謝文：迎接大資料時代

如果你的網站擁有數以千萬計的活躍使用者，如果網站上擁有數以百計的產品服務，如果這些服務以多媒體的形式在多個網路終端上運行， 如果正在或者打算嘗試走向雲計算和WEB2.0架構，那就恭喜你了，因為你已經不知不覺地成為大資料時代的先行者或受害者。

按照維琪百科上的定義，所謂「大資料」（big data）在當今的互聯網業指的是這樣一種現象：一個網路公司日常運營所生成和積累使用者網路行為資料「增長如此之快，以至於難以使用現有的資料庫管理工具來駕馭，困難存在於資料的獲取， 存儲，搜索，共用，分析和視覺化等方面。 」這些資料量是如此之大，已經不是以我們所熟知的多少G和多少T為單位來衡量，而是以P（1000個T），E（一百萬個T）或Z（10億個T）為計量單位，所以稱之為大資料。

大資料現象在物理學，生物學，環境生態學，自動控制等科學領域和軍事，通訊，金融等行業已經存在有些時日了，在互聯網業出現卻是近年來才逐漸引人注目的。 這可以歸結為三個基本原因。 第一，網路使用者的高速增長和使用者平均網路使用時間的不斷延長，這使得使用者網路行為資料大增；第二，網路服務從單一的文字形式走向圖片，語音和影像等多媒體形式，導致資料量大增；第三，網路終端由過去的單一桌上型電腦變為桌上型電腦，平板電腦， 書刊閱讀器，手機和電視等多終端，大大擴充了網路服務的內容與範圍，大大提高了使用者對互聯網的依賴度，也就大大增加了資料量。

大資料的出現既為網路業帶來了機遇也帶來了挑戰。 從潛在的機會看，資料量的增加為網路公司提供了精確把握使用者群體和個體網路行為模式的基礎，如果能夠充分利用，就可以探索個人化，個人化，精確化和智慧化地進行廣告推送和服務推廣服務， 創立比現有廣告和產品推廣形式性價比高數倍甚至數十倍的全新商業模式。 同時，網路公司也可以通過對大資料的把握，尋找更多更好地增加使用者粘性，開發新產品和新服務，降低運營成本的方法和途徑。 從現實的挑戰看，主要集中在以下三個方面。

首先，大資料挑戰著網路公司的戰略決策能力。 資料量的急劇增長不僅要求在頻寬和存放裝置等基礎設施方面要增加大量投入，而且使網路公司處於進退兩難的境地。 如果採取無所作為，固守原狀的鴕鳥政策，那就可能失去未來發展的機會，失去業內競爭的本錢，早晚會被產業淘汰或者居於下游；如果與時俱進，轉型適應大資料時代的到來，那就需要對公司的現有產品和運營體系進行全面的改造， 例如網站架構的重建；產品的通用化，標準化，模組化；商業模式的創新；等等。 這對絕大多數網路公司而言，既要維持現有業務，保持業績的穩定和增長，又要加大投入，迅速轉型，是個進退維谷的兩難處境。

其次，大資料挑戰著網路公司的技術開發和資料處理能力。 大資料的出現以及潛在的商業價值不僅要求網路公司使用專門的資料庫技術和專用的資料存放裝置，而且更要求專門的資料分析方法和使用體系。 目前業內流行的一般資料採礦方法和通用商務資料庫無法滿足大資料時代的挑戰。 而且，網路公司需要大量高端專業人才，這不僅指一般的程式師和資料庫工程師，而且指天體物理學家，生態學家，數學和統計學家，社會網路學家，社會行為心理學家，等等。 對海量資料的分析不能僅僅局限在一般資料規律和模型的把握水準上，而且要有理論思維和全面把握的綜合深入能力。

第三，大資料挑戰著網路公司的組織和運營能力。 一般中小網路公司都沒有專門的資料管理和分析專家，即使是大型網路公司中，資料管理和分析部門也處於分散，被動，輔助的地位，是公司的龍尾而不是龍頭。 大資料時代的資料分析基本單位是個人使用者，尋找的是個人的全面，完整，動態，即時的網路行為模式以及在此基礎上歸納出來的群體行為模式，而不是過去那種基於單個產品，服務，頻道的碎片式靜態統計分析。 所以，對大資料的整體把握是網路公司產品開發，運營設置，商業模式的基礎和出發點，是龍頭而不是龍尾。 這就需要對現有公司架構，組織體系，資源配置和權力結構進行重組，讓資料管理與分析部門處於公司整體的上游位置。 重組成功的標誌之一就是公司設立首席資料官（Chief Data Officer, CDO）的職位，與CEO, COO, CFO, CTO等一道組成公司核心決策層。

大資料是整個WEB2.0革命的重要組成部分，世界網路業的領軍公司，例如GOOGLE，FACEBOOK，蘋果和亞馬遜已經處於先發的位置上。 中國網路業中哪家公司能急起直追，誰就是先行者，否則，只能扮演受害者的角色。

(責任編輯：蒙遺善)