编者按：本文是访谈的第二部分，点击阅读第一部分。

　　数据科学家开始在分析与商业智能领域中赢得声誉，随着数据容量、流动速度和种类的增长，它们一定会在分离信号的噪音方面发挥越来越重要的作用。分离信号的噪音是新创分析公司Metamarkets的CTO Michael Driscoll提出的。

　　但是Driscoll认为吸引数据科学家的不会是非结构化数据；相反，他们关注的是结构化数据的粒度——特别是事务数据流。

　　TechTarget网站记者最近采访了Driscoll，对近几年的数据变化情况与数据分析工具进行了探讨。

　　数据业务的种类在最近几年是如何变化的？

　　Michael Driscoll：这实际上包含了一些变化趋势。首先是出现了传感器技术。这其中包括手机、导航设备或现金收银销售机器。我们的汽车和房子里安装了越来越多传感器，它们负责跟踪行为和事实，以及客户的选择与购物。这是导致数据容量与速度显著增加的原因之一。以前，虽然我们拥有了数量众多的设备，但是它们都没有得到足够的监控。这是趋势的一部分——带宽、存储和计算成本的指数级下降，使得以前保存相对昂贵的数据现在都可以被保存起来。

　　最大且最受关注的数据是事务数据和事务流。以前，许多系统在设计时只是对事件进行概要分析，但是现在人们越来越有可能执行数据底层分析，即事务层。事务可能发生在超市信用卡刷卡机的刷卡操作时，发生在高速公路的电子收费区，以及发起电话呼叫时。所有这些事务都拥有众多的属性，通常是指在事务发生时或发生之后向实际的服务器发送的数据。所有这些事务就构成了整个世界的变化。对于我而言，这就是最有意思的结构化数据类型。

　　为什么您认为事务数据是最值得关注的？

　　Driscoll：事务代表着事实，如果建立模型，那么从真实操作建立模型要比从单纯说词建立模型更容易。同样，按照我的经验，如果要从我2年前任职的北美电信公司的顾客维系建立模型，我们可以取回全部客户通话日志，对准备放弃这个供应商的客户进行数据分析。我们可能已经做了这一步，并且执行了一些情感分析。人们可能会宣称(实际上人们通常会这样做)手机的信号质量有问题，他们经常会遇到通话断线问题。因此，他们是有情绪的，这正是他们取消合约的原因。如果我们分析真实的数据，我们会发现取消合约与信号质量、通话断线次数并没有很直接的联系。而更重要的是他们的朋友(经常通话的朋友)是否在上个月取消了合约。这就是问题的区别所在。结构化数据能够反映非结构化数据很难发现的真实情况。

　　这些新数据源如何影响模型的建立方式？

　　Driscoll：直到现在，许多关于实际数据的统计建模通常都只是针对非常小的数据集。或者，我可以说许多统计建模都是针对汇总数据执行的。随着支持每日数十亿的成熟事务数据的出现，它改变了公司建立客户模型的方式。这些模型变得更加复杂、更加强大且更具挑战性。最终，在模型的时间粒度方面，它改变了建模范围，将客户行为分析的周期从较长的季度或月份减小为分钟。

    点击继续阅读：数据科学家如何看待Hadoop技术和R语言