互聯(lián)網思維和大數據有效地為客戶提供更符合需求的產品。拿房地產巨頭之一的萬科來說。萬科在客戶行為數據調查中發(fā)現(xiàn)，移動互聯(lián)時代家里的網絡WiFi必不可少，但經常會出現(xiàn)每個房間WiFi信號強度有別的尷尬，因此在其樓房中統(tǒng)一配備了WiFi增強系統(tǒng)；同時，因為現(xiàn)在很多年輕人變得很宅，習慣在沙發(fā)上坐一整天，于是設計了“土豆位”的概念，迎合3C時代年輕人的生活習慣。而在社區(qū)配套服務上，萬科更嘗試讓業(yè)主、客戶可以在社區(qū)建設之初就參與到社區(qū)配套的設計和運營上來，引入時下最新的互聯(lián)網概念 “眾籌”，根據業(yè)主需求未來有可能實現(xiàn)“眾籌”健身房、超市、美容院等。同樣，這種從網絡數據中挖掘新的市場需求的做法也適用于婚戀公司。比如，作為一家婚戀網站，百合網不僅需要經常做一些研究報告，分析注冊用戶的年齡、地域、學歷、經濟收入等數據，即便是每名注冊用戶小小的頭像照片，這背后也大有挖掘的價值。百合網研究規(guī)劃部李琦曾經對百合網上海量注冊用戶的頭像信息進行分析，發(fā)現(xiàn)那些受歡迎頭像照片不僅與照片主人的長相有關，同時照片上人物的表情、臉部比例、清晰度等因素也在很大程度上決定了照片主人受歡迎的程度。例如，對于女性會員，微笑的表情、直視前方的眼神和淡淡的妝容能增加自己受歡迎的概率，而那些臉部比例占照片1/穿著正式、眼神直視沒有多余pose的男性則更可能成為婚戀網站上的寵兒。拋開以其他形式存在的結構化數據和半結構化數據不說，單單以基于社交及新聞媒介存在的信息數據而言，其就表現(xiàn)出以下三個特點。第一，數據呈現(xiàn)類型繁多。拜互聯(lián)網和通信技術近年來迅猛發(fā)展所賜，如今的網絡數據類型早已不是單一的文本形式，還包括辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像、音頻、視頻、數字等等各種豐富的數據信息，這對對數據的抓取及處理能力提出了更高的要求。第二，數據量巨大。大數據到底有多大？一組名為“互聯(lián)網上一天”的數據告訴我們，一天之中，；發(fā)出的郵件有2940億封之多（相當于美國兩年的紙質信件數量）；發(fā)出的社區(qū)帖子達200萬個（相當于《時代》雜志770年的文字量）。一分鐘內，微博推特上新發(fā)的數據量超過10萬；社交網絡“臉譜”的瀏覽量超過600萬……第三，“碎片化”傳播。自媒體時代的社交媒介。沒有任何的組織目標和指導方針，它的“碎片化”信息數據傳播迎合了社會信息化的進程，反應了信息數據的時效性、即時性、反饋性。散布在世界各地的微博主隨時傳播著產品信息和評論，見證著企業(yè)各種活動，評論產品的好壞等，以一種旁觀和參與兼顧的姿態(tài)記錄對自己接觸的所有事物的認知、建議、訴求、情緒。隨著網絡社交在線的互動性、便捷性增強，在社會化媒體進行評級、撰寫點評、博文、點贊，產生大量的非結構性數據和碎片化數據，那么這些流傳于網絡的信息數據會是以什么樣的形成存在呢？就拿上文中談到的房地產數據來說，這些數據完全可以來源于網絡房產類話題的網友議論內容，比如微博上網友在討論住房是提到的對wifi的信號的訴求；論壇上房產頻道網友住房不布置設想；貼吧上網友對住房小區(qū)配套設施的吐槽等等。這些網友的訴求、吐槽、設想信息數據分析結果，將指導產品的設計和社區(qū)配套的建設，包含戶型、景觀、住宅性能和鄰里空間等方面。有人說，發(fā)現(xiàn)知識正是大數據的真正價值，僅僅存儲數據而不去挖掘內在信息并沒有意義。但是，作為發(fā)現(xiàn)知識的必要條件，如何獲取這些支撐我們去挖掘內在信息的數據，是企業(yè)建設大數據的基石。Web是一個巨大的資源寶庫，目前頁面數目已超過800億，每小時還以驚人的速度增長，里面有你需要的大量有價值的信息，例如潛在客戶的列表與聯(lián)系信息，競爭產品的價格列表，實時金融新聞，供求信息，論文摘要等等。