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社会化大数据时代:挖掘技术和规模已成双重门槛

2019/4/24 15:39:53 |  3690次阅读 |  来源:   【已有0条评论】发表评论

在Web页面中增加一个简单的意见按钮,会不会让读者放弃填写文字评论?同样是给注册用户发送邮件通知,是纯文字版本、还是图形化版本获得的回复率更高呢?

这是Facebook曾经面临的无数个用户体验问题中的两个。要回答这类问题,最好的办法只有一个,就是实际测试一下。

Facebook的确这么做了。他们分别选取了两组用户设计了一次测试。结果证明,增加了意见按钮后的评论增加了近5%;简单的基于文本的电子邮件获得了比图形化更丰富的那些电子邮件高出三倍的响应率。

那么,这种测试方法的难点在哪里呢?超大量的社会化数据(social data)的收集和分析就是这其中最大的困难。

数据显示,Facebook上现有5亿用户,超过一半的用户每天都登录。而Neilsen调查指出,Facebook用户在该网站上消耗的时间,比接近它的其他6个网站上用户所花的时间的总和还多。如此集中的用户和用户行为无疑产生巨量的数据回馈。Facebook的工程副总裁Mike Schroepfer指出,如今Facebook已经存储了数十PB的未压缩数据,每天的数据处理量也可以达到上百TB。

与过去那些从数据库等商业软件中抽取出的较为规整的数据不同,如今,在诸多社区网站中、各类网络行为中产生的数据多种多样。雅虎首席产品官 Blake Irving指出,世界上只有5%的数据是结构化的,而非结构化数据一直保持极大的增长。事实上,为了更经济高效地从客户端的网络行为中抓取数据、分析数据,Facebook、雅虎、淘宝以及像中国移动等主流企业都已经纷纷在云计算、数据挖掘等前沿技术中寻求解决方案。

大数据时代

时至今日,“Big data”(大数据)时代的来临已经毋庸置疑,尤其是在电信、金融等行业, 几乎已经到了“数据就是业务本身”的地步。在这其中,还挟裹着一个更为重要的趋势,即数据的社会化(Socialization of Data)。从博客论坛到游戏社区再到微博,从互联网到移动互联网再到物联网,人类以及各类物理实体的实时联网已经而且还将继续产生难以估量的数据。对于时刻关注市场走向的企业来讲,他们需要关注的数据显然已经不仅限于企业内部数据库中的业务数据,还要包括互联网(以及未来的物联网)上各类网络活动所产生的相关数据记录。

换句话说,如今,一个完整的企业数据生态系统有多个信息入口,应该包括互联网、社交网络、Email、呼叫中心等,其中还包括很多诸如图片、音频、视频等非结构化数据。以往人们认为,把企业自有的运营数据进行深度分析后,自然会有所得。但在今天看来,这种做法的一大缺陷就是,数据不够全面、及时。从理论上讲,掌握的数据越全面,得出的结论就越趋向于合理。在上世纪即流传开来的“啤酒与尿布”故事之后,企业只有构建一个容纳了足够多关键信息的“深水池”,才更有可能做出正确的决策。

这种趋势已经让很多相信数据之力量的企业做出改变。

2010年上半年,淘宝网开始推出数据魔方服务。从其服务页面上可以看到,基于淘宝网上亿用户产生的交易原始数据,数据魔方服务不但可以提供传统的热销品牌等各类排行,还可以对某项产品的交易趋势、卖家和买家的信用情况、交易时段等多种细节进行统计分析。如果与沃尔玛等传统零售巨头所能分析的数据相比,淘宝在卖家和买家的一些软性资料和沟通细节上显然掌握了更为丰富的信息。据透露,在近半年的时间内,淘宝上即有近2万卖家开始通过数据魔方进行参考决策,100多天中总计数据调用260万次。如今,淘宝网在国内外的数据分析领域中已经颇具影响力,其数据服务业务在其大淘宝战略中的地位也将愈发重要。展望未来,互联

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