本篇將一共呈現(xiàn)硅谷四大不同類型的公司如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)，其中包括了著名FLAG中的三家（Apple在大數(shù)據(jù)這塊來說表現(xiàn)并不突出）。

本篇內(nèi)容來自對 Evernote AI 負責(zé)人 Zeesha Currimbhoy、LinkedIn 大數(shù)據(jù)部門資深總監(jiān) Simon Zhang、前 Facebook 基礎(chǔ)架構(gòu)工程師 Ashish Thusoo 和 Google 大數(shù)據(jù)部門一線工程師及 Google Maps 相關(guān)負責(zé)人的專訪。Enjoy~~

Evernote：今年新建AI部門劍指深度學(xué)習(xí)

Evernote的全球大會上，CEO Phil Libin提到，Evernote的一個重要方向就是“讓Evernote變成一個強大的大腦”。要實現(xiàn)這個目標，就不得不提他們剛剛整合改組的Augmented Intelligence團隊（以下簡稱AI team）。我在斯坦福約到AI team的manager Zeesha Currimbhoy，在此分析一下從她那里得到的一手資料。

是什么？

今年早些時候，這個2歲的數(shù)據(jù)處理團隊改組為由Zeesha帶領(lǐng)的Augmented Intelligence team，總共十人不到，很低調(diào)，平日幾乎聽不到聲響。他們究竟在做什么？

與我們常說的AI（artificial Intelligence）不同，Evernote的團隊名叫做Augmented Intelligence，通常情況下簡稱為IA。Zeesha顯然是這個團隊里元老級的人物：“我是在2012年加入Evernote的，直接加入到了當時剛剛建立的數(shù)據(jù)處理團隊，這也就是現(xiàn)在AI team的雛形。我們最開始的項目都是簡單易行的小項目，比如按照你的個人打字方式來優(yōu)化用戶的輸入體驗?！?/span>

傳統(tǒng)意義上的AI指的是通過大量數(shù)據(jù)和算法讓機器學(xué)會分析并作出決定。而這里講到IA則是讓電腦進行一定量的運算，而終極目的是以之武裝人腦，讓人來更好的做決定。這兩個概念在具體實施中自然有不少相通之處，但是其出發(fā)點卻是完全不同的。

這個區(qū)別也是Evernote AI team的亮點所在。作為一個筆記記錄工具，Evernote與Google之類的搜索引擎相比，最大的區(qū)別就是它非常的個人化。用戶所儲存的筆記、網(wǎng)站鏈接、照片、視頻等都是他思維方式和關(guān)注點的體現(xiàn)。

從哪來？

Zeesha小組的初衷便是，通過分析用戶儲存的筆記來學(xué)習(xí)其思維方式，然后以相同的模式從第三方數(shù)據(jù)庫（也就是互聯(lián)網(wǎng)上的各種開源信息）抽取信息推送給用戶，從而達到幫助用戶思考的過程。從這個意義上講，Zeesha版的未來Evernote更像是一個大腦的超級外掛，為人腦提供各種強大的可理解的數(shù)據(jù)支持。

目前整個團隊的切入點是很小而專注的?！拔覀儾粌H僅是幫助用戶做搜索，更重要的是在正確的時間給用戶推送正確的信息?！?/span>

實現(xiàn)這個目標的第一步就是給用戶自己的筆記分類，找到關(guān)聯(lián)點。今年早些時候，Evernote已經(jīng)在Mac的英文版上實行了一項叫做“Descriptive Search”的功能。用戶可以直接描述想要搜索的條目，Evernote就會自動返回所有相關(guān)信息。

例如，用戶可以直接搜索“2012后在布拉格的所有圖片”，或者“所有素食菜單”。不管用戶的筆記是怎樣分類的，Decriptive Search都可以搜索到相關(guān)的信息并且避免返回過大范圍的數(shù)據(jù)。而這還僅僅是AI team長期目標的開始，這個團隊將在此基礎(chǔ)上開發(fā)一系列智能化的產(chǎn)品。

到哪去？

不用說，這樣一個新創(chuàng)團隊自然也面臨這諸多方面的挑戰(zhàn)。當下一個比較重要的技術(shù)難點就是Evernote用戶的數(shù)據(jù)量。雖然Evernote的用戶量已經(jīng)達到了一億，但是由于整個團隊的關(guān)注點在個人化分析，外加隱私保護等諸多原因，AI team并沒有做跨用戶的數(shù)據(jù)分析。

