网站大数据分析

PV:浏览量   UV:绝对唯一身份访问者人数

这是一个定理浏览量PV>访问者人数UV

平均浏览量=浏览量/访问次数

KR:关键词竞争度等级 越大越难优化

0-4比较容易 5-7比较难优化 8以上很难优化

PI:营销价值 越大越有营销价值0.1-0.8营销价值很小0.9-1.5营销价值一般1.6-3.2营销价值很高3.2以上黄金好词

上周笔者小丹为大家讲了关于数据分析的问题，解释各种数据之间的关联性和区别，同时和大家说了当网站数据出现异常的时候可以通过网站数据来进行分析。之后小丹也收到了一些朋友的提问，说到底为什么要做网站数据，这些数据到底有什么用，要怎么来看？所以，进行小丹要和大家来说的就是我们为什么要来做网站的数据分析。

第一，为什么要看网站数据。

网站数据是一个网站现状的具体展现，可以说网站数据是网站的侧写，所以我们作为网站的SEOer而不是网站编辑，一定要懂得来看数据，以知道目前我们的网站处于一个什么样的情况，以便进行下一步优化计划。

1、知道网站目前情况。任何时候看网站数据都要带着目的性的来看，这样你才能够知道这些数据所代表的意义，而不是漫无目的的来单纯的看这些数据，那样对我们的优化毫无帮助。例如，我们来看ip有可能因为：看网站的流量是增加减少；网站出现了问题是收录减少？是关键词排名都下降？是单个关键词排名下降？从这个词的搜索来源流量可以分析出是不是最近的流量减少或者跳出率增加导致判定不满足用户需求。

2、知道网站目前的问题。首先你要先知道你的网站目前出现了什么问题，然后分析这个问题会有那些原因和情况导致的，最终分析出来这些原因可以反映在数据的哪个方面，在根据这个依据来看数据。举个例子说明：网站降权是不是真正的权重降权，判断方式：网站内外部综合评分，内部评分在于网站是否改版，改版后蜘蛛抓取后和原来不同判定打击。看网站蜘蛛：看出改版会导致蜘蛛的短时间内增加与否，通过看百度站长平台的爬行频率来判定网站是否在短时间被百度频繁抓取评分从而来进行评分观察改版后的网站页面组成元素以及来页面的流量质量度来判断网站流量和用户点击质量度观察是否出现ip下降，pv下降、停留时间下降、跳出率增加等问题就可以知道网站是否是真正的权重降权。

所以我们来进行网站数据的分析的顺序一般是：（1）确定网站出现的问题的原因；（2）知道观察网站的哪些数据能够知道网站出现问题的根本原因；（3）通过观察这些数据得到问题的结果，从而制定恢复计划。

第二，用问题来观看网站数据。

网站最常见的问题有：权重下降/上升，最重要的外在表现，流量变化、排名变化、收录变化；网站流量变化一般表现在关键词搜索，权重、流量、流量的质量度、网站页面质量度是通过搜索词来还是输入链接来访问判断的。所以在遇到这些问题的时候，我们多会通过百度统计工具中的统计数据来观察：

1、网站搜索词来源或者任何来源方式数据

2、网站ip数量、pv量

3、来源网站访问链接

4、网站页面跳出率

5、网站页面的停留时间

6、网站有页面热力点击图

网站权重下降首先看流量的来源方式是否发生丢失，或者来了以后的流量是否质量度发生变化，因为能够直接影响到网站降权的数据主要就是流量问题，所以我们要通过上面的七个数据来进行判断。当我们知道了网站出现问题的根源所在的时候，就要有对应的解决方式来稳定网站，否则你的数据分析也仅仅是面子工程罢了。针对网站降权我们来看看它的解封方法有哪些：

1、如果是因为某个主词排名下降导致流量减少那么我们可以通过友情链接的方式来进行改词的权重提升，通过增加自然点击来辅助关键词排名回温。

2、从百度热力图看到某些位置用户点击效果极差，那么我们就要把热力图中点击少的位置内容换成点击多的，以此来稳定页面权重。

3、进来的流量跳出率比较高我们要做的是找到跳出率高的页面然后改变它，找跳出率低的页面对比一下看看这个页面为什么高，改成低的页面的含有的元素或者效果从而提升页面质量，降低高跳出率网站页面的跳出率。

