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2．应用原则
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今天，如果一家企业致力于创新，那么分析对它来说就是一个关键部分。最近，分析领域有一些创新。如果企业想打破思维定势、驾驭大数据，那就必须充分利用这些创新。其中一项创新是，通过库内分析技术使得第4章中讨论的可扩展性分析成为现实。与其他的许多创新一样，20世纪90年代最初支持该创新的人们付出了很多努力。包括工业界人士在内的许多人，最初对这一概念都持怀疑和不屑的态度。
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库内分析目前已经成为主流，理解这一点很重要。全球各行业的公司都已经认识到并文档化了因为支持库内分析所带来的速度改进。与传统方法的极限速度相比，运行分析流程的速度可以提高40倍、50倍甚至100倍。这不是一种增量性质的改进，而是一种质的飞跃。今天，不使用库内分析的人简直是疯了。花几分钟的时间，你就可以用因特网搜到讨论各家公司如何借助库内分析，把分析的可扩展性提升到了一个新层次的会议纪要、文章以及正式的实例研究。一个类似的有趣故事是使用MapReduce进行开发，我们在第4章也讨论过了MapReduce。
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如果一个优秀的分析团队使用库内分析和MapReduce，那么他们的分析流程将比原先快好几十倍，想象一下他们聚焦于分析创新的时间会比以前多多少吧。许多企业甚至直到现在还没有认识到获得这些分析结果是可能的，因此他们仍然在用老办法做事，仍然被以往的限制约束着，已经渐渐被竞争抛到了后面。根据分析的可扩展性，能做的事情比以前更多了，你的企业应该充分拓展其他的业务。
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11.2.2 原则2：形成连锁反应
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如果你不能冲破思维定势去追求创新，那么形成连锁反应是不可能的。许多创新本身的影响力很大，但检测被其引发的新的创新，其影响力变得更加惊人。第二条原则是连锁反应，这是指数级的创新！
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真正的创新想法常常会引起之前无法预见的其他突破，这些突破产生的影响比最初的创新还要大。创新的未来潜在影响是不可忽视的。如果不重视今天的创新，不仅会失去当前立即可见的机会，还会失去不可胜数的后续的未知机会。从长远来看，过早地否定新想法或者不重视创新所带来的损失可能比想象中要大很多。我们来看几个例子。
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指数级的机遇
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创新可以引发一系列未知的其他创新，这些创新会产生比最初创新更大的影响。大数据就是一个很新的创新，其未来的连锁反应仍然是不可预见的，但肯定会引发连锁反应。不要因为今天没有着手分析大数据而错过后面连锁反应所带来的机会。
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1．从电话到因特网到社交媒体
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电话彻底改变了人们的通信方式，对社会也产生了巨大的影响。遍布全球的电话线的作用只有一个，那就是使两个人能够拿起话筒来就可以进行交谈。在布电话线的时候，人们还没有更宏伟的愿景。如果除了方便交谈之外没有其他的需求，电话现在应该仍是历史上最有影响力的发明之一。
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然而，最终有人发现了同样的这些线可以传输数据。最初传送的是类似传真的简单数据，而最终调制解调器的使用开始变得广泛。这些老式的电话线使人们能够访问早期的因特网。如果没有巨大的访问流量，因特网也许根本就不会存在，至少不会发展得这么快。巨大的访问流量导致因特网产生了扩张需求。所有这一切都是从那些简单、技术含量低的电话线开始的。因特网是连锁反应的一个实例，它是电话连锁反应的产物。刚开始布电话线的时候，没有人能够想到那些线以后会发展出什么新用途，但它们的新用途最终使用得相当广泛。这就是所谓的连锁反应。
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从电话到社会化媒体到分析
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电话是通信的革新。电话线后来在因特网的兴起中扮演了非常重要的角色。因特网又进一步派生出了社交媒体，后者再次革新了我们的通信方式。想象一下，如果当初没有那些电话线，我们今天的生活会多么不同！
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电话的连锁反应产生了因特网，因特网的连锁反应使其自身得到了巨大的发展。甚至在20世纪90年代中期，也很少有人能想象到因特网带来的所有这些创新。其中一个连锁反应是电子商务的爆发，包括Amazon、eBay、craigslist等打破传统商业模式公司的崛起。近期的另一个连锁反应是LinkedIn和Facebook等社交网络站点的兴起，它们提供了全新的通信和社交方式。令人啼笑皆非的是，电话革新了我们的通信方式，然后电话线促成了因特网的兴起，接着因特网通过社交媒体再次革新了我们的通信方式。
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其他连锁反应的例子也包括了多人联网游戏，该游戏允许玩家与全球的其他玩家在虚拟世界中实时交互。另一个例子是具有GPS功能的手机，它能够告诉你当前位置方圆1英里之内有哪些中餐馆，并能够立即进行预订。下一个是什么呢？现在已经有人在考虑了。
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因特网生成的数据已经彻底改变了分析，以后还将继续改变。正如第2章中所讨论的，对网络行为的分析越来越多，并且我们已经从中获益。对社交媒体评论的分析是因特网孕育出的另一个新分析方法。因特网使用户获益良多，它所生成的数据对分析的研究方式和过程的建立也有着巨大的影响。100多年前刚刚开始布电话线时，没有人能够想到可以对社交媒体网站的评论进行文本分析，但这个时代已经到来。
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2．社交网络分析
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近年来分析创新中还有一种连锁反应，那就是在电信公司中兴起的社交网络分析。它改变了管理客户的方式，我们在第3章中讨论过这一点。多年来，电信公司收集了每个客户每次通话的详细信息。收集这一信息的主要目的是什么？为了计费。没有比这更有趣的了，时隔多年，这一数据还可以用于计费之外的各种分析。
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随着计算能力的提高和库内分析技术的兴起，电信公司开始认真研究每个客户拥有的联系人网络。哪些客户处于相互通话的一个大圈子之中？哪些客户只在亲近的亲属间这样很小的范围内通话？这样的分析不仅从社交动态的角度看是有意义的，而且还可以用于提高维系和发展客户的有效性。
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为什么能这样做呢？实践表明，一旦一个圈子中的关键成员“叛逃”成为了另一家公司的客户，圈子里面的其他成员发生“叛逃”的可能性会非常大，因为他们会追随以前的领导者。了解客户的完整影响力而不仅仅是他（她）的个体价值，有助于帮助公司确定需要花费多大的精力来挖掘、维系以及奖励某一个客户。及早与存在风险的圈子中的成员进行接触，有助于避免一连串客户流失的现象。为了留住大圈子中的客户，可以给出比基于他们个人消费水平的担保更加优惠的条件。这样的分析在分析专家了解可扩展性之前并不可行，它是收集用于计费的通话详细记录所引起的连锁反应。
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3．应用原则
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现在的问题变成了，企业怎样才能形成自己的连锁反应？一旦你的企业拥有了能够帮助打破思维定势的库内分析、MapReduce和大数据，那就可以考虑引发连锁反应了。这种连锁反应是由最初的库内分析引发的。
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形成自己的连锁反应
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当企业开始成功地营造出创新和探索的文化氛围时，创新的步伐会加大。另一个好处是，根据以往的创新经验，识别连锁反应的能力会增强。今天收集的大数据源，或者明天将要建立的分析流程，都很可能在未来产生很大的影响。
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