這樣做的結(jié)果就是團隊需要分析一億組各不相同的小數(shù)據(jù)組。比如，假設(shè)我只在Evernote上面存了10個筆記，那Evernote也應(yīng)該能夠通過這些少量的數(shù)據(jù)來分析出有效結(jié)果。當然，這些技術(shù)的直接結(jié)果是用戶用Evernote越多，得到的個性化用戶體驗就越好。長期來講，也是一個可以增加用戶黏性的特點。

不過Zeesha也坦言：“的確，我們都知道沒有大數(shù)據(jù)就沒有所謂的智能分析。但是我們現(xiàn)在所做的正是在這樣的前提下來找到新的合適的算法?！彼]有深入去講目前團隊所用的是什么思路，但是考慮到這個領(lǐng)域一時還沒有很成功的先例，我們有理由期待在Zeesha帶領(lǐng)下的Evernote AI team在近期做出一些有意思的成果。

Facebook：大數(shù)據(jù)主要用于外部廣告精準投放和內(nèi)部交流

Facebook有一個超過30人的團隊花了近4年的時間才建立了Facebook的數(shù)據(jù)處理平臺。如今，F(xiàn)acebook仍需要超過100名工程師來支持這個平臺的日常運行?？上攵?，光是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)設(shè)施就已經(jīng)是一個耗時耗力的項目了。

Facebook的一大價值就在于其超過13.5億活躍用戶每天發(fā)布的數(shù)據(jù)。而其大數(shù)據(jù)部門經(jīng)過七八年的摸索，才在2013年把部門的key foundation定位成廣告的精準投放，開始建了一整套自己的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和團隊。并進行了一系列配套的收購活動，比如買下世界第二大廣告平臺Atlas。

據(jù)前Facebook Data Infrastructure Manager Ashish Thusoo介紹，F(xiàn)acebook的數(shù)據(jù)處理平臺是一個self-service, self-managing的平臺，管理著超過1Exabyte的數(shù)據(jù)。公司內(nèi)部的各個部門可以直接看到處理過的實時數(shù)據(jù)，并根據(jù)需求進一步分析。

目前公司超過30%的團隊，包括工程師、Product Managers、Business Analysts等多個職位人群每個月都一定會使用這項服務(wù)。這個數(shù)據(jù)處理平臺的建立讓各個不同部門之間可以通過數(shù)據(jù)容易地交流，明顯改變了公司的運行方式。

追溯歷史，F(xiàn)acebook最早有大數(shù)據(jù)的雛形是在2005年，當時是小扎克親自做的。方法很簡單：用Memcache和MySQL進行數(shù)據(jù)存儲和管理。很快bug就顯現(xiàn)了，用戶量帶來數(shù)據(jù)的急速增大，使用Memcache和MySQL對Facebook的快速開發(fā)生命周期（改變-修復(fù)-發(fā)布）帶來了阻礙，系統(tǒng)同步不一致的情況經(jīng)常發(fā)生?；谶@個問題的解決方案是每秒100萬讀操作和幾百萬寫操作的TAO(“The Associations and Objects”) 分布式數(shù)據(jù)庫，主要解決特定資源過量訪問時服務(wù)器掛掉的bug。

小扎克在2013年第一季度戰(zhàn)略時提到的最重點就是公司的大數(shù)據(jù)方向，還特別提出不對盈利做過多需求，而是要求基于大數(shù)據(jù)來做好以下三個功能：

發(fā)布新的廣告產(chǎn)品。比如類似好友，管理特定好友和可以提升廣告商精確投放的功能。

除與Datalogix, Epsilon,Acxiom和BlueKai合作外，以加強廣告商定向投放廣告的能力。

通過收購Atlas Advertising Suite，加強廣告商判斷數(shù)字媒體廣告投資回報率（ROI）。

LinkedIn：大數(shù)據(jù)如何直接支持銷售和變現(xiàn)賺錢

LinkedIn大數(shù)據(jù)部門的一個重要功用是分析挖掘網(wǎng)站上巨大的用戶和雇主信息，并直接用來支持銷售并變現(xiàn)。其最核心團隊商業(yè)分析團隊的總監(jiān)Simon Zhang說，現(xiàn)在國內(nèi)大家都在討論云，討論云計算，討論大數(shù)據(jù)，討論大數(shù)據(jù)平臺，但很少有人講：我如何用數(shù)據(jù)產(chǎn)生更多價值，通俗點講，直接賺到錢。