可是由于關鍵信息都是以半結構化或自由文本形式存在于大量的HTML網頁中，很難直接加以利用。面對類型繁多、數量巨大以及碎片化的網絡信息數據，如何能對這些數據的有效、準確、全面采集是企業(yè)大數據戰(zhàn)略的一個重要組成部分之一。以樂思網絡信息采集系統(tǒng)的功能為例，系統(tǒng)可以根據用戶自定義的任務配置，批量而精確地抽取因特網目標網頁中的半結構化與非結構化數據，轉化為結構化的記錄，保存在本地數據庫中，用于內部使用或外網發(fā)布，快速實現(xiàn)外部信息的獲取。通過自定義任務配置，實施目標網站信息自動抓取，實現(xiàn)HTML頁面內各種數據的采集，如文本信息，URL，數字，日期，圖片等；對每類信息自定義來源與分類；下載圖片與各類文件；對于登陸網友實現(xiàn)用戶名與密碼自動登錄，并可以Windows任務計劃器配合，定期抽取目標網站；智能替換去除與內容無關部分如廣告；實現(xiàn)多頁面，多篇、多段文章內容自動瀏覽及自動抽取與合并；實現(xiàn)數據直接進入數據庫而不是文件中，直接或模擬提交表單；實現(xiàn)所有主流數據庫：MS SQL Server, Oracle, DB2, MySQL, Sybase, Interbase, MS Access數據匹配。廣義的大數據建設我們力不從心，但這并不能阻擋我們應用網絡大數據挖掘企業(yè)新的市場需求的步伐。通過收集企業(yè)外部信息，包括與本公司相關的信息，與競爭對手相關的信息，行業(yè)信息，價格信息，與合作伙伴相關的信息，用戶網上反饋的各種信息，科研技術信息，用戶家庭月收入、存款及還款信息，來自于零售商業(yè)、服務業(yè)的個人消費開支結構信息，從而先于行業(yè)、競爭對手鎖定客戶的需求，加快銷售節(jié)奏，實現(xiàn)銷售目標。 互聯(lián)網企業(yè)在很早之前就認識到用戶體驗的質量與企業(yè)的收入呈簡單的線性關系。對大范圍的用戶體驗數據進行分析，已成為主流的大數據處理方向，這也是大數據應用先行企業(yè)信奉的準則。，在分析這些數據后為顧客量身定制最佳的用戶體驗，同時收獲資深運營洞察力及反詐騙能力。作為一家為購車用戶提供汽車資訊及購買服務的網站，廣告的收益也是其營業(yè)額的一部分。這些標語廣告被廣泛貼在各大廠商的轎車、卡車、SUV和貨車上。，用戶在頁面上停留越久，廣告的效果就越明顯。：高性能、高安全性及為廣告商追蹤流量源，這也是有原因的?，F(xiàn)階段，bot和網絡蜘蛛流量作為持續(xù)已久的威脅會極大降低網絡性能。一些惡意的bot會將所售汽車列表抓取下來用于垃圾郵件以傳播虛假網站，讓那些毫無戒備的顧客泄露個人信息。日志文件是鑒別惡意行為和優(yōu)化網站性能的關鍵，但人工處理這些網絡日志及流量數據是一件麻煩又耗時的事情。在沒有實時報告的情況下。大量的訪問源會生成非常多的系統(tǒng)數據，、索引、查詢和分析這些海量內容。Spluck獨有的“machine data web”(機器數據網)能夠組織和識別日志數據。此外該軟件預報機制還能幫助團隊鑒別非法抓取行為和bot流量，并將它們與合法用戶的流量區(qū)分開。這些報告舉足輕重，為后臺人員抵制非法流量提供有力數據。這項投資的實際回報有兩點。第一，高效、實時的數據采集每年為公司節(jié)省400人工作時。第二，能夠幫助公司緩解在流量高峰期的訪問壓力。例如在2012年美國橄欖球超級杯大賽中，公司通過詳細的性能統(tǒng)計采取了一系列措施，預計節(jié)省了服務器和管理成本160000美元?！癝plunk軟件能夠讓我們在短時間內處理大量問題，”技術運營部主管Jon Abend說，“不僅網絡日志，我們還可以實時地分析應用日志、應用服務器、中間件部件及系統(tǒng)度量日志等。各類相關用戶——如性能工程師、中間件團隊、搜索引擎市場團隊等——通過本軟件都會獲得管理各類系統(tǒng)的能力?！睆慕衲昶?，并還在以每小時250萬個網絡日志、每周1TB、每月750萬查詢量的速度繼續(xù)增加。有了這樣對大數據分析處理的能力。  結 論 近些年，大數據已經和云計算一樣，成為時代的話題。大數據是