ComScore的一项业务是分析消费行为数据，并将这些数据卖给很多大型互联网企业，用于向网站访问者提供个性化的展示广告。数据分析是ComScore、Nielsen、Omniture等公司最具活力的业务，但同时也意味着挑战。

　　通常，广告商衡量广告投放效果的主要依据是将消费者浏览广告的次数与广告展示次数对比，这种方式对于营销人员来说不够灵活。

　　随着传统在线广告模式受到越来越多的质疑，ComScore、Nielsen、Omniture和Google等企业开始摒弃这种模式，甚至开始引入电视广告测量模式来评估在线广告。AOL周一与Nielsen合作向广告主提供基于收视率百分点(Gross rating points，GRP)的网络视频广告，这与电视广告的购买模式相同。AOL承诺视频广告将在特定人群中的展示次数达到广告主的预期值。周二，Google紧随其后，也推出了类似的服务Active GRP，同时测量样本用户和匿名用户的收视率。

　　为了增强竞争力，ComScore开始向客户提供定制数据库和分析软件来加快海量数据的分析，从而提升分析服务的质量和速度。

　　在接受CIO杂志采访的时候，ComScore的CTO 麦克布朗表示：ComScore已经将数据分析流程的周期从过去的48小时缩减到了6小时，同时将数据处理能力提高了一倍，达到每月9000亿条记录，而一年前的月度记录处理能力是4730亿条。ComScore处理的数据包括页面浏览(Page Views)，会话时长(Session duraton)和独立访问用户(Unique Visitors)以及人口统计。

　　ComScore通过一个web门户采集客户数据，并将其功能发展成一样极具竞争力的产品，正如布朗所说：“没有人相信我们能把这事做起来。”

　　布朗认为，过去的专有软件架构无法满足目前的数据分析指标，于是该公司选择搭配使用Hadoop软件与EMC Greenplum数据库和Syncsort数集成软件。Syncsort被装载入Greenplum数据库，而Greenplum又运行在MapR的Hadoop框架之上，整套系统都运行在戴尔服务器上。客户的数据在Greenplum数据库中被压缩，然后在数据集成软件Syncsort中处理。

　　企业管理协会分析师Shawn Rogers表示，ComScore采用Hadoop，Greenplum和Syncsort软件的混合模式标志着企业正在摆脱单一供应商模式。过去将所有数据塞入一个数据仓库架构中的做法已经过时，企业正在将数据和工作负载转移到能找到的最佳的平台之上。

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