4、最近的pv量开始减少，所以找到导致跳出率高的流量看这些流量点击的页面，因为以前pv少，现在开始少，说明是增加的流量导致少，那么拿现在的流量和以前的流量比，增加的流量是增加在哪一个部分或者哪一些页面增加了流量，查询是不是这些页面导致跳出增加pv减少。

数据分析是什么？

字面上理解就是对数据进行分析。具体的说就是，用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解、消化，开发出数据内部所表现的现象，发挥数据的作用，将有用想信息形成结论进行输出的过程。

数据分析的目的在于将隐藏在一大堆看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律，以帮助在实际工作中管理者的决策和判断。

数据分析一般分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。其中，描述性数据分析是最基础、最初级的，比如描述本月用户增加了多少，PV、UV是多少，都属于描述性数据分析。而探索性数据分析侧重于在数据中发现新的规律，验证性数据分析侧重于验证已有假设的真伪证明。后两者都是比较高级的数据分析。

数据分析的作用

1、分析现状：如企业的整体运营情况、企业的各项业务构成等日常数据。

2、分析原因：告诉你某一现状为什么发生。分析什么原因出现目前企业运营情况，是什么原因造成某项业务的增长或下降。

3、预测未来：告诉你将来会发生什么。大到对企业未来发展趋势作出预测，为企业制定运营目标、策略提供有效的依据，小到对一个功能以后的发展和规划提供数据上的支撑。

数据分析的步骤

1、明确分析目的和思路

什么事情都是在要想清楚目标和思路的情况下进行，不能乱来，不能摸着石头过河，这是在工作中和生活中都应该坚持的。只有这样才能目标明确，并围绕这个目标提出方法来解决。在数据分析中，我们不能拿着一堆数据，然后画了一堆图表，就觉得自己很棒了。而是要事先想好为什么要开展数据分析？本次分析是为了解决什么问题？分析才不容易误入歧途。才能用适当的方法进行适当的分析。

2、数据收集

数据收集一般包括一手数据和二手数据。一手数据指可直接获取的数据，大多数是公司自己的数据库。二手数据指经过加工整理的数据，如：互联网、公开出版物、市场调查调研资料。

3、数据处理

对收集到的数据进行加工处理，形成适合数据分析的样式。从大量杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决最终问题有帮助有意义的数据。其中包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等。原始数据就是再“干净”都需要处理后才能进行分析。

4、数据分析

用适当的方法对处理过后的数据进行分析，提取有价值的信息，最终形成结论。目前大多数数据分析都是通过软件来完成的，减常规的用Excel就能很好的完成数据分析。

5、数据展现

为了让非专业人士都一目了然，都需要将数据通过表格、图形的方式呈现出来。如：柱状图、饼状图、折线图、散点图、雷达图等。大多数情况下，人们对于图形这种方式来展现数据的接受度是很高的。能用图的情况下就不用表格，能用表格就不用文字。

6、撰写报告

分析完了、图画完了，最终肯定都需要形成一个报告。这个报告就是对整个分析过程的总结和呈现。把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。一份好的数据分析报告，需要一个好的分析框架，图文并茂、层次分明，能够一目了然，能够让阅读者正确理解报告内容和结论并产生思考。最终，明确的结论和围绕数据的建议都是必须的。

避免的问题

1、分析目的不明确

解决思想问题是第一要务，即一定要围绕你的分析目的，是为了什么进行分析。只有对自己的目的有清晰的认识，才知道要怎样去实现这个目的，需要通过哪些图标来展示，才会更好的进行问题分析。

2、业务知识不足

数据分析需要结合相应的业务知识、管理知识等方面的工作经验，不能仅仅是数字上的分析。而是在业务逻辑上有一定的关联性。要多思考数据背后的事实与真相，所以数据分析师不单纯是做数学题，还需要懂营销、管理、策略。

