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实时处理海量数据（实时处理海量数据的方法）
发布时间：2023-04-08 05:58:14
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于实时处理海量数据的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、如何在海量数据中寻找和分析信息
如何在海量数据中寻找和分析信息
虽然大数据这个概念炒的非常火，但是大数据内部运作的逻辑，其实和我们传统行业是比较类似的。比如如果传统行业做实业的话，首先要有地基，你要有厂房，要有原材料，然后做加工，接下来设计成独立的产品，给客户带来独特的体验。我们刚才讲的开放云就是大数据的地基和厂房，原材料就是在线上和线下产生的海量数据。这个是我们现在百度目前每天数据规模，2013年是25PB，这个数字在快速的变化，我们现在处理的能力已经提高一倍，数据上目前是50PB，增长了一倍，这个就是我们目前大数据库要处理的数据的原材料。那么有了原材料接下来该怎么办？
数据存储
稍微看一下我们目前的大数据处理能力的三层架构。首先我们有海量的数据储存能力，然后在这个基础上，我们会做很多智能的分析，在这个基础上我们做很多大数据的产品，我们会逐步的开放这三个方面的能力。先说一下海量数据，做实业的各位领导和专家们，如果你有原材料，最关键的下一步要做两件事，一件事情是物流，第二件事情是原材料的标准化，要把原材料制成毛坯，在这个基础上才能实现你的产能。
在海量数据的处理上是这样的，百度三年前我们的架构是左边这样一个模式，在这个时候我们的数据传输，我们数据的储存都是每个产品线有自己的方式，我们大概用了两年的时间构建现在的数据储存方式，解决两个问题，一是数据的传输。现在百度很多产品线要实时产生大量海量的数据，这些数据都需要被实时的储存一个地方。
但是这些产品线的数据格式都是异构的。我们做了非常多的标准化的工作，在基础上形成了第一个海量数据储存的产品，叫通用的数据仓库。在使用这个通用的数据仓库，我们第一个构建了实时的海量数据的传输平台，那么任何一个产品线产生的数据都能够实时的传送到这个数据仓库里面。另外我们做了实时的数据标准化的工作，无论你的数据是什么样的格式，到我们数据仓库里面都以同样的格式来储存，有了这个物流，有了这个标准化，我们能够在这个基础上对数据进行更多的分析和加工。
那么从这开始，百度的数据就开始在大数据部门进行各种各样的处理过程。
数据分析
这个图有点复杂，这是数据在百度的一个生命周期，这边涉及到很多的技术细节，我会详细一一介绍。这里我想强调的是整个数据的流程是全自动化的，从数据的生成，数据的传输，数据的标准化，到最后数据的归类，数据的分析，都是全自动化的。这里面我是很高兴跟大家宣布，我们这套全自动化的流程，并形成了我们自己的产品。
这个产品我们现在有一个英文名字叫Query Engine，是一套标准的海量数据储存方案，首先无论你的数据是什么样的，经过我们的处理会把它做成数据标准化，当你的数据实时生成，我们有非常好的数据传输框架，保证你的数据上传到百度的开放云，在上面进行建模，进行各种各样可视化分析和决策的过程。我们已经成功了上传分析一家合作企业将近10T的关于新能源方面的一些数据。百度非常欢迎传统企业，如果你有海量的数据，你需要各种各样的分析和操作的话，来接洽我们，来使用我们这款产品。
当这个数据已经被结构化储存以后，我们希望在这个基础上能够进行各种各样的智能化分析。就像传统行业有自己的产品设计中心一样，会对产品进行各种各样的分析、排列组合，做各种各样的实验。在这个实验的基础上能够产生出比较好的产品，能够满足用户的需求。那么在大数据部门也有这样的需求，也需要有大数据产品的设计中心，在这个设计中心需要做很多实验，做出适用于百度，适用于客户的数据产品。所以这个产品经过四个月的努力，我们也已经对外开放。就是之前高级总监朱永忠介绍的，大家可以通过这个域名去访问。
在这上面，我们大数据新产品的设计中心，可以进行很多实时的智能分析，做很多的实验，对产品进行很多排列组合，看哪一种产品能够最适合行业，满足百度的需求。
大数据产品
那么有了这样的开放能力，下面给大家介绍在这个基础上大数据部研发出来的三个大数据产品，希望能够对在座的做实业的朋友有帮助。
