社交大数据分析

　　业务挑战

　　基于语义分析技术的社交大数据分析可以更加准确地判断社交网络上人们语言表达的意思，从而让企业实时发现客户对产品与服务的态度及意见，帮助企业第一时间发现问题，调整策略或实现产品与服务的优化。当下，社交大数据分析面对如下业务挑战：

　　1.复杂的新数据类型不断涌现，企业需要分析各种数据类型，以便充实已知信息。此外，这些新数据的生成速度远远超过了以往的纪录。

　　2.客户和潜在客户正在社交网络和评论网站中创建大量的新数据。此外，在线新闻项目、气象数据、竞争对手网站内容，甚至是数据市场如今都已经成为可供企业使用的候选数据源。

　　3.在企业内部，随着客户转变为以在线渠道作为开展商业交易及与企业互动的首选方法，网络日志也在不断增加。分析所用的存档数据再次增多，为监测和优化业务运营而部署的传感器网络和机器数量也越来越多。结果就生成了大量新数据源以及快速增加的数据量和迅速增加的新数据流，需要分析所有这些新数据。

　　解决方案

　　IBM构建了BluePulse系统。这个系统最大的特点是用了很多基于机器学习的方法和自然语言分析的技术。IBM利用BluePulse系统引擎在不同行业的应用模型不同，针对不同需求提供定制化方案，通过不同需求建立模型框架进而在成熟系统引擎中实现计算分析。例如，如果要做深度的情感挖掘，判断一篇文章对于某个主题，比如说对某个产品是喜欢还是不喜欢。现在系统的深度情感挖掘不仅知道他喜不喜欢，而且还知道他为什么喜欢。同时，系统还能够真的像一个人一样理解一篇文章里面讲到的一些线索、时间、地点、人物、事件，其对模糊语言有90%的正确判断能力。

　　为了实现高效灵活的IT基础架构，可以将系统放在IBM在我国香港开设的SoftLayer公有云平台上。SoftLayer提供随需应变的云基础架构，其中包括物理裸机服务、虚拟服务器、存储器以及网络，它们都在一个平台上，客户完全可以进行访问和控制。这些企业级组件能够让企业创建他们所需要的公有云、私有云或者混合云等基础架构环境，用来支持企业最苛刻的应用和负载。实现这些独特能力的关键途径之一是SoftLayer在世界各地以统一的、标准化的方式建立数据中心。每座数据中心都能够提供相同的全自动化的服务组合，并拥有将所有数据中心连接到一起的专有、安全的网络。

　　2014年，面对世界杯产生的社交数据，IBM与腾讯早在6月达成深度战略合作，成为腾讯体育社交媒体数据分析合作伙伴。IBM根据腾讯网络媒体平台及社交网络上发布的海量公开信息及数据，进行精准的大数据分析，获得关于球迷话题、球迷类型、球迷个性分析等一系列洞察，实现实时数据的抓取、分析和呈现，为用户创造提供即时感更强的真实资讯信息。

　　客户收益

　　作为国内新兴的互联网巨头，腾讯网拥有海量的大数据资源，但如何利用创新技术实现大数据分析，并利用从中获得的洞察实现全新的受众体验一直是腾讯网努力追求的方向。尤其是，如何实现对中文语言等非结构化数据的分析一直是普遍存在的难点。

　　此次与IBM在社交大数据分析方面的大胆尝试，让腾讯网第一次用社交大数据分析所获得的洞察来指导内容报道，并由此将受众纳入原有的媒体报道体系中，在报道内容上摆脱了传统单向式的传播方式，并实现了与受众的良好内容互动与互补。以球迷画像为代表的针对不同特定球迷群体的分析让腾讯网可以更加清晰地区分不同受众的需求与特点。而这种受众群的细分为腾讯网当前与未来针对不同受众进行更加个性化的内容策划与营销奠定了基础。这使腾讯网在新互联网时代下重新树立了自身媒体报道的独特优势，强化了报道内容对受众的黏性。

　　点评：此方案通过语义分析技术的应用，可以帮助企业更好地对社交大数据进行分析，市场前景十分可观。

关注读览天下微信， 100万篇深度好文， 等你来看……