但這個問題很重要，因為關(guān)系到直接收入。四年半前LinkedIn內(nèi)所有用戶的簡歷里抽取出來大概有300萬公司信息，作為銷售人員不可能給每個公司都打電話，所以問題來了：哪家公司應(yīng)該打？打了后會是個有用的call？

銷售們?nèi)朣imon，他說只有通過數(shù)據(jù)分析。而這個問題的答案在沒有大數(shù)據(jù)部門之前這些決策都是拍腦袋想象的。

Simon和當時部門僅有的另外三個同事寫出了一個模型后發(fā)現(xiàn)：真正買LinkedIn服務(wù)的人，在決定的那個環(huán)節(jié)上，其實是一線的產(chǎn)品經(jīng)理，和用LinkedIn在上面獵聘的那些人。但他們做決策后是上面的老板簽字，這是一個迷惑項。數(shù)據(jù)分析結(jié)果出來后，他們銷售人員改變投放策略，把目標群體放在這些中層的管理人身上，銷售轉(zhuǎn)化率瞬間增加了三倍。

那時LinkedIn才500個人，Simon一個人支持200名銷售人員。他當時預(yù)測谷歌要花10個Million美金在獵聘這一塊上，銷售人員說，Simon，這是不可能的事。

“但是數(shù)據(jù)就是這么顯示的，只有可能多不會少。我意識到，一定要流程化這個步驟?！?/span>

今天LinkedIn的“獵頭”這塊業(yè)務(wù)占據(jù)了總收入的60%。是怎么在四年里發(fā)展起來的，他透露當時建造這個模型有以下這么幾個步驟：

分析每個公司它有多少員工。

分析這個公司它招了多少人。

分析人的位置功能職位級別一切參數(shù)，這些都是我們模型里面的各種功能。然后去分析，他們內(nèi)部有多少HR員工，有多少負責(zé)獵頭的人，他們獵頭的流失率，他們每天在Linkedin的活動時間是多少。

這是LinkedIn大數(shù)據(jù)部門最早做的事情。

Simon告訴36氪，公司內(nèi)部從大數(shù)據(jù)分析這一個基本項上，可以不斷迭代出新產(chǎn)品線LinkedIn的三大商業(yè)模型是人才解決方案、市場營銷解決方案和付費訂閱，也是我們傳統(tǒng)的三大收入支柱。事實上我們還有一個，也就是第四個商業(yè)模型，叫“銷售解決方案”，已經(jīng)在今年7月底上線。

這是賣給企業(yè)級用戶的?；氐絼偛配N售例子，LinkedIn大數(shù)據(jù)系統(tǒng)是一個牛逼的模型，只需要改動里面一下關(guān)鍵字，或者一個參數(shù)，就可以變成另一個產(chǎn)品?！拔覀兿Ｍ軒偷狡髽I(yè)級用戶，讓他們在最快的速度里知道誰會想買你的東西?！?/span>

雖然這第四個商業(yè)模式目前看來對收入的貢獻還不多，只占 1%，但anyway有著無限的想象空間，公司內(nèi)部對這個產(chǎn)品期待很高?！拔疫€不能告訴你它的增長率，但這方向代表的是趨勢，Linkedin的B2B是一個不用懷疑的大的趨勢。”Simon說。

Google：一個閉環(huán)的大數(shù)據(jù)生態(tài)圈

作為世界上最大的搜索引擎，Google和大數(shù)據(jù)的關(guān)系又是怎樣的呢？感謝微博上留言的朋友，這可確實是一個很有意思的議題。

Google在大數(shù)據(jù)方面的基礎(chǔ)產(chǎn)品最早是 2003 年發(fā)布的第一個大規(guī)模商用分布式文件系統(tǒng)GFS（Google File System），主要由MapReduce和Big Table這兩部分組成。前者是用于大數(shù)據(jù)并行計算的軟件架構(gòu)，后者則被認為是現(xiàn)代NOSQL數(shù)據(jù)庫的鼻祖。

GFS為大數(shù)據(jù)的計算實現(xiàn)提供了可能，現(xiàn)在涌現(xiàn)出的各種文件系統(tǒng)和NOSQL數(shù)據(jù)庫不可否認的都受到Google這些早期項目的影響。

隨后2004和2006年分別發(fā)布的Map Reduce和BigTable，奠定了Google三大大數(shù)據(jù)產(chǎn)品基石。這三個產(chǎn)品的發(fā)布都是創(chuàng)始人謝爾蓋-布林和拉里-佩奇主導(dǎo)的，這兩人都是斯坦福大學(xué)的博士，科研的力量滲透到工業(yè)界，總是一件很美妙的事。