第一个产品叫百度司南，专门针对于当企业发展到一定的阶段，有了一定的品牌影响力的企业，能够让企业对自身的品牌有更客观的了解，一共是三个方面。第一个是品牌分析，实际上你应该很想知道你的品牌在那个同行业里它的定位怎么样，周边的人是如何看待你这个品牌的，对你这个品牌的口碑怎么样。而且我们把它做到基本上是实时的，你可以此时此刻知道大家对你品牌的口碑到底怎么样。
另外一方面，关注你的品牌，应该一定有一批已经比较忠实的用户了，那么这些人除了关注你的品牌，像刚才陈总讲的一样，除了关注你的品牌，他还关心什么别的，他还对什么样的东西感兴趣。这些我们通过基于统计的用户画像也能够告诉你。
另外一个这些人是通过什么渠道来了解到你的品牌，他是通过IPAD，是通过手机，通过看电视，还是通过PC、还是移动互联网的浏览，这样以后做营销行为，就知道如何很快的影响到你的受众，什么样的渠道是最有效的。那么通过这几个方式，我们都能够告诉大家你的品牌到底处在什么样的状态。
给大家看两个司南在品牌上的应用。第一个叫代言人。很多品牌到了后期推广的时候，都有找代言人的需求。什么样的代言人在你最想影响的受众是最有号召力。之前是一些拍脑袋的决策，但是通过我们司南，通过海量的数据，通过海量的用户行为分析，可以帮助你做一个决策的科学。实际上我们已经通过大数据的分析，可以产生出超过一千家的企业，他们最合适的代言人到底是哪一位。如果哪位老总也想尝试自己品牌的话，可以和我们合作，我们可以告诉你，通过我们的数据，什么样的代言人，对于你的受众会产生最大的品牌号召力。
另外一个是舆情分析，实际是跟品牌的口碑最像。你的企业里有一系列的产品，每一个产品可能有轻微的差异化，就像我们的化妆品一样，每一款产品在用户中的口碑到底怎么样，用户喜欢这些产品什么样的功能，不喜欢这些产品什么样的功能。在之前，很多公司通过调研公司到各个城市，通过实时的访谈获得一些统计数据。整个过程要耗费一个月左右。通过我们的舆情分析，几乎可以实时告诉你这个答案，到底有多少用户是喜欢这个功能，有多少用户不喜欢这个功能。一个是通过一个月，一个是通过实时，这样的话就有时间差了。这个时间差就是百度大数据能给传统行业带来的竞争力。
这是我们第一款基于大数据的工具，叫百度司南。
另外就是我们的预测平台产品。预测这个产品说的已经比较多了，这次想跟大家说的是，当我们发布了预测产品，并且取得了比较好的效果，很多公司，或者是一些政府部门会跟我们接洽，能不能帮我们也分析一下数据。比如景点希望我们帮他预测下一步七天的人流到底多还是不多。有的企业希望让我们帮他预测下一步季度营业额是否能跟上一个季度匹配。
我们现在非常高兴的把我们的预测平台能力开放出来，你不需要再去接洽百度的产品经理做这样的事情，只要你使用我们的开放平台上传你的数据，我们后面就会基于一系列各种各样的数据分析，智能的算法和百度后台自己的数据帮你做一些决策和分析。希望能够帮助传统企业做决策分析的时候能够多一些科学的决策依据。
另外一个是我们的推荐。我们现在非常高兴把我们这个能力也开放出来，非常可惜我们目前只面对互联网的站长，站长可以定定制到底想用我们推荐的哪一方面的技术和性能、功能，非常灵活的为他的网站做推荐。但实际上我们最想做到的是把我们这套推荐引擎，和传统行业结合起来，和很多实时推荐结合起来，在这块也非常希望传统的行业能跟我们接洽，把我们这种非常先进的线上推荐的技术和线下的场景结合起来，在线下发挥更大的功能。
三个产品只是揭开了冰山一角，在大数据这个方面，产品设计的想象力其实是很多很多的，我们在这方面也非常兴奋，后面我们也会陆续推出一系列的大数据产品，请大家期待。百度愿意与更多的人一起合作，在大数据这个方向上给百度，给行业、给用户带来更多的价值。
二、海量数据处理是什么意思？？
所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。
三、如何保证业务系统在海量数据中进行实时快速分析挖掘
互联网的海量数据不可能靠人工一个个处理，只能依靠计算机批量处理。最初的做法是人为设定好一些规则，由机器来执行。但特征一多规则就很难制定，即使定下了规则也没法根据实际情况灵活变化。机器学习可以很好的解决以上问题，从一定程度上赋予了计算机以“学习”的能力，使得千人千面成为可能。
四、企业面对海量实时数据却不知所措
企业面对海量实时数据却不知所措
