欢迎来到“多种数据分析”年

数据的增长速度继续超过着存储容量的增加。据一份互联网数据中心（IDC）的研究，“2011年数字化世界研究：从混乱中提取价值。”称：数字内容的数量每两年就翻一番。这项由存储容量供应商EMC赞助的研究，主张10年内物理世界的数字将会和宇宙中的星星一样多，而且有70%的数字信息是由消费者产生的。

公司新任首席营销官Jon Ingalls说，接下来的数据演变将把分析带入到通过数据的分类和筛选的方程式中。他称之为“多种数据分析。”
把多种数据分析看成预测分析的一个分支，只是更多一点点的成熟。电子元件行业试图预测应该从供应商处运送到在中国的合同制造商处的原材料数量。当大多数电子原件设备制造商惨遭失败时，互联网领域的执行官们认为广告能成功。“如果你考虑到在线的信息和数据，自然的30， 60和90天的更新信息可以给你一个预测算法设计的大纲，”Ingalls说。“最好的方式是给出我称为快速提示或定向正确的确定无疑的预测分析。但它是绝对肯定的吗? 没有一个预测分析是绝对肯定的。”

TrackSimple和亚马逊之后来到BlueKai的Ingalls说，带有95%的精确度的转化出现的预测有许多的好处。统计样本基于数据量而不是时间。在亚马逊，Ingalls帮助建立了一个每天能处理三分之一PB（petabyte）的数据的系统。

所以，广告业将会如何从噪音中分离出信号呢？Ingalls说BlueKai每天大约要处理14亿个事件。数据的结果最终形成一种聚类，让顾客通过浏览器进行互动。他们将受众和以往的购买行为结合起来以确定针对一个特定的人口受众的净效果。

收集到的数据会被载入内存，允许用户执行快速操作。BlueKai每月跟踪在美国约2亿以及全世界3亿的独特信息。

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