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内存计算掘金社交网站

作者:SAP中国研究院总裁 芮祥麟/文 ITValue韩洋/编辑 / 日期:2011-10-10

社交网络的商业价值不仅体现在其庞大的用户群,更大程度上在于其社会关系网络用户群生产的海量数据。例如,Facebook全球坐拥6亿用户,实时接收各种用户自主提交的数据。这些用户所提交的数据,组成了一张张真实的表格,记录了用户的各种属性以及他们的关系网络。

社交网络的数据为何如此被推崇?

社交网络让信息沟通的成本大大降低,企业原本费尽心力也难以有效接触到的目标消费群,如今借助社交网络就可以轻松触及。哪个企业率先利用社交网络工具,就有可能在新形势下获得更多的商机,取得长久的竞争优势。

社交网络上庞杂的数据不仅包括使用者的个人信息、属性,还包括互动数据,如参与的投票和测试、分享和查询的内容等信息。这些依据兴趣细分的信息,渗透到了网民日常生活的方方面面。这些看似杂乱无章的信息其实正在悄悄地告诉企业——哪些用户可能是其潜在的目标用户群,这些群体有哪些特征。如果企业获得了这样的信息,便可以更精准地投放广告,销售自己的产品。

社交网络数据的商业价值如何挖掘?

拥有大量丰富的数据只是企业走向成功的第一步。如何让这些数据变成有效的、容易被抓取和利用的数据,才是企业实现社交网络商业价值中的关键环节。

数据挖掘透过数据模型来分析社交网络上储存的大量数据,可以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为,进而实现社交网络数据的商业价值。

由于经济环境的瞬息万变及社交网络数据量的不断增加,能够提供实时的信息反馈显得非常重要,这对传统的数据挖掘技术提出了新的要求及挑战。

传统数据挖掘工具的不足

传统的数据挖掘由于先期准备时间长,再加之对数据建模人员技术要求高,因此无法迅速处理当下瞬息万变的数据,难以应对为解决企业决策者对信息进行“实时”分析的强烈需求,更不用说去提供基于历史数据的“实时”预测来辅助决策。

这时就需要一种新的方法和工具,要求能从快速变化、“实时”的数据中提取最直接的信息,并能提供任意数据切面的分析。同时,决策者可以快速模拟未来市场情景,快速制订最佳的行动方案以增加销售利润、解决客户问题、降低风险,帮助企业更深入的分析市场、交易和运营数据。

内存计算的特性优势

与传统的数据挖掘技术相比,内存计算则优势明显。内存计算充分发挥多核CPU的能力,可以对数据并行处理,并且内存读取的速度也很快,再加上数据按照优化的列存储方式存放在内存里面。内存计算的“实时”性除了体现在对既有数据的分析处理更加迅速之外,更大的价值体现在如何在既有数据的基础上做预测。

内存计算“实时”的特性则能根据社交网络提供的海量数据,即时看到当前的客户行为模式,进而在既有的海量数据下做出模拟预测。使用者通过增加一些变量条件,展示可能会产生的情况,比较各种方案,从而采取相应的决策。

内存计算的商业前景

内存计算可以快速地实时处理社交网络所掌握的信息,在未来社交网络公司可以把有价值的信息去售卖,或根据企业需求定制特定人群的信息产品。

同时,未来内存计算可以与云计算进行更多有益的结合,让内存计算更容易发挥出应有的效用。

总之,随着社交网络的发展及普及,其拥有的海量数据的商业价值也日益被广大企业所重视,内存计算是社交网络掘金海量数据的神兵利器。

在未来,内存计算能给社交网络带来两点改变——首先,能够帮助社交网络找到盈利模式;其次,内存计算和社交网络都部署在“云”上,能给社交网络提供计算的引擎。可以预测,内存计算未来将会在社交网络领域大放异彩。

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