2015/3/1 「月薪１０萬？本世紀最「性感」的５種職業」

月薪１０萬？本世紀最「性感」的５種職業

摘錄自：Cheers雜誌電子報                     2015/1/22

2015-01

Cheers雜誌172期

作者：薛怡青

 

圖片來源：Amily-shen

歐美地區大數據相關職務的年薪達350～475萬元。《華爾街日報》（The Wall Street Journal）指出，資料科學家年薪甚至可達950～1,600萬元。在台灣，目前大數據相關工作的月薪從5萬元起跳，上看10萬元。

當世界衛生組織（WHO）在2014年10月公布伊波拉病毒（Ebola）在全球有8,997個感染病例，並奪走4,493條人命的警訊時，加拿大的Bio Diaspora公司運用地理資訊系統（GIS）結合大數據（big data），發布了一張動態全球病毒地圖，預測下一個可能引爆伊波拉病毒的地區。

Bio Diaspora分析全球航班資訊、人口移動、溫度、濕度變化等資訊，建立模型，找出下一個可能爆發感染的傳染途徑。就像2008年Google推出流感預測趨勢（Google Flu Trends），透過分析使用者在各地區搜尋流感相關的關鍵字，來預測流感會爆發的地區。這些幫助人類「未卜先知」的工程，就是大數據的魅力。

與其說大數據是新科技，更正確地說，它是種革命性的概念。隨著數位化、網路化，資料累積的速度超乎想像。舉例來說，在Facebook上每10秒有5,000多萬則以上貼文、Apple Store每分鐘有5萬個App被下載、Google每分鐘有400萬筆關鍵字搜尋，這些驚人數字的背後，隱藏了巨大的商機、預測性以及決策的影響力。

根據國際數據資訊（IDC）預測，大數據整體技術與服務市場的年複合成長率為31.8％，市場規模至2016年將達到238億美元（約新台幣7,500億元）。隨著大數據成為顯學，人力市場對相關人才的需求強烈，IT研究及顧問公司Gartner指出，全球至2015年因大數據所產生的IT技術職務，將有440萬個。麥肯錫（McKinsey）更預測，至2018年，單在美國就有14～18萬的專業資料分析師職務需求量。

讓資料個性化，推動服務升級

事實上，每個人隨時隨地都在被搜集資料。只要透過有系統地整理、運算與分析，就能解讀顧客在想什麼、需要什麼，這些資訊將成為洞察使用者的最佳線索。

例如，澳洲的老牌酵母鹹味醬Vegemite在2009年銷售量大幅下滑，為了重新掌握消費者，委託IBM進行數據調查分析，包括部落格、論壇、網路新聞等等，總共蒐集了超過30種以上語言、50萬筆資料，從中發現消費者對醬料的創新用法。於是Vegemite發動新的社群行銷活動，讓市佔率起死回升。這就是大數據的魔力，難怪美國政府將其定義為「未來的新石油」。

各行各業應用大數據而成功預測結果、或力挽狂瀾的案例不勝枚舉。因成功切入市場而聲名大噪，功典資訊總經理夏雨農分析，大數據是種「服務升級」，透過「個性化」資料，讓原始資料產生意義，再藉此贏得商機。以往空有資料，卻無法區分「雜音」與「關鍵資料」，往往出現企業滿手好牌卻胡亂出招的狀況。

夏雨農提醒，目標是應用大數據的核心，例如是針對頂級客戶推出更高單價商品、還是擴大客群與市佔率，這兩個目標所設定的資料分析與解讀面向就非常不同。

21世紀最性感的職業

至於因應大數據潮流所造就的新職種中，最具代表性的，莫過於資料科學家（data scientist），能透過電腦演算分析資料、解讀意義，難怪《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）將它稱為「21世紀最性感的職業」。

而進入這一行，需要哪些能力？夏雨農指出，需具備統計學、數學、電腦演算程式技能。另外，因為資料來自企業各部門，更要有橫向跨部門索求資料的溝通力，彙整資料的整合力，對於資料的好奇與洞察力。

