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2013年9月13日 星期五

2013/9/13「看龐大資料如何靠分析顛覆一切」

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看龐大資料如何靠分析顛覆一切

摘錄自:大師輕鬆讀電子報                        2013/9/13

大數據 Big Data 書摘 - 大師輕鬆讀電子報 - 20130813

分析大量資料,找出其中的相互關係,再根據這些相互關係做出預測,正是大數據的核心所在。

2009年發生的 H1N1禽流感病毒事件,就是說明運用大數據的好例子:
傳統上,美國疾病控制及預防中心追蹤病毒的方法,是蒐集醫師出診的資料,然後用 2 星期左右的時間完成圖表編製及公告。 Google 提出了另一種完全不同的方法。它根據人們感冒時上 Google 搜尋治療方法的數據,藉此追蹤 H1N1的病毒傳播。接著又從 Google 過去和流行性感冒傳播的相關史料中,整理出有相互關係的搜尋用語。這使得衛生官員不用再花幾個星期等待美國疾病控制及預防中心的資料更新,便可以即時追蹤 H1N1的散播程度並且迅速提出因應之道。

了解資料的相互關係可能不會精確地告訴我們事情發生的原因,也不是提供終極答案的工具,但卻可以提供我們各種新的見解和效益,幫助我們更貼近現實。

繼數位革命後,大數據潮流再度顛覆我們的生活、經濟、社會、科學各層面,造成巨大轉變、勢不可擋的趨勢以及隨之而來的種種隱憂。但在不久的將來,當數據化更為普遍,我們一定會把它視為理所當然。

在類比時代,資料的蒐集和分析異常昂貴且相當耗時。數位化已經在根本上扭轉了這種局勢,因此在不久的將來,3 項新興趨勢將顯著成長:

趨勢 1 數據化將更普遍

大數據的核心信念之一是提出,巨大量體的資料有其特殊價值存在。有了這層認識,「數據化」就是要從沒人認為有任何價值的材料中發掘數據的過程。

當大數據的好處得到更多認可和重視時,更多現實世界的現象就會被數據化,或轉換成可以讓電腦分析的有用資料。最明顯的應用將是:

■真實世界的度量指標──時間、距離、區域、音量和重量,現在都能以更高的正確性和精確性,進行度量及追蹤。

■文字──谷歌和其他公司正努力將印刷書籍變成數據化內容,以供機器搜尋、索引和處理。

■地點── 1990 年代,價值數百美元的全球定位系統模組,如今可以花不到 1 美元大量生產。此外,無線科技也更為廣泛流傳、廣泛使用。

■互動──臉書在 2012年大約擁有 10 億用戶,意味僅只一家公司有辦法取得超過全世界 10% 人口的資料。但臉書資料能做的不只是追蹤 1000 億條友誼連結,對於信用記錄和未來各種商業的應用,都可能具有極大的價值。

趨勢 2 資料將成為關鍵資產

隨著大數據的應用,資料的價值正在改變。在數位時代,資料褪除它支援交易的角色,並且往往變成交易的商品本身。在大數據的世界,情況再度有了變化。資料的價值從原本的用途轉移為未來的可能用途。你可以對它進行很多不同的操作:

■以不同的方式再次使用──一旦資料被電腦取得並儲存,就可以透過各式各樣的創新方法再次使用。完全在於企業如何看待資料。

■和其他資料結合──網際網路上的「混搭」概念,是以新奇的方法結合兩種或多種資料來源,將是某些重大分析研究的前身,也正是大數據未來將促成的結果。

■尋找新奇的用途或「廢物利用」──隨著科技進步,追蹤人們進行數位活動留下的蹤跡愈來愈容易,許多企業也更精於取得廢棄或二手資料,再透過其他方式使用。

在大數據的世界,了解愈多就愈有競爭優勢。資料可以形成強大的進入門檻。例如,假設有某個更好的 Google、更進步的臉書或是更聰明的亞馬遜出現,它必須奮力贏得注意,因為那些企業從他們既有顧客的互動中,已經蒐集到如此多的資料,它們可以精確了解顧客想要的是什麼。很難想像會有更好的科技或更好的經驗,足以抵銷這些市場龍頭早已蒐集到關於什麼最有效的龐大資料。

