力战车拖来拖去的尸体。
连对技术一窍不通的资本人，已经注意到Facebook大数据结构中“海量数据+复杂数据类型”，非结构化数据等典型问题。事实上，这还没有涉及Hadoop、NoSQL、数据分析与挖掘、数据仓库、商业智能以及开源云计算架构等诸多基础性问题。
大数据大致的技术过程，是先以SNS、搜索引擎、POS机等采集器，将海量数据采集进数据仓库中，然后用分布式的技术框架(Hadoop)，对非关系型数据进行异质性处理(NoSQL)，通过数据分析与挖掘，发展一对一的商业智能。由于大数据问题比较复杂，我现在有些个人想法，但考虑成熟之前，先不拿出来误导大家。我们还是先顺着Facebook的实践和见识，自下而上归纳。
Facebook在大数据这一行，也是显赫的主角之一。它在低成本整合海量数据方面，为大数据行内人士所称道。但目前Facebook的大数据战略在我看来，还没有完全定型，它主要集中发展的是内部数据管理这一块。
2011年12月Facebook发布的Timeline，被认为是一款大数据产品。Timeline是用户自我编辑的个人时间轴，通俗地讲，它实际就是个人的斯芬克斯之谜解答器。问一个人，你是谁，这是非常难以准确回答的。但如果一个从小到大跟你一长大的人，再遇到这样一个问题，脑子的反应的，正是这样一个Timeline。它比人事档案还档案。与人事档案的一个重要区别在于，它可以控制个人信息只给想展示的人。在数据挖掘帮助下，从理论上说，一个人可以在挑选皮鞋时，只展示一生中与皮鞋相关的历史，供第三方的生活方式设计师，替你一对一选鞋提供咨询建议用。
有了Timeline，就象扎克伯格说的，“自此，你的生活，全部都在网上了”。这里的生活，只是生活中与意义相关的部分，是数字化生存。即魂这一部分的生存。魂在生活整体中，是管钱包如何花钱的系统，是管四肢如何行动的系统，管住了一个人的魂，就把这个人的指挥权接管了。所以Timeline也可称为人类勾魂系统。只是，Timeline太单薄了，将来下一代小男生小女生们会有更好的办法做这件事。
有了勾魂系统(即个人意义系统)，把大量数据采集来，下一步难题是破解灵魂。正如分析家们判断的那样：“Facebook之前数年的努力让接近10亿数字移民建立了联系和纽带，这个世界的边界仍要扩张，而下一步更重要的则是考虑如何让关系产生的海量数据更有价值”。之前数年，在大数据这一行，Facebook干的相当于是采矿的，所以被误当作SNS;他自己实际上不以为然，下一步要转行做原料加工的(当然他霸住的SNS矿山，别人不挤他，也没必然退出来)。
破解灵魂，在理论上叫意义阐释，必须突破以下几关，第一关是从结构化数据到非结构化数据这一关，结构化数据相当于把人简化为相关维度后的一堆数字，相当于把人挑掉有血有肉部分后剩下的骨头，菜市场里挂的猪骨架就相当于这种东西;非结构化数据，相当于自然语言，还包括广义文本、应用、位置信息、图片、音乐、视频等等，它们相当于有血有肉的数据。处理结构化数据相当于处理不带肉的大腔肉，处理非结构化数据相当于处理有血有肉的排骨。当然价值要高得多。
目前大数据的攻关主力都在这个方向上。具体到Facebook，它的非结构化数据，主要集中用于可用性测试、眼动测试等，另外还有战略因素，用户需求，竞争产品，商业利益因素等分析重点。
第二关更难，是要从结构化数据，深入到数据背后的潜在意义，即灵魂中去。历史上弗洛依德干过这事，通过解析梦话，来解不可言说之梦。但是要在全社会规模上，对每一个人在时间上的每一历史记录，空间上的每200米卫星定位记录，支付中的每一笔水单收入，存储中的每一条文字，进行分析，以解开当事人本人都说不清楚的斯芬克斯之谜，以把他与其他人从个性上加以区分，进而对他进行北约空军式精确制导的一对一商业攻势，现在还有许多难题。
Facebook目前在这方面的探索，正处在活跃期。我们可以看出，它正沿着Face-Soul-book的顺序演进。第一步，SNS相当于大数据的Face部分，在意义阐释学中，叫语形。即用SNS这个数据采矿机，偷听用户聊天，然后整理成结构化和非结构化数据。Facebook这方面的突出成就，是通过Hadoop的开放架构，有效降低了采矿和分检成本。
第二步，要由表及里，从数据中分析出意义，其产业定位是服务加工，即AaaS(分析即服务，analytics-as-a-service)。也就是“灵魂深处闹革命”。
第三步，是形成book。中国古代传说中，人类在阴间有个册，阳间有个册。管的就是人的小命。Facebook把每个人的灵魂秘密掌握后，记录成book，“Facebook”这一步就完成了，扎克伯格就成为掌管人间命数的神。在京剧《铡判官》中，负责BigData的官员叫张洪，由于擅自改写生死簿，被包公铡了。可见这个职位对人类是何等重要。
Facebook现在每天会采集到4TB的用户行为数据，他主要是通过瀑布式分析、追踪交互步骤的转化/流失率，大量的A/Btesting，观测用户行为使用模式，优化界面交互和操作流。除了瀑布式的分析，Facebook数据还被用于回溯性式分析，优化页面。
比如，Facebook有一位设计师为了在用户即将注销Facebook的最后一刻，将其挽回，根据对用户数据的分析，找到他们内心想法的规律，从而发起了注销页的改造，用情感化的方式打动人，成功将注销率降低了7%。从而在关键时期止住了Facebook的失血，使Facebook度过了危险期。
Facebook的大数据，开了个好头，还在不断探索中，创新势头不错，还会不断给我们带来新的启发。但总的来看，对大数据这场长征来说，Facebook只是迈出第一步。
大数据本身的发展还需进一步定型。Facebook的大数据也还存在结构性问题，我觉得在纵深度上仍有不足。从现象上看，表现出的问题主要是Facebook收益来源单一，与这种结构缺陷有关。目前Facebook还局限在自己做大数据，如果能把产业链拉开，把外部开发者象苹果那样进一步调动起来，前途会更为远大。