畢竟，大數據的價值不在資料本身，而是如何從巨量資料中萃取出洞見。誰有這樣的本領，誰就是當紅炸子雞！

Hot Job！

★資料科學家：

具備統計學、數學等專業，能將大量資訊運用電腦演算，轉換成具有商業價值的資料，並具備優秀的溝通力，能分析、解釋資料，影響企業決策。

★資料視覺化分析師：

將大量資料經過演算、建立預測模型， 再透過如Tableau、QlikView、Spotfire等工具，進行視覺化轉換，強化資料的易讀性。

★商業智慧分析師：

具備Hadoop、Hive及HBase等軟體使用經驗，能分析企業資料倉儲的各種不同類型資料，從中洞察客戶行為、市場趨勢，進而擬定策略。

工作大未來　2015關鍵報告

★資料管理師：

企業內所有資料的「進」與「出」，都需要經過他認證與管理。也必須確保資料的安全性，甚至具備資料備援的專業技能。

★資料工程師：

需懂資料庫、資料結構、自然語言處理、數據採礦、數據模型等技術，協助建構大數據的資料平台架構。

2014/11/15 「大數據分析「潛進」辦公室，決定你的薪水還可預測你何時會離職」

大數據分析「潛進」辦公室，決定你的薪水還可預測你何時會離職

摘錄自：天下雜誌每日報電子報                        2014/11/11

2014-11-11 Web only  作者：黃嬿／科技新報

 

圖片來源：flickr.com/photos/lod2/13432681315/

企業人力資源與財務工具雲端軟體供應商 Workday 宣布，推出類似 Netflix 電影建議清單、Linkedin 人際關係建議清單，或是 Facebook 用來決定你的動態牆上廣告類型的資料分析工具，用來做什麼呢？決定該給員工多少薪水，預測某個員工會不會離職。

 

Workday 聲稱這個新工具可以預測可能會在未來一年內離職的優異員工，還能建議企業要如何留下這名員工，譬如為其加薪或是換工作內容。Workday 的財務支出報告軟體，還可以預測哪些員工的薪資可能會超過公司預算。

▲Workday 的資料分析可預測績優員工未來一年離職率（Source：New York Times）

Workday 資料分析總監  Mohammad Sabah 原來任職於 Yahoo 與 Netflix，他說他轉到企業軟體公司工作的原因就是，可以透過資料分析解決對企業來說很困難且影響很大的阻礙，譬如如何讓員工更快樂，或是如何改善企業效能。

「我們已經應用機器學習去影響職業選擇、薪水、員工僱用等決策」同時他也說，「我們很驚訝資料分析用來預測員工何時會離職是這麼準確。」但其實這中間有很多待商榷的變數，譬如社群資訊是否能真實反映一個人對工作的態度？以及這個軟體提供的績優員工名單，是否也能包括這個人在未來的表現？

雖然 Workday 沒有詳細說明這個新產品收集員工資料的方式，但事實上所有的雲端供應商都是一個龐大的資料收集器，無論 Workday 新的產品運作的如何，唯一可確定的是將會有愈來愈多的公司收集與測量我們的生活點滴，以後大家在辦公室的一舉一動，都得愈來愈小心謹慎了。

（新聞來源）

（本文轉載自2014.11.10「科技新報TechNews」，本文僅反映專家作者意見，不代表本社立場。）

2014/1/3「靠分析闖出大事業」

編輯小語

靠分析闖出大事業

摘錄自：大師輕鬆讀電子報                        2013/1/3

想要事業成功，就必須遵從數據的引導。過去依賴專家經驗或領導者主觀判斷，今後將被資料導向的決策所取代。

時代在改變，數據思考者在各種商業領域中的表現，開始持續超越學者專家。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。藉由運用數據而非推測，你就可以根據冷酷且明確的事實採取行動，而不單只是靠著自己的希望和信念。

2014/1/2「六大趨勢改寫規則 - 趨勢 3 海量數據：數據之海 產出新黃金」

六大趨勢改寫規則 - 趨勢 3 海量數據：數據之海 產出新黃金

數據之海　產出新黃金

摘錄自：天下雜誌電子報                        2013/12/31

2013-12-25天下雜誌 538期 作者：彭子珊

 

