“啤酒與尿布” 的故事彰顯了數(shù)據(jù)的價值。看似風馬牛不相及的商品， 通過海量的信息數(shù)據(jù)挖掘， 它們之間的潛在關聯(lián)得以顯現(xiàn)。

　　從 “數(shù)據(jù)” 到 “數(shù)據(jù)價值” 之間的轉換， 這便是 “商業(yè)智能” （Business Intelligence， 簡稱BI） 的核心。通常情況下， 新的業(yè)務和商業(yè)模式便誕生于此。

　　海量數(shù)據(jù)

　　IT圈子里常常會有一些共識， 比如： 數(shù)據(jù)也是企業(yè)的重要資產(chǎn)。關于大數(shù)據(jù)的研究與預測， 也早已成為行業(yè)里炙手可熱的課題。

　　IDC調查的研究報告表明， 2012年， 全球信息化資料量為2.8ZB。隨著全球PC與智能手機的普及、 愈來愈多的數(shù)據(jù)正在被產(chǎn)生。到2020年， 全球數(shù)據(jù)資料存儲量將達到40ZB。這一數(shù)據(jù)量約等于地球沙灘上所有沙粒總和的47倍， 這意味著平均每人將擁有5247GB的數(shù)據(jù)量。如果把40ZB全存到藍光光碟中， 光碟的重量將與424臺尼米茲 （Nimitz） 級航母相當。而數(shù)字信息的主要制造者也將從現(xiàn)有的成熟市場轉移至新興市場。

　　在存儲世界里， 這或者相當于世界末日；但從另一方面來看， 龐大的數(shù)據(jù)就像是一座金礦， 以 “啤酒與尿布” 為例， 巨大的市場機會蘊含其中。而在信息技術發(fā)展迅速的當下， 其價值將越來越容易被挖掘。

　　事實上， 圍繞著大數(shù)據(jù)而涌現(xiàn)的一大批新興商業(yè)智能， 如數(shù)據(jù)挖掘、 數(shù)據(jù)存儲、 數(shù)據(jù)處理和分析等， 也正迅速席卷市場。由于數(shù)據(jù)挖掘等商業(yè)智能技術的應用， 讓不少企業(yè)從大量的歷史數(shù)據(jù)中剝繭抽絲， 發(fā)現(xiàn)很多有價值的信息， 大大改善了管理人員決策的科學性。

　　長期以來， 商業(yè)智能的應用一直局限于結構化數(shù)據(jù)， 但實際上， 生活中更多的是非結構化數(shù)據(jù)， 這一類型的數(shù)據(jù)近年來增長更為迅速。例如社交媒體中的各種交互活動、 購物網(wǎng)站用戶點擊行為、 圖片、 電子郵件等。大數(shù)據(jù)就是要打破傳統(tǒng)商業(yè)智能領域的這一局限， 甚至從某種程度上， 它將更擅長處理非結構化數(shù)據(jù)。

　　不難預料的是， 隨著大數(shù)據(jù)相關技術的成熟， 數(shù)據(jù)分析和處理將逐漸從傳統(tǒng)的結構化數(shù)據(jù)擴展至非結構化數(shù)據(jù)領域中， 越來越多的行業(yè)將從中受益。如何利用大數(shù)據(jù)， 通過商業(yè)智能將其價值發(fā)揮到最大， 已成為企業(yè)尋找商業(yè)價值的根基。

　　大數(shù)據(jù)挖掘拓展

　　在摩爾定律的作用下， IT設備的硬件成本一直在不斷降低， 加上現(xiàn)代IT技術的發(fā)展， 使得很多服務器連接到一起組建服務器群集變得非常容易。諸多因素的結合為大數(shù)據(jù)時代的到來提供了平臺。

　　從微博等社交媒體中挖掘實時數(shù)據(jù)，再將它們同實際銷售信息進行整合， 能夠為企業(yè)提供真正意義上的智能， 幫助其了解市場發(fā)展趨勢、 理解客戶的消費行為并為將來制定更加有針對性的策略， 對于企業(yè)提升其服務質量有著積極的作用。

　　相對于傳統(tǒng)媒體而言， 在新媒體環(huán)境下，用戶不僅能夠隨時隨地接收豐富的多模態(tài)信息， 同時， 產(chǎn)生并分享豐富的多模態(tài)信息， 這對數(shù)據(jù)挖掘提出了新的要求。在清華大學計算機系教授楊士強看來， 如今， 信息量的激增、 信息源的不可控和傳播模式的多樣化、 復雜化等， 令尋找可信的精準的信息變得更具挑戰(zhàn)性。

　　作為信息平臺， 需要注意如何將用戶需要的信息和個性需求相結合， 精準地傳遞用戶需要的信息。另一方面， 要對網(wǎng)絡進行監(jiān)控和引導， 構建健康的網(wǎng)絡環(huán)境。數(shù)據(jù)挖掘是一種海量、 多模態(tài)、 多尺度、 多類型的技術，進行關聯(lián)預測、 分類與聚類、 趨勢預測等等，在現(xiàn)有的技術上， 需要尋找新的技術， 來適應新媒體環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘。

楊士強教授給出了信息→信息流→行為性信息流的新挖掘思路。在信息層面， 通過內容理解， 進行信息內容