光輝數據中心股份有限公司首個數據中心的投入使用，標志著光輝集團對旗下校內網、美團網、土豆網、YY直播、光輝微博等公司的數據分析能力進入到一個全新的階段。
按照江輝對光輝數據中心股份有限公司的希望，這家公司將聚焦于自建數據中心，為集團各公司提供數據存儲服務。然后進行大數據的分析和研究，同時展開云計算的研發，爭取在光輝手機的第二代產品中推出“光輝云”的服務，想必到時候這也會是光輝手機的一大亮點。
到底什么是大數據呢？從定義上來說大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。
在江輝看來，大數據技術是具有戰略意義的一項前瞻性技術。它不僅在于掌握了龐大的數據信息，同時在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業的基礎是擁有龐大的數據信息，但是實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
為了掌握龐大的基礎數據，除了像光輝集團這樣，旗下各色各樣的公司都有，自己積累一大批數據，更重要的獲取渠道是通過云計算。
其實，大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心。只不過是江輝提前把這個概念推廣來來，并考慮投入實際使用而已。
互聯網上的信息可以說是無窮的，如果可以以云計算為代表的技術來支撐，這些原本看起來很難收集和使用的數據將慢慢的開始容易被利用起來了。通過對各行各業的數據的不斷分析中，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
和光輝集團其他公司不同，未來的光輝數據中心江輝招聘大量的數學系畢業的人員進入公司，為數據分析提供力量。
其實大數據是一直存在于人們的生活中的，只不過這個“大”字在不同的階段、不同的場合、不同的領域代表了不同的內容。
中科大就從2004年在全國高校中首創“隱形資助”的方式，其實就是對大數據的一種確實營運。
具體操作上，中科大通過校園卡消費數據統計，對每月就餐60次以上，平均每次費用分別在4.0元和3.7元以下的男、女生，發放160元生活補助，每個月有400多名學生受助。
雖然這種數據統計分析還不是十全十美，比如說可能會出現一些女生為了減肥而降低消費金額，導致數據分析出來的部分結果出現偏差。但是，這種趨勢是非常好的。
擴展到更大的領域，運用就會更廣泛了。
全球零售業巨頭沃爾瑪在對消費者購物行為分析時發現，男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，于是嘗試推出了將啤酒和尿布擺在一起的促銷手段。沒想到這個舉措居然使尿布和啤酒的銷量都大幅增加了。啤酒+尿布的數據分析成果就是大數據技術應用的經典案例之一。
還有一個后世更知名很有趣的大數據分析案例。淘寶數據平臺顯示，購買最多的文胸尺碼為B罩杯。B罩杯占比達41.45%，其中又以75B的銷量最好。其次是A罩杯，購買占比達25.26%，C罩杯只有8.96%。在文胸顏色中，黑色最為暢銷。以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。利用這些大數據，很快的就分析出來了全國各地女性的罩杯情況。
大數據對于廣告推廣、輿論分析、購物、金融等的影響是非常大的。像是光輝集團這種幾乎全天朝的網民都是自己旗下某公司或者幾家公司的用戶，如果能夠充分將這些信息利用起來，那么起到的效果將是翻天覆地的。不說別的，單單是精準化的廣告營銷，就不是一般的競爭對手別的上的。利用大數據之后，也許光輝集團花一千萬的廣告費，會取得比競爭對手花一個億還要好的效果。
“閃雨，接下來，你除了把中心放在數據中心的硬件建設上面，在軟件開發、數據分析方面也要同時關注，缺了哪塊也會影響公司實力的發揮”，江輝說道。
“嗯，我打算招聘自己的分析人員的基礎上，同時也和京都大學、帝都理工大學等高校的數學系進行合作，利用他們充分的理論知識和大量的人力資源，實現數據分析水平的快速提升”，閃雨說道。
“你這個主意非常好，高校是一個潛力無限的聚寶盆，只不過現在他們還不知道怎么發揮自己的力量。我們幫他們一把，也是在幫我們自己，實現雙方共贏”，江輝說道。
“是啊，我們提供經費，他們進行分析，商業成果和專利歸我們公司，學術成就歸學校，想必很多數學系的教授都會感興趣吧”，閃雨說道。
在高校里面，數學系拿經費相對來說是比較難的，至少是沒有那些工科專業那么容易。
數學系的工作，更多的是屬于基礎研究工作，往往不是投入了就有產出，甚至是幾年都不會有產出。即使研究出了一些東西，往往也不涉及到專利，很難直接獲得收益，所以對于大部分高校的數學系來說，和光輝數據中心合作研究新的數據分析理論其實是一個很不錯的合作項目。
擴展開來看，這個研究項目的運用是和商業相結合，各種商業作用需要的算法是不一定相同的，在未來很長時間內，這個項目都會有需求。
“盡快去安排吧，多找幾家學校一起搞，不要怕花錢。我們從多個角度一起展開研究”，江輝說道。
光輝集團現在各公司對數據分析的需求都比較高，不管是校內網還是光輝微博，都積累了海量的數據，但是怎么樣把這些數據利用起來，目前做的還遠遠不夠好。
(本章完)
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