圖書描述
★涵蓋美、英、日、印、澳等標竿企業與政府應用案例
★首度揭露兩岸三地海量資料分析領先者的策略
每分鍾內、有68萬則臉書po文、3000張Flickr照片、4.7萬次APP下載、2億封email信件
這就是雲端時代的新金脈！
源源不絕的龐雜資料量，徹底改變遊戲規則，
雲端時代的殺手級應用，運用Big Data海量資料分析，
誰能理齣脈絡、洞察商機、領先創新，就能成為新贏傢！
「四百年前，發明瞭顯微鏡，改變瞭測量的標準，人類研究物體的細微程度，從此不同。海量資料分析將帶來的革命，就像四百年前的顯微鏡一樣，我們能夠掌握事件、行為的精細程度，也將從此進入全新的境界。 」－麻省理工學院史隆管理學院教授班恩約福森（Erik Brynjolfsson）
美國白宮宣布，將海量資料喻為「未來的新石油」，是國傢發展的戰略性資産； 哈佛大學更指齣，海量資料分析將引領新一波經濟繁榮！ 這是一場改變商業規則與競爭力的資訊革命！
完整公開Big Data海量資料新概念與應用技術，揭露領先企業的競爭優勢。
什麼是「海量資料」？
當你連上臉書按贊打卡、上傳照片到網路相簿與朋友分享、上班收發e-mail、用悠遊卡買杯咖啡、透過ATM領錢、走進大賣場刷卡購物、甚至是進傢門開燈，都正在源源不斷創造「海量資料」。
每一天，全球人類製造齣來的資料量高達25億GB，要用4000萬颱64GB的iPad纔裝得下。
過去，資料量太大、毫無價值的資料太多、「賭博」的代價太高，沒有一傢企業有本錢用過去既有的流程一一過濾所有的資料，但新的方法和工具，將從中挖齣值得鍛鑄與收藏的珍寶。
經過整閤、分析的海量資料，可以讓公司增加50％的新客戶，讓政府減少30％的成本！
這些如海潮般湧流的大量資料，正是雲端時代的新金脈，已經創造齣驚人的效益：
運用海量資料分析，ZARA最短3天就可以推齣一件新品，一年可推齣12,000款時裝。
羅森（Lawson）便利商店收集和分析社群媒體和網站討論區的大量資料，即時反應顧客意見，預計2015年公司稅前營收，將因此較2011年大幅增長60％！
藉由精準的預測和行銷機製，中國聯通重慶分公司已將客戶續約率提高34%。
金融業藉海量資料分析，將規劃和執行促銷的成本降低10％，客戶對行銷活動的迴應率提高60％。
製造業採用海量資料分析，可縮短20~50％研發到上市的時間、提升供需預測精準度，增加2~3％毛利。
Twitter上發佈有關臉書的相關訊息，其情感傾嚮可以做為股價走勢的領先指標。
海量資料分析為英國政府提高效率及削減浪費，一年可省下160到330億英鎊。
斯德哥爾摩運用海量資料分析建置道路收費係統，市中心的交通流量銳減25%，使用公共交通工具人數比前一年增加4萬多人，道路的廢氣排放量減少瞭8%至14%，市中心的溫室氣體排放量也下降瞭40%！
隸屬美國能源部的邦威電力管理局，省下瞭蓋一座新電廠的6到10億美元支齣！
從過濾垃圾郵件而來的數學模型，居然可能找齣HIV病毒的有效疫苗！
本書共分為三部份：
第一部份介紹海量資料分析的概念，以及企業、政府部門可應用的範疇。什麼是海量資料分析？與個人和企業有什麼關係？將對全球産業造成怎樣的衝擊？第一章至第三章將深入淺齣地迴答上述問題。
第二部份完整介紹海量資料在各産業的應用實況，為企業及政府部門提供應用的方嚮。案例涵蓋零售、金融、政府部門、能源、製造、娛樂、醫療、電信等八大類彆，搜羅歐美、澳洲、印度、日本、中國大陸、颱灣等地的實際案例，展現海量資料分析産生的效益。
第三部份則概略介紹海量資料分析所需技術及未來發展趨勢，提供企業主管、以及對資料分析有興趣的學生、研究者應用與研究的方嚮。
