我们知道,现代社会是一个商业社会,工业化解决了批量生产商品的问题,促进商业蓬勃发展。随着社会的不断发展,商品也越来越多样化,以期满足大众的不同需求。而如今这个大数据到来的时代,所需要的的服务也是趋向于个性化,就看商家们怎么把握了。
以电视机为例,最初只有尺寸的区别,后来可以选择品牌型号。直到11年9月27日,海尔和天猫在网上发起用户定制电视的活动;用户可以在电视机生产以前就选择电视尺寸、边框、清晰度、能耗、颜色、接口等属性,再由厂商组织生产并送货到客户家中。这样的个性化服务受到广泛欢迎,2天内1万台订制电视的额度被抢光。类似的定制服务在空调、服装等等商品上都受到用户欢迎。这些事例已经展示了未来商业的曙光——通过满足个性化需求来使用户得到更满意的产品,进而缩短设计、生产、运输、销售的周期来提升商业运转的效率。
大数据是实现个性化的基础
要实现个性化的商业模式,充足的数据是基础。比基尼生产厂商都知道他们的产品在海滩边或滨海城市有市场。可有谁能料到新疆和内蒙古的男人最爱给自己女人买比基尼呢?这样的"潜规则"隐藏在数据中,需要深挖才能见天日,就像"啤酒和尿布"的经典故事那样。而"大数据"相对于传统的数据挖掘更进一步。数据量大、数据种类多、数据之间有潜在关联是挖掘大数据的前提。整个互联网的用户和所有的商品本身就是一个足够大的数据空间,加上空间、时间、天气等等潜在相关因素,想要知道每个用户的喜好,所需要的数据量是巨大的。数据越多对用户的理解越精准。
互联网大数据处理的技术挑战
处理互联网大数据充满挑战,首当其冲的就是处理大数据的能力。为使消费数据的速度赶超生成数据的速度,拥有足够的计算资源是必要条件。在此基础上,线性扩展的计算框架、高效稳定的程序设计以及精准的算法都是大数据处理的核心能力。
第二个挑战便是时效性。用户在互联网上的操作不断地暗示其意图,只有及时感知到这些意图,才能在用户下一次操作前做出有效的响应,最终给用户带来便捷。这样的时效性要求系统的计算框架能够以数据流的方式来运转。最终导致系统在如何实时分流负载、实时容错等问题上采用与传统批量大数据处理截然不同的技术方案。
为了更大程度的满足个性化需求,还必须具有足够强大的定制能力。一方面,尽管单个用户的定制需求可能很小,但用户数量巨大,定制需求迥异,不是几个工程师努力下就能完全解决问题的。需要有像数据库SQL语言那样给用户足够多的自由,使再小的需求通过简单的操作就能满足。这样的定制能力要在数据的存储、运算、查询、展现等多方面都有体现。
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根据后台统计,网站启用云推荐后的整体流量会提升10%.这样的个性化服务让人感觉就像是钱存银行能拿到利息一样,是大数据魅力的展现。相信随着数据的不断积累及用户数量的累积,个性化服务在大数据时代能给人带来的远不止10%流量提升这样的惊喜!
来源:机房360