在人人喊着要“掘金”的大数据时代，企业的市场营销人员应该是最直接受益者。数据显示，83%的市场营销专业人士认为他们的品牌在数字化平台上应该更加活跃。然而，“梦想很丰满，现实很骨干”。虽然企业现在拥有的可供利用的数据量空前巨大，但是65%的市场营销专业人士都无法整合多个数据源—— 如社交媒体、博客、网站访问和搜索数据，这使他们无法确定采取什么行动。
来自TNS的最新研究显示，很多企业都未能利用企业的大数据信息来帮助自己做出明智的决策。TNS的“市场监测(Marketing Monitor)” 研究访问了遍布亚太区的2700多位市场营销专业人士。根据该研究，数据的总量之大、种类之多让人感觉雾里看花，难以从中获取有价值的洞察，使企业更难以利用数据来为自己服务，形成竞争优势。
在中国的企业正向数据驱动的数字化平台以及追踪研究系统投入更多资源，以帮助他们理解富有挑战性的线上世界。这些数据大量涌入市场营销部门，有三分之一(31%)的市场营销人员目前的职责包括管理实时数据。
然而，65%的中国市场营销人员承认，整合不同来源的数据相当困难。有这么多的可用数据，市场营销人员都知道他们应该能够实时做出决策，但很多人在整合传统和数字化数据的道路上艰难挣扎。
TNS中国首席执行官刘锡芸认为，面对如此大量的数据，许多企业都不知所措。“在线上平台方面，中国是世界上最先进的国家之一，其结果是产生了数量空前大的消费者行为数据。 好消息是，市场营销人员有丰富的信息可以加以利用。而不那么利好的消息是，要确定如何处理和分析这些数据以揭示对企业有价值的、隐藏在数据背后的洞察，并不总是一件容易的事情。”
由于对实时数据进行分析存在各种困难，许多市场营销人员都转而依赖传统的测量方法。根据TNS的研究，销售提升指标仍然是企业评估市场营销活动的成败的首选方法。尽管这些指标很重要，它们都是回顾性的，并不赋予企业能力来追踪消费者对市场营销活动的持续反应、对正在发生的问题采取行动，并做出改变以将他们的市场营销活动向更有利的方向推进的能力。
此外，现有的市场研究方法并不能帮助市场营销人员做出快速、明智的决策。根据我们在中国的调查，市场营销人员认为市场研究分析“可操作性不够”(64%)及“太慢”以致无法使用(61%)。
TNS品牌和沟通亚太区董事总经理Nitin Nishandar解释说：“从数据中提取有价值的洞察的困难意味着市场营销人员采用了一种”后视镜式“的方法，即只能在营销活动进行数周甚至数月之后才能了解其表现和品牌资产变动情况。实时数据需要给到实时价值——否则它就只是让人分心的噪音。”
在整合来自数字化渠道的洞察方面，一些国家领先于其他国家。尽管拥有一些世界上最先进的社交媒体平台，中国在数字化渠道洞察整合方面其实是滞后的，只有三分之一(30%)的市场营销人员在做市场营销决策时使用社交媒体监测。新加坡遥遥领先，55%的市场营销人员在进行社交媒体数据的监测。马来西亚紧随其后，有50%的市场营销人员在监测该数据，而印尼则有43%的市场营销人员进行社交媒体的数据监测。
各国家使用社交媒体监测来为决策提供依据的市场营销人员比例：
1.新加坡 – 55%
2.马来西亚 – 50%
3.泰国 – 46%
4.韩国 – 45%
5.印尼 – 43%
6.澳大利亚 – 43%
7.印度 – 42%
8.中国 - 30%
对有能力利用数字化数据的企业来说，对数字化数据的挖掘有潜力为企业开启通向未来机会之门。TNS的“市场监测(Marketing Monitor)” 研究的一个重要发现是，在亚洲，有三分之二(67%)的市场营销人员对传统市场研究不能提供预测性洞察这一事实感到沮丧。新的方法显示，数字化数据如能得到恰当的整合，不仅可以帮助营销人员做出实时决策，还可以预测品牌资产。
Nitin继续说道：“随着亚太区变革步伐的加快，我们需要开始使用数据来关注未来，而不是仅仅测量现状。追踪社交和搜索数据，以形成‘预测框架’的基础，能够比市场调研数据或销售数据早几个月提供洞察。这就使营销人员有能力及时预测品牌资产的变化，从而能够及时采取措施来应对这些变化。在这样一个多变的环境，能够有这样一幅‘望远镜’来眺望未来，对企业而言是一个非常宝贵的竞争优势。这种优势任何一个企业都不能忽视。”
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以上就是关于实时处理海量数据相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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