LinkedIn如何运用大数据实现商业价值

ZDNET至顶网CIO与应用频道 06月24日 特别报道（文/王聪彬）：在第五届云计算大会期间LinkedIn的商业分析部的高级经理Jonathan Wu接受了ZDnet独家访谈，在专访中Jonathan Wu对LinkedIn商业分析部做大数据的指导思想以及如何为客户提供数据安全保护。

Jonathan Wu表示，把三角形的底（数据分析和数据集成）做小，这样就变成了一个菱形，当然这是一个不断演进的过程，因为当你把三角形变成菱形之后，你还是有很多琐碎的这些分析，继续把菱形做成三角形，再把三角形做成菱形，这是一个反复迭代的过程。

“LinkedIn的数据安全一般分为两块，一是用户的隐私数据，另一个是数据本身的隐私。LinkedIn把能够加密的数据都进行加密，这也是对于LinkedIn的价值体现。”Jonathan Wu指出。

以下为采访速记：

ZDNet：第五届云计算大会的主题是和大数据、大宽带相关，我们首先想了解下大数据对于云计算到底有哪些推动作用？

Jonathan Wu：从大数据来讲有两块，一个是人产生的大数据，还有一块是机器产生的大数据。那么从大宽带来讲，我感觉现在的移动设备，主要是连接大数据和使用大数据的一个非常重要的终端。因为从全球来看40%的traffic是从移动设备来访问云端的。所以结合这两点来看，我觉得移动端它本身的process数据的能力没有个人的笔记本电脑，或者是移动电脑它的运算快，所以说这是一个推动云计算发展的一个很好的契机。

ZDNet：LinkedIn是做社交媒体，数据量会很大，因为LinkedIn也有很多新的特色产品，像people you may know这种产品，您能简单介绍一下这几种产品吗？

Jonathan Wu：LinkedIn主要是一个以数据来创造商业价值的公司，那么其中有一些比较出名的，LinkedIn的数据产品，比如说people you may know，就是你可能认识的人，就是我们通过对您的网络的一个推算和您的网络的第二级的网络和您第三级的网络，进行一个运算，基本上能够算出来，您可能认识的人是谁，这样的一个推荐算法，在我们的应用当中非常的广泛，可以迅速的帮助用户拓展它的人际网络。还有一些产品比如说people you may hire，这个产品就是专门是针对猎头，那么猎头在看中了一些人才之后，这些人才可能他是被动的人才，他不愿意找，现在目前为止他不愿意找新的工作，那么这个产品，就会帮助猎头根据他喜欢的这个人才推荐其他的人才给他，这也是一个非常成功的产品。那么还有一些产品，比如说Who's viewed your profile，像这样的一个大数据产品，它是实时的告知用户，谁看了他的简历，那么作为一个用户来说，他可以马上知道，谁对他感兴趣，作为一个正在找工作的人，或者作为一个正在寻找商业机会的人，他可能看到这种信息之后，他第一的反应是马上去主动的联系是看了他的简历的人，打开一个良好的沟通渠道。

ZDNet：我知道LinkedIn有一个数据分析模型叫菱形的数据分析模型要把底做小，底怎么来做小？

Jonathan Wu：我可以简单讲一下我们商业分析部门做大数据的一个指导思想，因为大数据很大，然后把底做小的意思就是说，我们在起初，在我们2011年建立这个团队的时候，我们发现我们使用了90%的时间，做了很多琐碎的分析，那么这些分析并不能带给我们90%的价值，所以呢，我们要通过技术来模拟人，把这些琐碎的分析，尽量变成一个self service的模式，让想得到这些分析的人，能够输入一个关键字查询一下，按一个按纽就能产生这些报表，也就是所谓把很多的分析，移到变成一个自动化的self serve的一个模型，所以就能把三角形，把这个底做小，把琐碎的分析做小，就变成了一个菱形，当然这是一个不断演进的过程，因为当你把三角形变成菱形之后，你还是有很多琐碎的这些分析，你可以继续做，继续把菱形做成三角形，再把三角形做成菱形，这是一个反复迭代的过程。从2011年到2012年我们基本上我们的团队，做到了把三角形做成一个菱形，现在我们的目标是要做成圆形，把以的四个节点连接起来，比如说数据集成、数据展现、数据分析和数据挖掘这四个节点做成一个圆形，做成圆形的好处是，就是说我们可以在比如说，我们可以在分析上面继续进行进一步的分析，把数据挖掘这样的一个过程，把它做在数据集成的过程里面，它是一个你中有我，我中有你的一个环形的结构，主要是看怎么高效，怎么来安排我们的数据的运算流程，而不是说我们要把这四个节点完全的分开，而是要相互结合，来产生更高的效率、更快的把大数据做成小数据，大数据要做小、做快才能产生商业价值。

ZDNet：商业分析部已经几乎支撑了LinkedIn的所有业务，其中授之以鱼的策略，是把最终的结果提供给对应的人来给他们提供决策，不提供分析的过程，只提供分析的结果，这对于那个人有什么好处？

Jonathan Wu：一般从大数据变成最后的有价值的东西，它一般分成好几个阶段，最初它可能是一些像LinkedIn的网站，它是一些很多用户的行为数据是储存在WEB的日志文件里，那么我们把大数据做成一个，做到最后的value的话，可能一开始我们是从一个log文件开始，把它log文件把它分析出来变成有用的数据，再把数据转换成信息，然后从信息转化为商业洞察，再从商业洞察转化为知识，这个知识就是我们要给最终用户的，用户拿了这个知识以后，他去再把这个知识变成一个value，举一个简单的例子来讲，我们做了一个大数据模型叫做人才流动模型，人才流动模型就是说每个月的定期的告诉某一个公司的人力资源的管理者，告诉他们你们的公司有多少人才，加入了你们的公司，你们公司有多少人离开了你们的公司，那么人力资源部的管理者看到了这个报告之后，他就能够基本清楚，他们公司的人才流向。

ZDNet：有很多企业客户都在LinkedIn有入驻，对于LinkedIn是如何为他们提供数据安全保护？

Jonathan Wu：LinkedIn的数据安全一般是分为两块，一块是用户的隐私数据，另一块是数据本身的隐私，用户的隐私数据就是比如说我们在发布我们的分析结果的时候，如果这个数据能够让看到结果的人猜到，这些用户是哪些个人的话，这样的信息我们是绝对不会发布的，这是对于个人隐私的保护，还有一个是对于企业信息的数据安全的保护，比如说我们不会给谷歌的公司看雅虎的报告，也不会给雅虎的公司看谷歌的报告。那么还有一块是对数据本身的保护，对于数据本身的保护包括在LinkedIn的Hadoop平台上，也是一个加密的平台，LinkedIn把能够加密的数据都进行加密，这就是我们对于我们LinkedIn公司的价值的体现，LinkedIn公司的最主要的价值之一就是member first。

ZDNet：LinkedIn它不光只是一个社交网站，其实也是一个数据公司，在未来从您的角度看大数据会有哪些发展趋势、方向？

Jonathan Wu：我觉得从未来来看的话，LinkedIn业务模型是一个用数据取之于用户，然后从数据中提炼出商业价值，然后再反馈给用户的这样的一个商业模型，任何一个符合这个商业模型的一个业务模型，我们都会去做，从目前来看我们主要专注于三块，一个是帮助企业招聘，解决招聘问题，帮助企业解决市场推广问题，和帮助企业解决销售问题，我们公司目前是基本上专注于这些方面。