分析社交媒體中的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)能夠獲得直接回報

社交媒體存在很大的商機。例如，作為零售商，你發(fā)現(xiàn)Justin Bieber的分析非常喜歡他在昨晚演唱會穿的外套，并且有人在Twitter上表示他從你的商店買到了一件，然后你可以快速決定增加那件外套的存貨量，因為你知道這件衣服將非常熱門，但只是在非常有限的時間內(nèi)。

如果沒有預(yù)測分析(PA)，你很可能錯過這個機會。

“在過去，我們會根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來做決定，但現(xiàn)在時代不同了，”Barnes表示，“現(xiàn)在我們需要預(yù)測分析。”

我們需要結(jié)合開源技術(shù)(大多數(shù)大數(shù)據(jù)平臺都源自開源)、摩爾定律、商品硬件、云計算以及捕捉和存儲大量非交易數(shù)據(jù)的能力來實現(xiàn)預(yù)測目的。

通常被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)背后的驅(qū)動力的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如視頻和電子郵件)幾乎沒有參與這一過程。你可以刷博客和用戶論壇，然后將這些信息與地理數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，并結(jié)合現(xiàn)有結(jié)構(gòu)化客戶數(shù)據(jù)，和來自Micro Strategy Wisdom引擎(追蹤1400萬Facebook用戶對你的品牌的評價)等新來源的信息，這樣你就獲得了強大的預(yù)測能力。

BI供應(yīng)商MicroStrategy公司的行業(yè)營銷主管P.K.Paleru表示，大數(shù)據(jù)已經(jīng)發(fā)生了兩件事情，“你可能給結(jié)合不同來源的各種類型的數(shù)據(jù)，你還可以對所有這些數(shù)據(jù)進行微優(yōu)化。”