2011年，Google推出了基于Google基礎(chǔ)架構(gòu)為客戶提供大數(shù)據(jù)的查詢服務(wù)和存儲服務(wù)的BigQuery，有點類似于Amazon的AWS，雖然目前從市場占有率上看與AWS還不在一個數(shù)量級，但價格體系更有優(yōu)勢。Google通過這個迎上了互聯(lián)網(wǎng)公司拼服務(wù)的風(fēng)潮，讓多家第三方服務(wù)中集成了BigQuery可視化查詢工具。搶占了大數(shù)據(jù)存儲和分析的市場。

BigQuery和GAE（Google AppEngine）等Google自有業(yè)務(wù)服務(wù)器構(gòu)建了一個大數(shù)據(jù)生態(tài)圈，程序創(chuàng)建，數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析等形成了閉環(huán)。

再來看Google的產(chǎn)品線，搜索，廣告，地圖，圖像，音樂，視頻這些，都是要靠大數(shù)據(jù)來支撐，根據(jù)不同種類數(shù)據(jù)建立模型進行優(yōu)化來提升用戶體驗提升市場占有率的。

單獨說一下Google maps，這個全球在移動地圖市場擁有超過40%的市場占有率的產(chǎn)品，也是美國這邊的出行神器。它幾乎標示了全球有互聯(lián)網(wǎng)覆蓋的每個角落，對建筑物的3D視覺處理也早在去年就完成，這個數(shù)據(jù)處理的工作量可能是目前最大的了，但這也僅限于數(shù)據(jù)集中的層面。真正的數(shù)據(jù)分析和挖掘體現(xiàn)在：輸入一個地點時，最近被最多用戶采用的路徑會被最先推薦給用戶。

Google還把Google+，Panoramio和其他Google云平臺的圖片進行了標記和處理，將圖片內(nèi)容和地理位置信息地結(jié)合在一起，圖像識別和社交系統(tǒng)評分處理后，Google能夠把質(zhì)量比較高的的圖片推送給用戶，優(yōu)化了用戶看地圖時的視覺感受。

大數(shù)據(jù)為Google帶來了豐厚的利潤，比如在美國你一旦上網(wǎng)就能感覺到時無處不在的Google廣告（AdSense）。當然，它是一把雙刃劍，給站長們帶來收入的同時，但如何平衡用戶隱私的問題，是大數(shù)據(jù)處理需要克服的又一個技術(shù)難關(guān)，或許還需要互聯(lián)網(wǎng)秩序的進一步完善去支持。

像在【上篇】中所說，除Facebook等幾個很領(lǐng)先的公司外，大部分公司要么還沒有自行處理數(shù)據(jù)的能力。最后附上兩個例子，想說這邊的大公司沒有獨立大數(shù)據(jù)部門也是正常的，采取外包合作是普遍現(xiàn)象：

Pinterest：

Pinterest曾嘗試自行通過Amazon EMR建立數(shù)據(jù)處理平臺，但是因為其穩(wěn)定性無法控制和數(shù)據(jù)量增長過快的原因，最終決定改為使用Qubole提供的服務(wù)。在Qubole這個第三方平臺上，Pinterest有能力處理其0.7億用戶每天所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并且能夠完成包括ETL、搜索、ad hoc query 等不同種類的數(shù)據(jù)處理方式。盡管Pinterest也是一個技術(shù)性公司，也有足夠優(yōu)秀的工程師來建立數(shù)據(jù)處理團隊，他們依然選擇了Qubole這樣的專業(yè)團隊來完成數(shù)據(jù)處理服務(wù)。

Nike:

不僅僅硅谷的互聯(lián)網(wǎng)公司，眾多傳統(tǒng)企業(yè)也逐漸開始使用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。一個典型的例子就是Nike。Nike從2012年起與API服務(wù)公司Apigee合作，一方面，他們通過Apigee的API完善公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，讓各個部門的數(shù)據(jù)進行整合，使得公司內(nèi)部運行更加順暢、有效率。另一方面，他們也通過API開發(fā)Nike Fuel Band相關(guān)的移動產(chǎn)品。更是在2014年開啟了Nike+FuelLab項目，開放了相關(guān)API，使得眾多的開放者可以利用Nike所收集的大量數(shù)據(jù)開發(fā)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，成功地連接了Nike傳統(tǒng)的零售業(yè)務(wù)，新的科技開發(fā)，和大數(shù)據(jù)價值。

轉(zhuǎn)自：大數(shù)據(jù)中國

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