二十年前,關(guān)心所謂的“大數(shù)據(jù)”的人只是一些科學(xué)團體的成員—只有他們有大量的數(shù)據(jù)集和有動機試圖處理這些數(shù)據(jù),計算機械協(xié)會(ACM)在知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘方面的特殊利益集團執(zhí)行主席和雅虎前任的首席數(shù)據(jù)官Usama Fayyad說。即使在那時,數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果也是引人注目的。“我們能夠解決重大科學(xué)問題,立于這個領(lǐng)域30多年,”Fayyad說。
然而,互聯(lián)網(wǎng)的爆炸性增長改變了一切。不管喜歡與否,企業(yè)發(fā)現(xiàn)他們自己在線運營并且積累了大量有關(guān)顧客和他們的行為的數(shù)據(jù)。Fayyad說,數(shù)據(jù)挖掘的力量變得清晰,投資在這個領(lǐng)域的經(jīng)濟動機也同樣變得清晰。
例如,Netflix,對可能挖掘出有關(guān)它的用戶信息的任何團隊提供了一筆100萬美元的獎金,并建立了一個比它已有的一個建議系統(tǒng)更為精確的系統(tǒng)。像這樣備受矚目的例子只觸及了數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用系統(tǒng)的表面。
“企業(yè)和產(chǎn)業(yè)越來越有興趣利用他們通過業(yè)務(wù)流程獲得的數(shù)據(jù),”IBM的分析研究主任和大會主席Chid Apte說。他特別指出了醫(yī)療保健、社交媒體和任何發(fā)生在網(wǎng)站上的事情。
目前,互聯(lián)網(wǎng)巨頭從他們收集的用戶信息和他們通過對其挖掘獲得的洞察力上賺錢。零售商可以訪問復(fù)雜的購物者行為模式來幫助他們更有利地對商店進貨。產(chǎn)業(yè)研究人員能基于交流擁堵、天氣、一年之間的時間段來預(yù)測汽車的交通模式,并提供優(yōu)質(zhì)的路線。
然而,當今的數(shù)據(jù),不需以常見的數(shù)據(jù)庫的形式而存在。“信息不是以一種清晰的表格形式出現(xiàn)在你面前,”Apte說。“它以一種網(wǎng)絡(luò)的形式出現(xiàn)在你面前。”他解釋道,數(shù)據(jù)經(jīng)常以一種圖形形式出現(xiàn),就像在社交媒體上使用的信息。這些圖形常常記錄的不僅是節(jié)點之間復(fù)雜的連接關(guān)系,還有其他類型的多元化格式的信息,例如視頻、圖片和人們貼在社交網(wǎng)絡(luò)上的評論。
Apte說,社交媒體可能已開始趨于對這樣圖形的分析,但是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)也可以來自其他數(shù)據(jù)源—例如,來自諸如電網(wǎng)、配水系統(tǒng)、交通管理系統(tǒng)這樣一些復(fù)雜的工程系統(tǒng)。這些系統(tǒng)中的分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集,在其中位置之間的連接與社交網(wǎng)絡(luò)中人與人之間的友好關(guān)系一樣的重要。理解這些連接是優(yōu)化系統(tǒng)和使他們得以持續(xù)的關(guān)鍵,Apte說。
人們和圖形數(shù)據(jù)打交道已有數(shù)百年,但目前來自于社交網(wǎng)絡(luò)或傳感器網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的圖形規(guī)?涨,Apte說。“這些是龐大的圖形,”他說。“你正在談?wù)摂?shù)以萬計的節(jié)點和數(shù)以千萬計的鏈接。”
要處理這種規(guī)模和范圍的圖形,并且對它們運用現(xiàn)代分析工具,就要求更好的算法與其他創(chuàng)新。Apte說,大會的目標之一就是為有意向的企業(yè)帶來學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界研究實驗室的頂尖技術(shù),這樣他們可以更快地應(yīng)用它們。同時,會議的組織者們希望,學(xué)者們將感知到大多數(shù)極其需要被考慮到的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。
Fayyad說數(shù)據(jù)中的強大商業(yè)利益已經(jīng)改變了數(shù)據(jù)挖掘的領(lǐng)域。他說,科學(xué)家主要處理整齊的,結(jié)構(gòu)形式存儲的數(shù)據(jù)。但大多數(shù)企業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是一種混亂的非結(jié)構(gòu)化的形式。
“當科學(xué)家們正很好地避免了那些混亂無結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時,企業(yè)卻被迫與它們正面交鋒,”Fayyad說。“這驅(qū)使企業(yè)開始開發(fā)沒有人嘗試過的技術(shù)。”
當然,挑戰(zhàn)依然存在,但是Fayyad說:“人們可以想出更多的預(yù)測模型,而且更重要的是評價他們以確定他們工作的如何……它將分析帶入到一種真正超越人類大腦理解能力的水平上。”
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