大數據成了近年來最讓人們興奮的時髦詞彙 (buzzword) 之一。它曾經被寫進中國的《政府工作報告》裡，人人都會聊大數據，幾乎所有跟數字、數據、分析有關的事兒都可以被籠統地稱作“大數據”。然而實際上，在科技行業內擁有數據量之大可以被稱作大數據公司的公司卻並不多——來自美國硅谷的 LinkedIn、Google、Facebook、Twitter、Uber，以及中國的 BAT 等，掰手指頭都能數的過來。
大數據是這些科技公司數以十億計的用戶每天產生的點擊、搜索、位置和其他各種各樣的信息。對於這些公司來說，大數據是它們驅動業務增長的工具。在PingWest品玩近日舉辦的大數據沙龍上，來自Twitter、Uber和Google的數據專家就進行了相關分享。
對於Twitter來說，通過對大數據的挖掘和機器學習分析，能夠不斷的改善產品，提供更個性化更相關的體驗。在這家社交網絡公司擔任機器學習平臺技術主管的 Jack Guo 透露，Twitter高度依賴大數據的運用來提高產品質量，從而保障更高的用戶活躍度和粘性。比如很多用戶在未使用 Twitter 的時候錯過了大部分的推文，所以 Twitter 會通過對數據的挖掘，找出錯過的推文中用戶最可能感興趣的幾條，置於用戶倒序時間線頂端。
Jack Guo
作為共享出行方面的知名創業公司，Uber 做出的每一項產品或市場決策，其背後都有數據分析的結果作為支持。該公司資深數據科學家彭晨表示，Uber 對主要通過大數據分析來提高平臺效率、服務的可靠性以及用戶留存。具體來說，如何高效進行需求和供給的匹配，讓更多乘客能夠在更短的時間叫到車、讓司機能夠更快接到乘客，以及保證當高峰溢價機制開始執行時，那些選擇接受溢價的人一定能叫到車等等，都是 Uber 正在用大數據做的事情。“我們還會挖掘出一些指標，專門用於推測哪些司機在註冊了一兩個月之後可能就不開了，對他們有一些適當的激勵。”彭晨透露。
彭晨
一位 Google 資深數據科學家指出，Google 作為一家自己擁有海量用戶，同時廣告業務巨大的互聯網公司，廣告系統利用自己從用戶獲取的數據進行優化訓練，提升了個性化推薦的效果。而在 Google 旗下的其他諸多業務，包括 YouTube 的視頻推薦、Google Now 與各種產品的結合中，大數據的分析挖掘都有所體現。
越來越多的科技公司開始對大數據有了更好的實操能力，參加活動的嘉賓們都同意這來自於計算能力的顯著增長。“用移動計算來舉個例子，八年前 iPhone 開始，到現在短短几年已經發生很大變化，移動設備計算能力正在突飛猛進，”彭晨表示，也是因此，他堅信“奇點” (Singularity) 一定將會發生，“機器將能勝任大部分工作，而人也有可能實現壽命的大幅度延長。”
顯然，彭晨的預言需要醫療行業更多地被科技行業顛覆。事實上，更多、更強和使用門檻更低的計算能力，正在使得對大數據的實操從科技行業滲透到更多的其他行業當中，當中包括醫療行業。對此 Google 的資深數據科學家認為，醫療領域內現在已經產生了很多數據，但因為醫生水平的參差不齊、醫療行業傳統勢力的影響，以及隱私等因素，這個行業從整體來看並未真正擁抱大數據。“我們離 AI 取代人類太遠，但我還是看好大數據在醫療行業的應用。”
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