石油也稱黑色金子，開始的時候人們并不知道它的價值，它只是一種粘稠的、深褐色液體，是剛開采出來未經提煉或加工的物質。但隨著蒸汽機的發明，古老的生產工具完全被顛覆，***次工業革命來了，這種黑色金子真正被人們認識的發現，并成為推動當今社會的主燃料。

信息社會，數據的價值不容置疑，但如何用好這塊數據金礦，還有待挖掘。

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拉手網CTO 官沖

2014年，是大數據進入落地之年。究竟大數據在企業一線會有怎樣的應用，51CTO記者帶著這樣的疑問采訪了拉手網CTO官沖先生。

大數據的處理與挖掘

在大數據誕生之前，企業已經在運用商業智能工具在分析自己的數據了。在固定的業務數據模型下，企業可以根據一些設定好的數值范圍進行分析。得到的結果，很大程度上也是真實可靠的。

但對于電商行業來說，數據量呈幾何數的增長，讓以往的數據處理方法顯得捉襟見肘。官沖先生給出了一組數字。截止2014年，拉手網擁有5000多萬用戶，每天光產生的日志吞吐量就超過了10億的量級。這里面有用戶的訂單，有他們的評論，還有他們對于個性的詮釋。

以前我們沒有如此大量的數據進行處理，大家認為增加計算資源就夠了。但現在如此大吞吐量的數據，確實對任何一家來說成本都會非常高。而采用分布式計算后，拉手網可以使用PC Server來應對每天產生的海量數據，這種成本就要低上很多。

數據分析人員的春天

大數據時代，數據分析人員（或者叫數據科學家）將會變得更加稀缺。這部分人是一家企業的核心技術人員。

在拉手網，有一支20人左右的大數據分析團隊。他們中，一半是技術人員出身，對數據特別敏感，喜歡分析數據。這些人一旦接觸到商業模型，就能迅速得出分析結果來。而另一半人，則是商業模型方面的人才，對于顧客心理等商業內容更加熟悉。這兩類人，平時在拉手網是如何協作的呢？

官沖告訴51CTO記者，平時會讓他們按照各自的強項工作。比如技術人員，會用已有的數據形成各種報表，或開發出各種數據決策工具。而商務人員，則會在數據的基礎上做一些天馬行空的想象。當他們兩撥人***碰撞到一起，肯定會得出很多有意思的方案。

為了得出這樣的決策方案，數據分析人員可以三個月不跟CTO官沖匯報工作。但是一旦方案達成，就必須要有數據來說明這么做，我們可以增加多少的銷售額。這是官沖給他的團隊灌輸的意識，這是一個CTO想要得到的東西。

大數據的到來，讓企業擁有了對所有維度數據的計算能力。但這些分析出來的東西對你的商業支撐到底有沒有作用，這個大數據還無法判斷。可能你按照某個數據模型，分析出來產品應該是這么回事。但他真的適合這個企業嗎？官沖認為，還是需要真正懂得商業規律的人來做判斷。

大數據時代，企業將會需要越來越多的數據分析人員。

行業大數據的安全性

數據的安全性和完整性，是企業核心數據必須考慮的要素。拉手網對此按照三個層面來做，***個層面：基礎硬件。在數據保存上，實現數據的備份，大部分公司都能做到。第二個層面是關鍵數據的管理，哪些人能看到這些數據。這個層面是公司投入***的一個，在數據的管理上，很多數據泄密可能是內部原因。有一些內部的人員看到他不應該看到的數據，或者獲得他不應該獲得的數據。

第三是在審核上。數據審核包括兩個方面，一方面是完整性的審核，還有他的正確不正確，或者說他有沒有被不安全的使用。可能有一個數據產生了，會有審核的程序先來驗證一下這個數據產生正確還是錯誤，是不是應該在這個時候被產生出來。

拉手網對于大數據安全，也使用一些常規手段。比如內網外網分離。在內部，正在建立一套數據管理流程，包括大數據的審計。當我們剛發現一個數據被篡改，或者被非法使用的時候，這個審計機制會啟動報警。

后記

對于一家電商網站來說，拉手網需要對用戶進行細分。要知道用戶買了什么，從哪里來，在未來會有怎樣的購物需求。這些東西，對需要電商大數據的支持。

無論從數據維度上，還是數據長度上，都需要拉手網跟蹤更多數據，分析更多數據，得出更多的營銷方案。在大數據時代，數據分析顯得尤為重要。