編者按：在今日IT界，“大數據”炙手可熱。有人將“大數據”喻為與蒸汽、電力、石油相媲美的下一代重要自然資源，是企業(yè)未來競爭優(yōu)勢的基礎。遠傳技術上海研發(fā)中心的葛培明博士一直關注研究“運營數據分析”領域，對“大數據”有一番自己的見解，以下是他對大數據的一些看法：

　　Q: 葛博士，您好。請問您是如何看待大數據的作用，尤其是非結構化數據？

　　A:您好�；ヂ�(lián)網、移動互聯(lián)網、語音電話、物流網絡、電子商務和企業(yè)內部信息化軟件，這些系統(tǒng)每一分每一秒都在產生大量的數據。據估計，過去兩年間產生的數據占目前全球數據的90%，新的數據正在以每天2.5EB的量級高速增長。

　　通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優(yōu)化，并將分析與優(yōu)化的結果應用到實踐中，將創(chuàng)造出巨大的經濟和社會價值。

　　從企業(yè)自身的發(fā)展來講，企業(yè)正在經歷從“經驗驅動”到“數據驅動”的階段，例如，零售商可以通過大數據的分析實時掌握市場動態(tài)并迅速做出應對；大數據分析為制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持，為消費者提供更加及時和個性化的服務。另外，大數據也在改變著人們的思維，從抽樣分析到全數據分析，從因果關系分析到相關關系分析，大數據正在改變著人類科學研究的手段。

　　對于非結構化數據的處理與分析，目前還存在一些瓶頸，但每一次突破都會帶來技術與商業(yè)的革命。

　　Q:您能舉例說明一下大數據挖掘的神奇效果嗎？

　　A:谷歌公司利用5000萬條最頻繁檢索的詞條，并對美國疾控中心在2003年到2008年間季節(jié)性流感傳播時期的數據進行了比較，成功的預測了冬季流感在全美范圍的傳播，而且具體到特定的地區(qū)和州，預測結果發(fā)布的時間比官方數據早了一兩周。

　　Q:請問您覺得國內企業(yè)是否重視大數據？他們是如何采集和挖掘大數據的？達到了怎樣的效果？他們在采集和挖掘上還需要哪些改善？請結合實際例子談一談。

　　A:目前國內的很多企業(yè)或組織也逐漸意識到大數據分析的價值和重要性。

　　對于大數據的采集和挖掘，他們進行了許多實踐。比如大型電商、銀行、保險、電信運營商等都在不同程度的利用大數據進行決策支持，而且已經有一些成果。例如電商的智能推薦系統(tǒng)、保險的需求預測、電信運營商的個性化服務等。

　　在具體方法上，這些企業(yè)多數選用了客戶行為分析軟件，他們取得的成果和面臨的問題，從客戶行為分析軟件在國內的發(fā)展歷程上就可以體現(xiàn)出來。

　　客戶行為分析的目標就是大數據，它起源于國外，09年進入中國。

　　最初的客戶行為分析稱之為流量統(tǒng)計，它的主要功能就是統(tǒng)計網站有多少人訪問，每一個頁面有多少點擊量。在當時，這款軟件還是產生了很大作用。但是流量統(tǒng)計有兩個非常基礎的問題沒有解決：一是網頁內部的點擊沒有跟蹤，這就造成客戶行為不全。二是不了解客戶屬性，比如網站有100萬的訪問量，但是不知道這100萬是誰。

　　所以出現(xiàn)了第二代的客戶行為分析，它是基于電子商務的客戶行為。除了流量統(tǒng)計之外，還可以跟蹤內部點擊，通過頁面的訪問量、平均每次交易額等，定制一些流程圖，看出交易中的不足。第二代客戶行為分析解決了流量時代的第一個缺陷，在電子商務領域取得了非常巨大的成功。

　　但是適用于電商領域的客戶分析軟件，在非電子商務領域卻水土不服。