目前分類:Big Data大數據的獲利模式:圖解‧案例‧策略‧實戰 (13)

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這個世界是一座體育場, 我們都是活在當下的參賽者。
雖然肉眼看不見, 但往生者們一直在觀眾席為我們聲援。
我們要好好活在當下, 期待日後與他們重逢之日。

摘自《給活著的我們.致逝去的他們

春節連續假期的○六震,讓人沉痛不已。而發生在2011年3月11日的東日本大地震,至今已過五年,這是日本在第二次世界大戰結束之後,傷亡最慘重的災害。

大地震留給人類許多課題,其一是在政策層面如何規畫更完善的防災政策,像是地震逃生路線的通報機制。

課題之二,是在心靈層面如何為受災戶或往生者家屬善盡「逝者靈安,生者心安」的悲傷輔導。

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Fred 豢養的雲中象

 

2015 台灣 Big Data 市場五大趨勢預測

http://fredbigdata.blogspot.tw/2014/12/2015-big-data.html


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徵得IMHO, 黑貘來說 同意, 轉貼這篇好文. 全文從Big Data實作的困難處談起, 談到要成為一個資料工程師所需要學習的28堂課.

全文在此.

雖然說 Big Data (大數據) 是一個很夯的話題, 但就像一個笑話:

Big Data is like teenage sex:Everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it so everyone else claims they are doing it too.

雖然說就大部份而言, 這笑話是真的, 只是誇張了點, 因為 Big Data 目前遇到的問題還是相當的多, 就像是前幾天有一個朋友問我, 為甚麼電子商務網站都宣稱想做或要做資料探勘或大數據, 但為甚麼沒人去做呢? 我回答了幾個問題點:
 

  1. 沒有真正了解資料價值的專案負責人: 大部份的專案負責人或產品經理, 都是從業務, 商品, 行銷出身, 對他們而言無論是在學校的學習, 執行的經驗, 進修的內容都沒有相關的知識, 在沒有對這種背景知識有足夠了解的人, 如何去產生與企劃, 既使大部份都是別人在做的, 但若沒有概念是不行的.
  2. 要有人對做出來的業績與成果去承擔: 而若是沒有行銷與業務或產品去推, 那由資訊的人去推或許是合理的, 但最大的問題是資訊在電子商務是屬於後勤人員, 本身是不扛業績的, 而這種專案做出來會排擠其他的 Quota, 在沒有人須要的情形下最後只好無疾而終.
  3. 外包的成本太高, 但內部的人又沒經驗: 上面兩個問題若是遇到有心的老版就不是問題, 但真的要開始做時面臨到到底要 In-House 還是 Out-Sourcing, 雖然內部做是外部的三分之一到五分之一, 且對 BI (企業智慧) 比較能夠切中目標, 但人才與經驗是個很大的問題, 所以不是大好就是徒勞無功.
  4. 比 Big Data / Data Mining 更重要的事還很多: 大部份的電子商務公司最大的問題是資源不足, 而大家可以看 "九項如何建立有效商品推薦系統, 所須要知道的進程導引與架構指南" 這邊就可以知道能做的還很多, 在人力與資源不足的情形下被放棄或延後是合理的.
當然大家知道最大的問題還是台灣的市場與老版的企圖心都不太夠, 但拉回來, 身為工程師的我們, 真的有足夠的能力去擔當這責任嗎?
 
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科技報橘的這篇文章很不錯, 談資料科學家的三種能力: 統計學, 對該領域的理解(使用者行為分析), 程式設計能力......值得一看.

http://techorange.com/2013/12/30/interview-with-data-scientist/

 


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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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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 

當商業智慧隱藏在雲深不知處

文/楊千

  巨量資料是個必然趨勢。

  所謂巨量資料(亦稱為海量資料、大數據),指的是在以往一般技術不容易管理但現在已能有效儲存、分析的大量資料。

  自從有了網際網路,資料的產生已不是各個組織的內部活動所產生的,而是包括了跨組織的各項活動記錄,更包括了數以億計的人類在網路上各自產生及互動的資料;在工具使用上除了傳統電腦、平板、智慧型手機、以及各項道路監視器、環境監控數據設備。

  從中國的歷史上來看,資料的產生、儲存、傳遞,講的是「字」。我們的祖先結繩記事也好,用龜甲牛骨刻下所謂的甲骨文也好,都是費時費力的。到了用竹簡記事,也記不了太多的字。以前的人說「學富五車」是形容書讀很多的意思;然而,如果以尚未發明印刷術的眼光來看,「五車」的竹簡,大概指的是《論語》已經讀了好幾篇,快要讀《大學》《中庸》。

