有人问我要怎样的智慧才能利用好大数据这个商机，然后我常常觉得这不是个智慧的问题——我又不是职业投资人。不过如果我是的话，我肯定会盯着SaaS（软件服务化）。

    这么说是有两个原因的：第一，有那么多的公司需要管理他们的应用和设备。如果这时候有什么技术能自动地优化这些常规任务，那一定很有潜力。现在这项技术叫做“云计算”。

    第二点就是只有通过大数据，你才能看见整个业务的全局和它的每个细节。当任何一家独立的终端用户公司没有能力（或者说不太可能）通过收集建立庞大的数据存储来解决搜索引擎优化这个难题时，专业的云端服务就可以。

    从网络安全到系统管理，SaaS已经从集中数据存储中获益：对业务的全景的把握和细致到每个独立客户的特殊需求。

    这其中一个很好的例子就是BloomReach，一家为其他公司提供网页内容优化的SaaS起步公司。

    “桌子”和“手机”各是什么意思？

    BloomReach的营销总监Joelle告诉我说：“理想状况是我们帮助用户在消费者搜索时以更显眼（排名靠前）、更相关（展现他们服务的内容）和更匹配的方式（比如语言）出现。”

    BloomReach会高频率地从整个互联网抓取信息来掌握所有其他站点内容描述、页面排布和网页架构的方式。每天他们在AWS（亚马逊网络服务）中有超过1000台云计算机来处理从10亿的数据点获取到的5T的用户行为数据。

    BloomReach的CTO和创始人之一Garg解释道：我们需要分析是哪些人在访问这些站点，他们在做什么，浏览的时间是怎么分布的还有如何把用户行为联系在一起。

    “在你动手干活（优化网页）以前，你需要从对的地方拿到足够量的数据。这个计算机学习的量是巨大的。”他说。

    当你考虑所有描述和组织事物的方式的时候，问题的规模也是一个很大的影响因素。比如你说“桌子”和“凳子”，那么结果应该是比较单一的。但是如果你说的是“手机”，这个会包含智能机，板砖机，安卓，苹果…两者的机器学习要求完全不在一个等级，是你要在优化以前，先收集的数据。

    成千上万的可能性 挑一个吧

    网页组织也就是一个网页从跳转到另一个网页的最佳方式。这个问题会随着数字的增加让人异常暴躁。比如，你有4样产品要挂到2个网页上，这个很好办。但是如果你有1000件商品要放在100个页面上，同要考虑这些页面间的联系？

    还有一点是处理时间，分析100个页面要远远长于分析10个页面的10倍，没准儿比100倍还多。如果一个网站有100万个页面，其中涉及的计算量是不能估计的。通常这种情况的惯用做法是模拟，也就是在一定量的数据上计算近似结果。这样才有可能在靠谱的时间内把问题搞定。

    定制个性化的页面

    如果我们想在用户搜索时，实时调整页面内容，其中的难度可想而知。但是如果你能准确地预测他们的意图并显示合理的内容，自然意义重大。你要做的判断包括他是不是常客或者新用户，是不是对价格敏感或是钟爱某一个品牌…等等。

    这里BloomReach有一个很有趣的发现是：在节日里，“礼物”这样的搜索会非常多，但是在单个用户身上持续的时间会很短。Grag解释说，这是因为人们通常不愿意在“礼物”这件事上纠结太久，所以只要看到了合眼又价格过得去的商品，他们很快就会下单的。

    但是要用大数据优化这些页面比仅仅合眼要复杂得多。在前面那些计算机学习的过程里，人的参与也非常重要。人类当然比机器更了解买什么做礼物更合适。聪明人总是能很快发现什么是适合他的，这就是为什么SaaS在大数据时代这么重要了。

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