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By 文曄   WIRED.TW | 16 八月 2013

其中,中國、印度與印尼等新興市場,將取代歐美已開發國家,成為Big Data的主要製造者。

在這一波海量資訊浪潮下,中國企業遠比台灣企業更提早佈局Big Data,啟動一波的「資料挖礦」運動,企圖把Big Data點石成金。

無人智能店 建立消費者管理系統

週日晚上十一點,位在南京郊區徐庄軟件園區的蘇寧電器燈火通明,面積約半個大安森林公園大的總部大樓,智能數據中心與零售技術研發中心,正在進行串接全亞洲一千七百多家門市的數據分析,「我們正在打造無人智能化的未來店,」一位蘇寧總監強調。

透過無所不在的感測器,蘇寧的未來店精密監測賣場裡的人潮,隨時描繪出「熱店圖」,分析出哪些商品陳列是消費者停留的焦點,作為店面修改商品陳設的參考依據,並且蘇寧未來店透過人手一支的智慧型手機,感應各項商品的資訊,甚至於連競爭對手的售價都能顯示在手機裡,消費者只要拿手機上的APP,就可以完成購買到出貨的服務流程。

全文連結:http://wired.tw/2013/08/16/bdma_7_1_cnsuning_2/index.html#

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寫得很有見地的社會觀察, 王浩威新書《晚熟世代》的序文.

 

十倍速時代中的晚熟世代  王浩威

中國時報  2013年08月09日 04:10

 

這個世界在面臨十倍速時代的時候,過去的社群或家族已經消失無蹤了。這時人們才驚慌地發現,原來過去擔任父母的親職工作的,其實不是父母自己,而是家族或社群的集體力量,是有一種姑且稱之為「父母集合體」在撫育小孩,而父母只是中間的媒介。

 

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Big Data大數據的獲利模式前言

 文/城田真琴

    「谷歌(Google)、亞馬遜(Amazon)、臉書(Facebook)、推特(Twitter)。這些席捲當今網路業界的企業,有著共通的成功要素。而這個成功要素是什麼呢?」

  若拋出這樣的問題,也許有人的回答是「嶄新的商業模式」,也許有人指出原因在於「創辦人的出類拔萃」。

  不過,本書所要強調的,則是「資料分析」。說到資料分析,可能會讓人覺得「什麼嘛,不過是如此而已啊!」,聽起來似乎沒什麼了不起。

  一開頭所舉出的幾家網路公司每天儲存與分析的是數量龐大的資料,也就是本書的主題──巨量資料(Big Data)。

 

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Big Data大數據的獲利模式》導讀

創造「偶然的幸運」(serendipity),正是巨量資料技術不斷前進的動力

 

文/陳志仁

   接到本書導讀的邀稿時,剛好是我跟一家國內大型服務公司探討他們公司海外發展議題之後的下午。

  這讓我想到,從2004年加入野村總研以來,轉眼已經過了九年。常有企業主在面對全球新的議題與挑戰時,諮詢我們的看法;而我們的顧問專家群,難免也會私下討論不同國家的企業主對於新事物的接受態度。

  過去,我們總是以為台灣企業主很少願意從邏輯思考的角度,看清所謂新事物的全貌,凡事好像只想要得到「引進這件新事物的時機是否已經成熟?」的答案,卻沒有深入思考「如何親自將新事物引進企業,做為企業超越自我的契機?」。

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 Big Data大數據的獲利模式》推薦序 

當巨量資料與社會脈絡交集  

文/徐子涵Schee 

  近一年來,巨量資料的詞彙屢次出現在不同的媒體,似乎是一股海嘯襲來的態勢。在2013年的今日,除了網絡節點高速增長之外,你手中的行動運算裝置,也是資料廢氣(data exhaust,意指無法再次利用的資料)的大宗來源。

  在PC產業的景氣低迷之際,不只資訊業界引頸期盼,連產業大老們深入了解Big Data之後,也興奮地呼喊著時髦用語「Eureka!」(我找到了!),藉此表達他們心中如同發現新大陸般的欣喜。(編按:阿基米德泡在浴缸時,突然領會「物體所受的浮力等於排開的水重量」時,欣喜地跳出浴缸裸身跑到街上大喊:「Eureka!」)

  事實上,我們不可能再回到直立人(Homo erectus)的演化初期,力行資料節食(information diet)。因為在那個年頭,資料和社會脈絡的躉集,不只相當離散,更是無法捕捉聚合。

  但是在今日,資料可說是唾手可得。不過,這些資料終究必須回到為人所用的範疇,而我們在消費資料的過程,則構成了多樣的社會、經濟行為的面貌。就跟當初內燃機的興起促成了工業革命一般的令人興奮,在兩、三百年的發展之後,人類的富裕程度普遍提高,也留下了更多有待共同智慧解決的問題。

  然而,對於大多數人來說,別說是巨量資料,連微量資料(small data)都還不知如何捕捉,也可能毫無所知。

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分析現狀還不夠,預測未來更重要!

與其相信一個人的直覺,不如相信數千萬人的資料——

從圖解、案例,到策略與實戰,一本書,徹底解讀大數據!

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以及GREE、瑞可利(Recruit)等知名企業都在用的資料淘金術!

懂得找出資料的價值、萃取可用的資訊就能將大數據轉化為商業智慧(BI);

嗅出趨勢、解決問題、創造商機,進而創造「偶然的幸運」(serendipity),

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  預測正封面(高階)  

預測工程師的遊戲

如何應用賽局理論,預測未來,做出最佳決策

The Predictioneer's Game: Using the Logic of Brazen Self-Interest to See and Shape the Future

布魯斯布恩諾梅斯奎塔(Bruce Bueno de Mesquita

林添貴

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