3、一味追求高级分析法、高级模型

很多人在数据分析中喜欢使用很高级的分析方法，比如：回归分析、因子分析等。觉得高级分析方法显得专业，结果才更有说服力。其实不然，高级的不一定是最好的，能够简单有效的解决问题的方法才是最好的。“不论黑猫白猫，抓到老鼠就是好猫。

数据分析是增长黑客日常工作中的基本组成部分。产品功能逻辑越复杂，用户量越大，涉及的利益方越多，数据分析的成本和要求就越高。据统计，今天的互联网中，每60秒会产生10万条Twitter微博、50万次Facebook互动、400万次信息搜索。在纷繁复杂的世界里，学会通过量化的方法观测世界，才能更好地理解和玩转一切。

进行数据分析的首要环节是明确分析的目的。脱离具体目标的单纯数据查看没有任何价值。在有些公司里，向数据支持部门索取数据，需要提交相应的流程，转交给对应的负责人进行手动查询。如果分析目的不明确，无疑是在耽误整体项目进度，浪费他人的时间。好的增长黑客懂得有的放矢，杜绝意义不明的数据索取需求。

其次是要了解数据来源的相关信息，包括各项指标的定义、采集点和上报机制。在一家公司内，不同部门关注的指标可能不尽相同。开发人员警惕代码编写中的错误率，产品人员在意每次版本迭代的留存率，而市场人员将更多目光聚焦在推广费用的投入产出比上。

在大部分情况下，各部门通力合作，但也偶尔存在利益冲突的情况。比如在eBay这样的电商平台，很容易就陷入这样的混乱局面：有的人认为买家数量最重要，有的人认为利润最重要，还有人反驳说卖家数量才是关键。实际上，如果问一问eBay的核心领导，他们就会告诉你真正的指标是商品价值量，以及eBay网站上的活跃卖家在全球电商平台的占比。这就需要一套自上而下推行的核心指标作为共识，来凝聚团队劲往一处使。在Facebook，马克·扎克伯格在公司内部大力推行的核心指标是月活跃用户数，而非像其他社交网络如MySpace、Compact那样关注注册用户数量。

在公司内部强调核心指标，意味着员工磋商问题时即便核心领导者不在场，或者不同业务组之间暂时产生矛盾对立时，人们脑子里依然能清清楚楚地界定：对公司发展而言什么是必须严格恪守的，什么是应当暂时妥协的，什么又是能无憾放弃的。这一理念在思路易发散的团队中尤其重要，很多时候它能终结一场无意义的会议，把更多时间花在产出。

不同产品对指标的定义应当建立在品类特性和自身提供的服务核心价值之上。对一款即时通信应用而言，每日启动用户的数量远不如消息发送量重要。如果人们每天打开你的产品在线挂机，却从来不怎么聊天，那即使再庞大的用户基数也不具备价值。

网站数据分析是网站树立排名最基本也是最重要一步，由于分析好了各方面数据，才敢肯定一个网站总体方向和关键词选取。

1、关键词分析

分析往常网站关键词规划，分析网站有流量关键词，分析网站还没有掩盖与网站业务相关关键词，分析出网站主关键词排名情况，分析关键词设计能否合理。分析顶级关键词能否占领了搜索引擎首页排名，分析搜索关键词质量高不高，与网站业务相关度如何，分析关键词转化率如何等等。

2、转化率或业务目完成情况如何

这点主要是针对一些电子商务网站和企业网站而言，一个网站运营好与坏，主要看转化率高不高，而一些企业型网站呢，就主要看品牌宣传力度好不好了，由于企业型网站可能只针对某个范畴，所以行业品牌知名度如何，是可以权衡做好转化率分析，可以明显提升网站价值和品牌。也可以为下一步优化推行工作定制方向和目。

