大資料這種東西是伴隨著人們在經手網際網路業務的同時,產生了一種全新的技術。
試想一下，全世界地網頁一共有多少內容？當某個人坐在電腦前。開啟一個搜尋介面，然後在搜尋介面中進入一個關鍵詞。
到底要把全世界網頁中什麼樣地內容呈現給使用者呢？
谷歌公司最早之所以能夠迅速的佔領市場。就在於他們給網頁做出了一份評分機制。
按照以往地搜尋概念來說，如果一個網頁上滿是關鍵詞地話，那它地搜尋排名應該靠前。
可事實上這樣的搜尋結果對使用者來說一點用處也沒有.
所以需要一套評價機制來評價，這個網頁對使用者來說是否有價值？
這就是搜尋引擎最早對使用者有用的地方。
然而隨著搜尋引擎不斷的抓取資料，任何一個使用者如果想要拿到自己有用的資訊，都不得不對整個資料庫進行篩查的話，那麼等待的時間恐怕將會是一個相當漫長時間段。
而如何快速的在資料庫中遍歷並且進行搜尋比對，呈現出最有用的資訊給使用者，就是另一項技術的問題了，那就是大資料.
但是有了這些資料之後，還需要進行分析整理，有可能做出新的業務。
比如某些使用者在自己的社交媒體主頁上所撰寫的興趣是寵物。
那麼也許在社交網路上對他推薦一些同樣喜歡飼養小寵物的使用者，會讓他覺得在這個社群能夠認識更多有趣的朋友.
而眼下李海珍要面對的就是這個。
基於個性化的大資料服務。
現在搜尋引擎技術已經到了，競爭的白熱化。
大家已經解決了大規模資料的檢索和篩查的問題。
可對資料的分析和應用還處於萌芽階段。
而這需要一定的技術含量，甚至花費心血才能攻克這個難題。
從業務上來說，這是有可能帶來全新增長點的新業務。
然而從技術上來說，目前對於這個演算法模型還沒有良好的解決辦法。
人們解決大規模資料檢索的辦法是利用分散式規則進行檢測，同樣的這項技術也給基於個性化的推薦開啟了一扇大門。但是整套演算法必然會非常的複雜。而越是到最後，演算法的強大程度將決定一家網際網路企業是否具備核心的競爭力。
……
這也是為什麼金正宇支援朱勇俊和李海珍聯手解決這個難題的原因。
而另一方面金正宇則期待著，也許能夠從燈塔國收購一家不錯的公司。
……
不過身為檢察官的他，目前也只是給自己昔日的同事提供一些參考。
雖然他在公司的經營上有決定權，但是金正宇並不打算隨便使用這種權利。他享受現在無憂無慮的生活。