趨勢 3 分析將凌駕專業知識

大數據的價值鏈通常類似下方描述的一樣:

■握有大量資訊的資料持有者會試著從資料中萃取價值,但是他們有時會欠缺必要的技巧和專業知識。

■資料專家就是擁有必要的專業知識和技術,可以執行複雜資料分析的企業。

■在大數據價值鏈中通常會出現的第三方,就是那些具有大數據心態的企業和個人,因此可以在其他人之前發現機會。這些個體或許沒有存取資料的管道或採取行動的必要技術,但是身為機靈的先驅行動家,他們會看到可以掌握價值的機會。

大數據產生的最大衝擊是資料導向的決策將可以用來強化或推翻人為的判斷。主題領域專家、實務專家和統計學家、資料分析師相形之下,將會喪失他們的部分光芒,後者將不受舊的做事方法制約,而讓資料發聲。這種新架構依靠的是資料的相互關係,而沒有預判或成見。
專家的影響力正在消退,不受舊的做事方法制約的統計學家及資料分析師將異軍突起。

【完整內容請見《大師輕鬆讀》No.506


2013/9/13「大數據」

No.506 趨勢與網路

大數據
Big Data

摘錄自:大師輕鬆讀電子報                        2013/9/13

過去依賴專家經驗或領導者主觀判斷,將被資料導向的決策所取代。在大數據的世界,新型態的分析將造就一波新奇的見解和運用,重新塑造我們的生活、工作和思考方式。

原文書特色:
★《華爾街日報》、《波士頓環球報》、《柯克斯書評》多家媒體好評推薦
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本期目錄:

主題看板

大數據狂潮震撼現在、衝擊未來

1 資料分析及運用的3項轉變

大數據的崛起將為社會對資訊的分析及運用方式,帶來 3 項根本轉變:

轉變 1 處理全部資料,不僅是樣本
轉變 2 降低對精確度的要求
轉變 3 不求原因,只看模式

2 即將發生的 3 項新興趨勢

在類比時代,資料的蒐集和分析異常昂貴且相當耗時。數位化已經在根本上扭轉了這種局勢,因此在不久的將來, 3 項新興趨勢將顯著成長:

趨勢 1 數據化將更普遍
趨勢 2 資料將成為關鍵資產
趨勢 3 分析將凌駕專業知識

3 大數據有何隱憂?

當大數據更加廣泛流傳時,將會產生一些社會必須解決的關鍵議題。這些議題中比較明顯的有:

議題 1 如何維護隱私?
議題 2 我們可以因為人們的傾向處罰他嗎?
議題 3我們將成為資料的犧牲品嗎?

主題看板:

大數據狂潮震撼現在、衝擊未來

過去依賴專家經驗或領導者主觀判斷,將被資料導向的決策所取代。在大數據的世界,新型態的分析將造就一波新奇的見解和運用,重新塑造我們的生活、工作和思考方式。

分析大量資料,找出其中的相互關係,再根據這些相互關係做出預測,正是大數據的核心所在。 2009年發生的 H1N1禽流感病毒事件,就是說明運用大數據的好例子:

傳統上,美國疾病控制及預防中心追蹤病毒的方法,是蒐集醫師出診的資料,然後用 2 星期左右的時間完成圖表編製及公告。 Google 提出了另一種完全不同的方法。它根據人們感冒時上 Google 搜尋治療方法的數據,藉此追蹤 H1N1的病毒傳播。接著又從 Google 過去和流行性感冒傳播的相關史料中,整理出有相互關係的搜尋用語。這使得衛生官員不用再花幾個星期等待美國疾病控制及預防中心的資料更新,便可以即時追蹤 H1N1的散播程度並且迅速提出因應之道。

了解資料的相互關係可能不會精確地告訴我們事情發生的原因,也不是提供終極答案的工具,但卻可以提供我們各種新的見解和效益,幫助我們更貼近現實。

繼數位革命後,大數據潮流再度顛覆我們的生活、經濟、社會、科學各層面,造成巨大轉變、勢不可擋的趨勢以及隨之而來的種種隱憂。但在不久的將來,當數據化更為普遍,我們一定會把它視為理所當然。