3、流量分析

分析网站流量这是首要工作，假设是网站树立初期，那么此时流量分析就只需记住网站登陆搜索引擎后流量基数即可。假设是网站树立中期话，就要记载网站流量一周平均值，假设是网站树立后期话，就要记载网站流量阶段性动摇值记载好了流量值之后，就可以很好计划出下一步优化推行流量值了。

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数据发掘与数据分析

以分析的视角为切入点，蕴含以互联网、移动互联、IT等科技领域为主的一体化综合型信息服务平台。

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数 据 分 析 技 能 提 升

一，熟悉行业、公司业务及流程

二，明确分析工作目的

三，管理等理论是数据分析的指导思想，使分析思路系统化。例如4P理论等，从哪几个维度去分析？考虑哪几个方面？

四，了解数据分析流程，掌握数据分析基本原理与方法，并灵活运用到实践工作中，不论简单还是复杂的分析方法。

五，数据分析工具，建议先玩转EXCEL数据透视表，有兴趣时间、需要的话再学习SPSS、SAS等统计分析工具，同样，只要能解决问题的工具就是好工具。

六，学会如何用图表有效展现分析结果，PPT有助于数据分析结果展现，达人必备；水晶易表亦对分析结果的展现有很大帮助，选择性使用；思维导图可帮助理清分析思路，根据需要选用。

七，需要经常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？只有这样才有突破点光靠脑袋想是不够的，需要多动手实践，不要怕错，大不了错了重来，数据分析就是一个不断假设、验证的过程不断总结分析方法、分析思路、分析流程，在总结中前行。

八，洞察行业数据。

九，通过不同合法途径（购买、赠书等），收藏一些实用的分析工具书，以便随时查阅，如：《用图表说话》、《EXCEL图表之道》、以及近期（5月底-6月初）将上市的《谁说菜鸟不会数据分析》

十，在工作之余，还要不忘锻炼身体，保持身心健康，普华永道的小表妹就是我们的前车之鉴！做数据的伤不起呀！ ！谨记！！！

4月6日，专注于中国互联网领域大数据分析的权威机构易观，正式对外发布《中国移动直播行业年度综合分析2017》报告。报告通过易观千帆所监测统计的各直播平台数据，针对直播行业市场发展概况、竞争分析、用户分析、发展趋势四个维度，全面揭示了中国移动直播行业的整体发展脉络与走向。值得注意的是，报告中一直播以20.36%的移动全网用户渗透率排名榜首，成为中国最大的泛娱乐直播平台。

一直播移动全网用户渗透率排名第一 确立领军地位

2016年是直播元年，随着资本和巨头的纷纷入场，直播市场体量骤增，移动直播应用如雨后春笋般出现，形成百播大战的局面。一直播联合新浪微博于16年5月入局直播领域，贾乃亮出任首席创意官，并通过明星直播，公益直播等汇聚流量，持续进行品牌曝光，压倒性的明星资源优势助推一直播迅速突围。

根据易观报告数据显示，一直播以20.36%的移动全网用户渗透率排名第一，映客、YY、花椒分别以15.03%、12.86%、8.83%的全网用户渗透率分列二、三、四位。经过近一年的高速发展，一直播成为中国最大的泛娱乐直播平台，正式确立了移动直播行业领军者地位。

直播受资本持续看好，“3+1”联合体凸显一直播优势

一直播凭借母公司一下科技旗下产品秒拍、小咖秀及与新浪微博的深度战略合作，形成“3+1”移动视频生态联合体。一直播所在的一下科技移动视频矩阵，解决了单一短视频平台难以获取用户并实时互动的痛点。秒拍、小咖秀和一直播，通过用户兴趣和行为进行有机串联， 分别满足用户观看、创作、实时沟通等全方面需求;与新浪微博的深度合作则为三大产品内容补充提供了天然载体和传播通道。基于此，一下科技的生态布局赢得资本青睐，在2016年拿到多家知名资本的5亿美元E轮融资。