圖片來源：達志影像／美聯社提供

你我每天都生活在「數據之海」中，從個人上網瀏覽、刷卡付帳到政府統計，點滴資料蘊藏無窮價值，只待有創意的金頭腦挖掘。

住在日本東京足立的千代，習慣週末早晨到住家附近的麥當勞來杯咖啡。星期五中午，她的手機裡傳來了麥當勞推出週末新品的訊息，還附上專屬於她的優惠券，她決定隔天去試試。

週六早上，她和先生到了麥當勞，用手機應用程式裡的優惠券觸控點餐，再用手機錢包結帳，「您累積的點數可以折價一百日圓喔，這次要用嗎？」店員笑咪咪地問她。

這是日本麥當勞和電信商NTT Docomo合作的手機支付系統，透過完整地收集、運用所有消費者資訊，形成線上到線下（online to offline），虛實整合的生態體系。一旦消費者建立帳號，從用餐喜好到刷卡資訊，日本麥當勞都可以透過客戶關係管理系統進行分析，提供客製化服務。

有愈來愈多企業，追隨日本麥當勞的腳步，在空前浩瀚的海量數據裡掏金。

據市場研究機構ＩＤＣ預估，二○二○年，全球資料量上看四十ＺＢ（相當於一兆ＧＢ），約二○一二年的十五倍。

大數據商機，已經在爆發邊緣。

根據海量數據創業網（Big Data Startups）統計，光是一三年一年，海量數據相關新創公司所獲得的資金，就高達三十六億美元，幾乎是前五年的總和。

「二○一四年，所有重要企業都會擴大雲端、行動和海量數據相關投資」，ＩＤＣ資深副總裁詹斯（Frank Gens）預估。

從數據分析、精準行銷、與使用者互動，到完整打造自有生態體系，海量數據改寫了行銷的傳統定義，更翻轉了企業與消費者之間的關係。

大數據時代，有三項特色。

特色一：精準互動 新行銷時代

十月，美國國家廣告商協會年度大會上，以「瘋狂」來形容眼前的行銷劇變。

沃爾瑪行銷長昆恩（Stephen Quinn）直言，新時代的轉型令人痛苦，「但這間屋子裡的每個人都得更以消費者為優先」。

轉型難就難在，企業想要賺錢，不能再只憑單向放送產品或服務的資訊給消費者，也不只該知道消費者要什麼，而得運用數據分析和社群互動，精確抓住需求產生的時間、地點與形式。

如此天時地利人和之下，再不著痕跡地把相關產品及服務資訊送到消費者眼前，讓其心生嚮往與讚嘆，進而採取行動。

特色二：社群支援 共同創作

「前方一百公尺，有學童下課過馬路，請特別注意。」千代開著車準備赴好友下午茶的約會，行經距離一所小學一百公尺的路口，導航傳來這麼一段提醒。

又過了幾個路口，導航又傳來「前方一百公尺的彎道，是容易肇事的危險路段，請小心駕駛。」

這是豐田汽車六月推出的新版導航系統Smart G-Book，整合地圖資訊、路況和社群功能。

比傳統導航系統更先進的是，使用者可以透過專屬社群平台，上傳交通資訊，成為共同創作的一環。駕駛人則可以藉由Smart G-Book服務，避開擁塞路段。災害發生時，也可以迅速找到可通行的路段和最近的避難場所。

豐田也把Smart G-Book背後的「海量數據交通資訊服務」的交通、物流或防災所需資訊，提供給企業或政府使用。

特色三：數據科學家超夯

不是普通人就有本事分析、歸納、拆解天量般的數據，練就真本事的人，身價因此翻倍。全球企業正掀起一股搶人大作戰。

根據美國數據分析與預測公司費埃哲FICO統計，二○一一到一二年間，美國數據科學家職缺暴增了一百五十倍。

一三年九月，美國科技公司EMC在日本川崎市主辦的「數據科學家培養講座」上，恰恰反映數據分析人才炙手可熱的程度。

每班十五人的小班制教學，短短五天的課程，學費三十萬日圓，卻要排隊兩個月才能報名成功。麥肯錫預測，二○一八年，美國數據科學家人力缺口將達十九萬人之多。誰懂得在海量資料裡分析、挖寶，誰就會是新時代的贏家。

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

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。但 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──在 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】