2013/9/13「數據帶動銷售成長3建議」

專家解讀

數據帶動銷售成長 3建議

摘錄自:大師輕鬆讀電子報                        2013/9/13

大數據對銷售管理有何意義?它是一種超越傳統的客戶關係管理工具的途徑,幫助你進行微型市場區隔、情感分析、客製化交叉銷售等。幾個轉化資料為營收的建議如下:

建議 1 讓每個資料來源都創造收益

創造更多機會讓客戶向你提供他們的資料。盡可能與外部供應商結盟,然後努力從他們的資料分析中得出一些見解。甚至一些非正統的資料來源,像是社交網站上的閒聊也幫得上忙,如果理解他們在說什麼。有了供應商的數據也可能提供一些顧客喜好的有用情資。

建議 2 銷售要客製化

使用精密的微型市場區隔分析,提出客製化的銷售建議和做法,精確滿足買方的需求。使用數據預測客戶的動向,從而制定顧客獎勵方案鼓勵客戶再次上門。亞馬遜網路書店的「買此項產品的客戶也買了……」推薦引擎,已經證明極其成功,一般認定增長了 20 30 的銷售。

建議 3 以數據為核心

有效運用數據、系統性成長機會調查,以及根據銷售策略而來的基礎資料做出決定。這可能帶來全新的銷售方式,讓公司賣得比競爭對手好。 Mint. com 是一個例子,它是 Intuit 的個人理財子公司。 Mint.com 提供 Intuit 500 萬客戶一項免費服務,讓他們總覽自己所有的金融帳戶,甚至包括其他銀行管理的產品。如果客戶有現金存放在數個帳戶卻不生利息, Mint.com 會提醒注意並建議把現金匯集成單一帳戶,孳生較高的利息,也因此替 Mint.com帶進一些服務佣金。如果顧客的消費和儲蓄模式,屬未受保的資產項目, Mint.com 也會提出保險建議,並由保險公司付給 Mint. com 撮合佣金。這個想法就是聰明使用大數據,提出新的銷售方案,以加強現有的銷售關係並提出新的銷售模式。



2013/9/13「數據分析重塑競爭優勢」

編輯小語

數據分析重塑競爭優勢

摘錄自:大師輕鬆讀電子報                        2013/9/13

超級數據解析正逐漸嶄露鋒芒。從我們在超市採購了哪些物品,到我們與友人之間的私人電子郵件內容,電子紀錄都詳細記載。這種從手寫到數位的轉變過程,加速了超級數據解析的興起。

超級數據解析的能力目前還在不斷增強,其實是由許多不同創舉產生的結果,原因說明如下:

原因 1 公民資料的開放出售

公家資訊再加上企業與信用卡公司對於你購物喜好的了解,就可以打開各種數據處理的機會。除此之外,零售商具備不凡的數據處理能力,為了賺取費用,零售商會把任何人的詳細資料賣出去。

原因 2 網際網路結合各種資料庫

網路彌補了這種狀況,此外網路上還有更先進的技術,可以將數據從一種格式轉換成另一種格式。

原因 3 企業掌握並整合數位資訊

現在大多數企業的設備都不斷更新,使企業能夠掌握數位資訊並加以整合。

原因 4 電腦處理能力持續增加

電腦的處理能力持續地增加,價格也愈來愈低。數據儲存的能力每隔 2 年也會上升大約 1 倍。在2007 年,要儲存 1 兆位元的資訊只需大約 400 美元左右。

原因 5 以電腦為基礎的類神經網路

研究人員可以將原始資訊輸入這些網路,然後篩選大量的數據之後,這種網路就可以得出相當可觀的預測。

原因 6 微型感應器配合資料庫科技

目前在研發當中的微型感應器,可以在生產過程中就嵌入產品之中。這些奈米感應器可以用來顯示產品在使用之前的前置時間、運送的距離,以及和哪些產品共同使用。