而“3+1”移动视频生态联合体还为一直播带来了众多独家优势。首先，一直播与新浪微博形成排他性战略合作，一直播SDK内嵌微博，与新浪微博100%数据互通，共享新浪微博庞大流量；其次，一直播导入用户基于微博的网络社交关系，避免主播重新建立粉丝社交关系；第三，一直播平台入驻千余位明星、过万名头部达人和垂直大V，是头部主播最庞大的直播平台。这些优势头部资源，发挥着吸引粉丝导流和生产优质直播内容的双重作用。第四，独有媒体机构和政务部门官微纷纷开通直播，与人民日报、新浪微博联合推出“人民直播“，获主流媒体认可 。平台调性积极正能量。

一直播打响内容战打造多维共生综合性内容直播平台

根据易观报告数据显示，娱乐直播用户增长总体态势进入平缓期，行业竞争从用户覆盖向平台粘性、用户活跃度转移。如何提升、保持高粘性、高活跃度？一直播将目光聚焦在直播内容上，开启内容战略，打造多维共生的综合性内容直播平台。

一直播凭借强大的明星资源与娱乐聚合能力，众多明星选择一直播平台作为互动、宣传的窗口。2016年一直播上线之初，接连7场的宋仲基全国粉丝见面会的独家直播让一直播迅速为人所知。此外，一直播首开公益直播先河，通过“公益+明星+直播”的形式为慈善活动带来极大的关注度，“爱心一碗饭”活动首开公益直播先河，募集善款超过147万元。一直播凭借“画出生命线”再度开启公益直播，累计收到打赏金币数1.447亿，合人民币144.7万元。

上线之初，明星的带动为一直播带来巨大流量，为进一步提高平台粘度及活跃度，一直播从去年开始持续深耕垂直类直播内容，通过一系列举措促进平台上优质直播内容的产出。一直播发布行业首份直播内容榜单，以科学计算方法计算内容指数，对平台上直播内容进行排名，为直播内容创作者提供指导性意见。此外，一直播于近日推出“一直播栏目培育计划”，一直播将为栏目方提供单期30万的直播资源主推商业化；还会每月推出榜单以规范栏目商业化价值；同时会把价值3亿的流量资源导入到直播栏目培育成长。

此外，媒体机构和政务部门官微纷纷开通直播，通过一直播进行新闻报道、政务公开、交通动态等。一直播与人民日报、新浪微博合作打造“人民直播”，获主流媒体认可。截至目前，一直播已经吸引了超1万家主流媒体、自媒体、行业KOL入驻，一直播使新闻报道实现了直播常态化，也将政务通过直播的方式公开透明的展示在大众面前。

当今时代信息化产业飞速发展，各类底层大数据平台百花齐放，亿级数据、秒级响应已经不再是当年的遥不可及的神话。然而对于企业来说，数据计算快仅仅是满足企业进行业务数据分析的硬件基础，如何发掘这些海量的数据产生应用价值，走好数据分析这最后一公里，引导企业进行战略决策却是至关重要的一步。

本文以互联网行业为数据业务分析背景，希望能跟大家交流一些数据分析方面的心得和体验。

——本文使用数据分析工具为FineBI 商业智能工具

数据分析的本质其实是做数据对比分析，没有数据对比，单一的指标统计往往难以发挥数据价值。像我们常见的数据对比分析方法有同比、环比、占比等一系列分析指标，那是不是所有的数据业务场景都可以直接进行套用分析呢？比如我们统计企业2018年1月29日的同比流量，是不是可以直接对比2017年1月29日？表面上看好像2017年1月29日确实就是2018年1月29日时间层面上的同比日期，但是我们仔细对比查看这两个日期会发现2018年1月29日是周一，2017年1月29日确是周日。对于很多行业的企业来说，非工作日和工作日的数据往往是有很大差异的，这个时候单纯从日期层面来进行对比其实是没有什么意义的，选择对比同是周一的2017年1月30日的流量数据进行同比计算可能会更加有价值。

目前互联网行业做搜索引擎的有Google、百度，做综合门户的雅虎、新浪，做即时通讯的主要是腾讯，电子商务方面的主要是阿里、京东、亚马逊等。不论是以上的哪家互联网企业，往往都需要有一套引流、转化、消费、留存方面的运营策略，平台的流量数据分析往往都是非常重要的。

