分析人的位置功能职位级别一切参数，这些都是我们模型里面的各种功能。然后去分析，他们内部有多少HR 员工，有多少负责猎头的人，他们猎头的流失率，他们每天在Linkedin的活动时间是多少。
这是 LinkedIn 大数据部门最早做的事情。
Simon 告诉36氪，公司内部从大数据分析这一个基本项上，可以不断迭代出新产品线 LinkedIn 的三大商业模型是人才解决方案、市场营销解决方案和付费订阅，也是我们传统的三大收入支柱。事实上我们还有一个，也就是第四个商业模型，叫“销售解决方案”，已经在今年 7 月底上线。
这是卖给企业级用户的。回到刚才销售例子，LinkedIn 大数据系统是一个牛逼的模型，只需要改动里面一下关键字，或者一个参数，就可以变成另一个产品。“我们希望能帮到企业级用户，让他们在最快的速度里知道谁会想买你的东西。”
虽然这第四个商业模式目前看来对收入的贡献还不多，只占 1%，但 anyway 有着无限的想象空间，公司内部对这个产品期待很高。“我还不能告诉你它的增长率，但这方向代表的是趋势，Linkedin 的 B2B 是一个不用怀疑的大的趋势。”Simon 说。
Google：一个闭环的大数据生态圈
作为世界上最大的搜索引擎，Google 和大数据的关系又是怎样的呢？感谢微博上留言的朋友，这可确实是一个很有意思的议题。
Google 在大数据方面的基础产品最早是 2003 年发布的第一个大规模商用分布式文件系统 GFS（Google File System），主要由 MapReduce 和 Big Table 这两部分组成。前者是用于大数据并行计算的软件架构，后者则被认为是现代 NOSQL 数据库的鼻祖。
GFS 为大数据的计算实现提供了可能，现在涌现出的各种文件系统和 NOSQL 数据库不可否认的都受到 Google 这些早期项目的影响。
随后 2004 和 2006 年分别发布的 Map Reduce 和 BigTable，奠定了 Google 三大大数据产品基石。这三个产品的发布都是创始人谢尔盖 - 布林和拉里 - 佩奇主导的，这两人都是斯坦福大学的博士，科研的力量渗透到工业界，总是一件很美妙的事。
2011 年，Google 推出了基于 Google 基础架构为客户提供大数据的查询服务和存储服务的 BigQuery，有点类似于 Amazon 的 AWS，虽然目前从市场占有率上看与 AWS 还不在一个数量级，但价格体系更有优势。Google 通过这个迎上了互联网公司拼服务的风潮，让多家第三方服务中集成了 BigQuery 可视化查询工具。抢占了大数据存储和分析的市场。
BigQuery 和 GAE（Google App Engine）等 Google 自有业务服务器构建了一个大数据生态圈，程序创建，数据收集，数据处理和数据分析等形成了闭环。
再来看 Google 的产品线，搜索，广告，地图，图像，音乐，视频这些，都是要靠大数据来支撑，根据不同种类数据建立模型进行优化来提升用户体验提升市场占有率的。
单独说一下 Google maps，这个全球在移动地图市场拥有超过 40% 的市场占有率的产品，也是美国这边的出行神器。它几乎标示了全球有互联网覆盖的每个角落，对建筑物的 3D 视觉处理也早在去年就完成，这个数据处理的工作量可能是目前最大的了，但这也仅限于数据集中的层面。真正的数据分析和挖掘体现在：输入一个地点时，最近被最多用户采用的路径会被最先推荐给用户。
Google 还把 Google+，Panoramio 和其他 Google 云平台的图片进行了标记和处理，将图片内容和地理位置信息地结合在一起，图像识别和社交系统评分处理后，Google 能够把质量比较高的的图片推送给用户，优化了用户看地图时的视觉感受。
大数据为 Google 带来了丰厚的利润，比如在美国你一旦上网就能感觉到时无处不在的 Google 广告（AdSense）。当然，它是一把双刃剑，给站长们带来收入的同时，但如何平衡用户隐私的问题，是大数据处理需要克服的又一个技术难关，或许还需要互联网秩序的进一步完善去支持。
像在【上】中所说，除 Facebook 等几个很领先的公司外，大部分公司要么还没有能力自行处理数据的能力。最后附上两个例子，想说这边的大公司没有独立大数据部门也是正常的，采取外包合作是普遍现象：
Pinterest：
Pinterest 曾尝试自行通过 Amazon EMR 建立数据处理平台，但是因为其稳定性无法控制和数据量增长过快的原因，最终决定改为使用 Qubole 提供的服务。在 Qubole 这个第三方平台上，Pinterest 有能力处理其 0.7 亿用户每天所产生的海量数据，并且能够完成包括 ETL、搜索、ad