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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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 Big Data大數據的獲利模式》推薦序

Big Data, Big Intelligence:從資料、資訊到情報

文/翟本喬 

   我在2006年任職於Google時,有一次,前往一所大學演講Google的儲存系統GFS。一位教授問我:「那資料要刪除的時候怎麼辦?」我反問:「資料為什麼要刪除?」在場所有人都露出奇怪的表情。

  Google的認知是:資料(data)裡面會有資訊(information),「現在用不到」並不表示「以後用不到」。除非法律規定必須刪除,不然一概保留。今天大家已經聽到了「資料是新石油」(Data is the new oil.)這句話,也開始知道了資料中會有「看不見的價值」。

  《孫子兵法》共有十三篇,最後一篇談〈用間〉,也就是情報戰。情報的價值,遠高於其他戰術或武器。今天所謂的精靈武器,就是能妥善運用地理定位(Geolocation)和圖形識別(Pattern Recognition)等技術所取得的資訊和情報。由最近幾年公布的許多資料可以看出,第二次世界大戰的勝負,其實就是決定在情報。由美軍破解日本海軍密碼而在中途島(Midway Islands)洞燭機先,到英國破解德軍潛艇的Enigma密碼而殲滅狼群以保全橫渡大西洋的生命線,都是任何戰術和武器無法獨自達成的。

 

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 Big Data大數據的獲利模式》推薦序

老大哥在看著你——Big Data? Big Brother?

文/劉奕成

   幾次水淹台北城的磨難後,我失去了童年生活的真實紀錄,只剩下漫漶的孩提記憶偶然靈光乍現。少數依然時刻鮮明的往事,就是跟著從事工程的父親,隨著工地東搬西遷。當父親參與建設北迴鐵路,我隨家人在太平洋海濱卜居一段時日;四、五歲的年紀無所事事,每天看著雲、望著海,臆測目光遠處僅如沙粒大小的人影,到底在做些甚麼?有時散坐海岸終日看著海浪拍岸,彷彿爭先恐後向上;抬頭望著天空風動雲湧,有如一瞬之間向下。直到現在,還會被夢中海浪衝擊礁岩的聲勢驚醒;從童騃時我便體會到:無垠的天空,給人遼闊的想像;深邃的海洋,擁有世界上最巨大的力量。

  後來搬回市區上小學,家中長輩俱皆忙碌且放任,因此我成天在外閒蕩,也偶爾在圖書館晃悠。看似有學問的人從書架上挑書;我也依樣畫葫蘆,找了本《一九八四》(Nineteen Eighty-Four)。原因無他,書名只有數字,內容似乎簡單。花了一個下午瀏覽,還是看不懂,只記得書中說「老大哥在看著你」(Big brother is watching you.)。從此鎮日疑神疑鬼,總以為有人看著我。三十年後才發現,這不是開玩笑的,史諾登(Edward Snowden)揭發的稜鏡計畫(Prism),說明了像你我這樣的無名小卒,也在美國政府的通訊監控下。

  年歲漸長,我發現自己喜歡想像別人的生活方式,或者應該說,承認自己也很好奇別人的生活方式。所以我貪看電影,滿足對想像的猜測與印證,偶而也喜歡幫朋友和慈善團體對發票,從發票上的明細想像著人們的日常生活。翻閱城田真琴所寫的這本書時,桌上正散落著書稿及發票,才赫然想起,這不就是「老大哥在看著你」?

 

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 Big Data大數據的獲利模式》推薦序

Data, Data, Data——我們活在廣袤的資料流中

文/鄭緯筌Vista

你曾經聽過「尿布和啤酒」的故事嗎?上個世紀末,曾有許多剛當上父親的美國人,被老婆大人指派去超市買嬰兒的尿布,通常也會順便購買啤酒犒賞自己。聰明的賣場人員觀察到這個現象之後,便把這兩樣商品放在相近的區域,不但提高了商品的銷售收入,也增加顧客上門的機率。

 

這是實際發生在美國沃爾瑪超市(Wal-Mart)的案例,也曾刊載於一九九八年出版的《哈佛商業評論》(Harvard Business Review)。尿布和啤酒看似風馬牛不相干,但兩者之間卻又隱隱有著微妙的關連。能夠從巨量資料中理出頭緒,自然有機會可以找到成功的關鍵,而不懂得與資料為伍的公司則可能錯失商機,甚至被時代所淘汰。

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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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