互联网流量数据分析方面，总结主要有如下四种数据常用分析方法：

1.对比分析流量规律，针对时段进行企业服务以及推广活动调整；

2.对比分析结构占比，指导进行定向群体营销推广

3.对比分析异常情况，及时追责并且进行调整；

4.对比追踪活动流量变化，总结活动效果经验以便后续有针对性调整。

如上图所示，我们通过FineBI工具制作出以上的流量数据分析模板，接下来尝试着对数据做一些对比分析。

一、用户浏览量周分布

对于互联网企业来说，流量数据往往都会呈工作周相关。对此，我们可以先宏观地统计出周一到周日中的总的平台流量柱状图数据对比情况。首先我们可以仔细观察工作日和非工作日的数据，发现周末的平台流量较工作日流量要高，这在互联网行业来说都是一个比较普遍的现象。

用户流量的周分布规律之后，我们就大致有一个推广方向，周末休息时间用户群体较大，相较于工作日可以投入更多的和丰富有吸引力推广活动来进行新用户引流和老用户活跃。

接着我们可以进行下一步思考，那工作日和周末我们的活动推广时间如何制定？有的同学们可能会觉得全天活动都可以，不需要关注具体的活动时间。但是对于互联网行业来说，每个时间段的推广费用都是较为昂贵的，我们完全可以分析出工作日和周末的用户流量趋势，进行有针对性的时间段投入推广，通过更小的成本获取到更多的用户流入。

首先是工作日的时间段流量统计分布，我们通过BI工具分时间段作图得到如下所示的流量分布图。可以看出，工作日的流量主要集成在每日的9点（上班时间）、13点（午餐时间）、20点（晚间娱乐休息时间），那么在得到这样的一些用户流量规律之后，便可以在这些用户活跃高峰期时间段有针对性对白领群体多做一些相关商品推广活动，以实现最小时间成本和推广费用最大化用户引流效果。

再来看周末的各时间段流量分布走势，和工作日所不同的是，周末的流量早高峰期延后到了10点，这可能和各位小伙伴们周日作息较晚有关（同学们周末都是几点起床呢），除此之外，晚上的流量高峰退潮期也有延后。针对与周末用户流量分布的特性，互联网企业在周末时可以将活动开始时间和活动结束时间都适当进行延后，这个时候不能再套用工作日制定好的活动时间计划了，因为符合用户群体作息规律的推广促销活动才能达到更好的效果。

二、推广渠道流量分布

对于互联网行业的推广渠道分布主要分为三级渠道：线上渠道、线下渠道、新媒体营销等等。对比分析每个渠道对企业所带来的价值占比差异，以指导制定有针对性营销策略。

如上图所示，由于推广渠道是分多层级的，我们通过BI工具的多层饼图进行数据的分析统计再合适不过了。分析下图的数据我们可以看出，首先是一级渠道的主要战斗力来自于新媒体营销，当今的微信、今日头条等社交媒介社区时代受众广泛，用户群体非常庞大，是公司需要投入主要成本进行推广的。其次线上渠道的效果也不容忽视，对于互联网企业来说，做好百度、Google等SEO搜索引擎关键词推广也是很重要的一部分工作。相较于线上渠道和新媒体营销，线下渠道说所需要的经费和时间、人力成本较大，受众又相对较小，所以此类活动往往针对核心粉丝进行运营即可。

三、各月份指标对比走势

在分析各月份指标对比走势数据之前，先简单介绍下互联网营销常用的几个指标概念：

1.浏览量（pv）

2.访问次数（visits）

3.访客数（uv）

以上三个基础指标常用来衡量流量数据的多少。另外平均访问深度（总浏览量/访问次数）、平均停留时间（总停留时间/总浏览量）、跳失率（跳出次数/访问次数），这三个指标通常可用于衡量流量指标的优劣性。

