不过 Zeesha 也坦言：“的确，我们都知道没有大数据就没有所谓的智能分析。但是我们现在所做的正是在这样的前提下来找到新的合适的算法。”她并没有深入去讲目前团队所用的是什么思路，但是考虑到这个领域一时还没有很成功的先例，我们有理由期待在 Zeesha 带领下的 Evernote AI team 在近期做出一些有意思的成果。
Facebook：大数据主要用于外部广告精准投放和内部交流
Facebook 有一个超过 30 人的团队花了近 4 年的时间才建立了 Facebook 的数据处理平台。如今，Facebook 仍需要超过 100 名工程师来支持这个平台的日常运行。可想而知，光是大数据分析的基础设施就已经是一个耗时耗力的项目了。
Facebook 的一大价值就在于其超过 13.5 亿活跃用户每天发布的数据。而其大数据部门经过七八年的摸索，才在 2013 年把部门的 key foundation 定位成广告的精准投放，开始建了一整套自己的数据处理系统和团队。并进行了一系列配套的收购活动，比如买下世界第二大广告平台 Atlas。
据前 Facebook Data Infrastructure Manager Ashish Thusoo 介绍，Facebook 的数据处理平台是一个 self-service, self-managing 的平台，管理着超过 1 Exabyte 的数据。公司内部的各个部门可以直接看到处理过的实时数据，并根据需求进一步分析。
目前公司超过 30% 的团队，包括工程师、Product Managers、Business Analysts 等多个职位人群每个月都一定会使用这项服务。这个数据处理平台的建立让各个不同部门之间可以通过数据容易地交流，明显改变了公司的运行方式。
追溯历史，Facebook 最早有大数据的雏形是在 2005 年，当时是小扎克亲自做的。方法很简单：用 Memcache 和 MySQL 进行数据存储和管理。
很快 bug 就显现了，用户量带来数据的急速增大，使用 Memcache 和 MySQL 对 Facebook 的快速开发生命周期（改变 - 修复 - 发布）带来了阻碍，系统同步不一致的情况经常发生。基于这个问题的解决方案是每秒 100 万读操作和几百万写操作的 TAO(“The Associations and Objects”) 分布式数据库，主要解决特定资源过量访问时服务器挂掉的 bug。
小扎克在 2013 年第一季度战略时提到的最重点就是公司的大数据方向，还特别提出不对盈利做过多需求，而是要求基于大数据来做好以下三个功能：
发布新的广告产品。比如类似好友，管理特定好友和可以提升广告商精确投放的功能。
除与Datalogix, Epsilon,Acxiom和BlueKai合作外，以加强广告商定向投放广告的能力。
通过收购Atlas Advertising Suite，加强广告商判断数字媒体广告投资回报率（ROI）。
LinkedIn：大数据如何直接支持销售和变现赚钱
LinkedIn 大数据部门的一个重要功用是分析挖掘网站上巨大的用户和雇主信息，并直接用来支持销售并变现。其最核心团队商业分析团队的总监 Simon Zhang 说，现在国内大家都在讨论云，讨论云计算，讨论大数据，讨论大数据平台，但很少有人讲：我如何用数据产生更多价值，通俗点讲，直接赚到钱。
但这个问题很重要，因为关系到直接收入。四年半前 LinkedIn 内所有用户的简历里抽取出来大概有 300 万公司信息，作为销售人员不可能给每个公司都打电话，所以问题来了：哪家公司应该打？打了后会是个有用的 call？
销售们去问 Simon，他说只有通过数据分析。而这个问题的答案在没有大数据部门之前这些决策都是拍脑袋想象的。
Simon 和当时部门仅有的另外三个同事写出了一个模型后发现：真正买 LinkedIn 服务的人，在决定的那个环节上，其实是一线的产品经理，和用 LinkedIn 在上面猎聘的那些人。但他们做决策后是上面的老板签字，这是一个迷惑项。数据分析结果出来后，他们销售人员改变投放策略，把目标群体放在这些中层的管理人身上，销售转化率瞬间增加了三倍。
那时 LinkedIn 才 500 个人，Simon 一个人支持 200 名销售人员。他当时预测谷歌要花 10 个 Million 美金在猎聘这一块上，销售人员说，Simon，这是不可能的事。
“但是数据就是这么显示的，只有可能多不会少。我意识到，一定要流程化这个步骤。”
今天 LinkedIn 的“猎头”这块业务占据了总收入的 60%。是怎么在四年里发展起来的，他透露当时建造这个模型有以下这么几个步骤：
分析每个公司它有多少员工。
分析这个公司它招了多少人。