Twitter усилил свой арсенал технологий анализа больших данных
Компания Twitter приобрела сервис Gnip, который в реальном времени собирает данные об активности в социальной сети. Эксперты считают, что Twitter сегодня приобретает компании, которые позволят ему эффективнее использовать данные более чем 240 млн активных пользователей социальной сети. Покупка Gnip позволит Twitter без посредников собирать и анализировать данные о своих пользователях.
Подобная информация о пользователях и ее анализ могут заинтересовать спонсоров, рекламодателей и ученых. Только в прошлом году Twitter заработал более $70 млн на предоставлении доступа к своим данным различным компаниям. В 2010 г. Gnip стала первой компанией, которая начала обрабатывать поток данных, в котором содержатся все публичные твиты с момента запуска платформы микроблогов в 2006 г.
Детали сделки Twitter и Gnip не раскрываются. Эксперты полагают, что покупка Gnip во многом была превентивной мерой. Сервисы, которые позволяют вести работу с данными Twitter, в последнее время пользуются большой популярностью, и один из конкурентов социальной сети мог «перехватить» Gnip. Например, в 2013 г. компания Apple уже купила сервис Topsy Labs, спектр услуг которого весьма схож с Gnip.
Вице-президент Twitter по развитию бизнеса Яна Мессершмидт (Jana Messerschmidt) отметила в своем посте о сделке, что приобретение Gnip — это только первый шаг для Twitter. «Мы надеемся, что все больше разработчиков и компаний по всему миру смогут пользоваться уникальным контентом Twitter для создания инновационных решений», — пояснила она.
Ведущий системный архитектор дивизиона данных компании IBS Михаил Соловьев считает сделку более чем ожидаемой: «Gnip всегда выглядел как цель для покупки Twitter. Было несколько непонятно, почему деньги за продажу твитов попадают не в Twitter, а в стороннюю компанию. Сейчас все стало на свои места. Twitter может наращивать монетизацию с использованием новой платформы: продавать не только «сырые» данные — твиты, — но и формировать нужные сводные отчеты, исследования, при построении которых использовать не только доступные через API твиты, но и внутреннюю информацию — связи пользователей, их предпочтения».