我们仔细分析上图中的平台流量指标，可以发现10月份是2017全年的流量高峰期，应该跟企业在国庆黄金假期所做的促销引流活动有关。浏览量、跳失次数、访问次数分别为4941、1290、2182，对比计算可得到跳失率为59.12%，明显低于其他时间段的跳失率，说明10月份的活动效果还不错，其经验对以后的营销推广可以起到参考作用。

最后是访问深度用户群体分布分析（跳失率=跳出次数/访问次数），我们通过BI工具将企业的VIP用户、老用户、新用户分别进行分时间段的用户群体访问深度分析统计。总体来说可以发现平台的VIP用户访问深度较老用户以及新用户稍微高些，但是不是太明显，说明平台运营的VIP这部分群体的活跃度还有待提升。同时，平台老用户访问深度和新用户更是相差无几，公司对于用户这方面的活跃运营明显需要加油了，建议将平台的部分忠诚度较高的老用户以VIP用户组建起来，共建平台生态圈，增加整体的用户活跃度。同时可以向老用户以及VIP用户实施一些优惠政策，如定向商品折扣、根据用户画像进行喜好商品特惠推送等。

本次的数据分析经验心得分享暂时先写到这里，后续将继续给大家分享关于互联网数据运营方法的转化、消费、留存等方面的一些经验，欢迎大家一起共同交流探讨互联网运营之道。

记者昨天从工信部组织的“大数据和实体经济深度融合高峰论坛暨2018大数据产业发展试点示范项目发布会”上获悉，使用上海原创技术的“通用拟态大数据平台”，入选工信部2018年大数据产业发展试点示范项目，将为我国在大数据分析挖掘领域实现高效能、高安全提供国际原创技术路径。

当前，我国正在实施大数据战略。随着各行各业积累数据量的增加，数据处理的复杂性、系统能耗、数据安全等挑战随之凸显。“数据大”转换为服务经济社会发展的“大数据”难度，与数字经济蓬勃发展的强劲需求形成反差。如何消除这种反差？中国工程院院士、国家数字交换系统工程技术研究中心主任邬江兴认为，通用拟态大数据平台能提供解决方案。

“通用拟态大数据平台”由上海红神信息技术有限公司、上海红阵信息技术有限公司、复旦大学等单位牵头研制。“拟态大数据”源自“拟态计算”，后者则源自一种动物——拟态章鱼。它能通过扭曲肢体、改变颜色，模仿十几种动物的外表和行为。受此启发，邬江兴提出了研发拟态计算机的构想：计算结构动态可变，适应各种不同应用，以提高计算机效能。在科技部和上海市科委支持下，他带领团队耗时6年，研制出世界首台拟态计算机原理样机。2013年，这项成果入选两院院士评选的“2013年中国十大科技进展”。

2015年，“拟态安全”作为重大战略项目，写入上海科创中心建设“22条意见”。从那以后，拟态计算和拟态安全技术得到市科委、市经信委的更大支持。研发团队将其应用于大数据领域，并牵头成立了全国首个“大数据试验场”联盟，建设引领学术、技术、应用、产业发展的创新策源平台。“大数据试验场”的建设运营，为通用拟态大数据平台此次入选国家示范项目打下了基础。目前，来自试验场的成果正在嘉兴审计系统全面上线应用。

邬江兴表示，与国内外大多数大数据产品不同，通用拟态大数据平台打破了立足于通用计算资源与开源架构的堆叠技术路线，一改数据安全和业务安全领域普遍采取的“外挂式”被动防御策略，引入国际原创的拟态计算和拟态防御理论，从根本上突破体系架构单一性束缚，提高了数据处理与存储效率。通用拟态大数据平台能适应当前“有毒带菌”的网络空间生态，以一体化鲁棒构造产生的内生安全机制，推动该平台形成“自身免疫力”，完成系统整体的升级换代。

据悉，通用拟态大数据平台的建设目标是研制面向大数据处理场景、软硬件深度耦合、节能高效和安全可靠的大数据标准化装备，探索建立自主可控的大数据基础设施，为数据获取、存储、分析、运用等环节提供安全高效的解决方案。（记者 俞陶然）