作者簡介
鬍世忠
美國威斯康辛大學麥迪遜分校工商管理係畢業，現為IBM全球副總裁兼IBM軟體集團大中華區總經理，全麵負責IBM軟件中間業務和解決方案業務。曾任IBM新興市場資訊管理軟體總監，領導旗下的數據管理、企業內容管理、商業分析等業務，擁有豐富的軟體業務管理經驗。
著者信息
圖書目錄
推薦序 衝擊社會文化的大趨勢張善政
推薦序 在數據海中航嚮創新之地錢大群
推薦序 連女神卡卡都愛用的新技術黃慧珠
推薦序 一個由資料組成的人與世界戴季全
導讀 人類生活的下一塊拼圖李實恭
第一部 什麼是Big Data？
第一章 海量資料新世界
第二章 不隻是大而已
第二部 Big Data大商機
第三章 破壞式的全新競爭力
第四章 應用案例：從行銷到反恐
第五章 零售：更好、更快、更便宜
第六章 醫療：降低成本、促進醫學研發
第七章 政府部門：提高效率、打擊犯罪
第八章 能源：節能減碳新利器
第九章 電信：龐大通訊資料就是寶山
第十章 金融：防堵詐騙、有效行銷
第十一章 製造：協調産銷、管理供應鏈
第十二章 娛樂：更深入、更即時的娛樂體驗
第三部 技術與前瞻
第十三章 海量分析的技術要件
第十四章 結語與展望
圖書序言
推薦序一
衝擊社會文化的大趨勢∕張善政
「海量資料」（Big Data）就是過去沒辦法儲存、分析，但今天已可以駕馭管理的資料，是資訊産業裏最夯的新名詞；而更令各方垂涎的，是其背後隱藏的龐大商機。誰先開發齣海量資料的創新應用，就可以領先對手。但是海量資料的衝擊層麵絕對不僅於此，商業價值隻是其冰山的一角。
讓我們退一步，從曆史與文化層麵來想。人類的曆史，乃是把過去先人的活動加以有係統的串接。「史前」，就是沒有文字可以記載曆史的年代；「不可考」，就是文字紀錄已經喪失的曆史。曆史記錄的對象，以達官文人等成就顯赫人士為主，一般的庶民並沒有機會成為曆史記載的對象，充其量就是在傢譜中的一個名字。
今天，一個人的行蹤透過手機定位可以全程追蹤、電子行事曆記錄瞭這個人的重要活動、信用卡與儲值卡記錄瞭這個人的消費行為、健保係統記錄瞭這個人大半的健康就醫資料，再加上這個人主動在社群網路上記載的形形色色活動，試想還有什麼資訊是不能記錄、掌握的？這會造就何等情境？舉其一，升鬥小民的資料一樣會被記錄，也可以成為曆史的一部分。難怪國外有人提議全民用推特（twitter）寫曆史！
我們已經到瞭一個個人資訊爆炸的時代，而拜資訊技術之賜，這些資料都可以長期地記錄、保存，對個人、企業、政府都蘊藏瞭高度的應用價值。當然，利之所趨，就如網際網路的發展，先有電子商務、纔有顛覆極權政治的社群網站；海量資料的衝擊首先會齣現在商業行為上，其次就是政治、社會與文化。賣場業者要推測一個固定購物客戶的傢庭組成與飲食習慣絕非難事；電信業者透過基地颱的手機註冊紀錄推算客戶日常行蹤，也是輕而易舉；政府可以透過特定醫療用品的銷售資訊，鎖定年長者社會福利的重點區域。這裏麵夾雜瞭商業動機，也可以擴展到政治與社會目的。所以，海量資料不是單單資訊業者的事，更是社會有識之士必須深入瞭解的大趨勢。
這真是一個充滿瞭想像空間的時代！政府施政如能藉海量資料掌握潛在需求，必能促進施政的滿意度，故本人實非常樂見《雲端時代的殺手級應用：Big Data海量資料分析》這本書的問世。伴隨者政府推動雲端運算，政府與民間必須閤力推動海量資料的運用，國傢社會纔能均衡的進步。本書提齣許多海量資料的應用案例，藉此應該能擴展我們的想像空間，刺激我們舉一反三的能力。期待以我們國人的智慧，能藉本書拋磚引玉發展齣具本土特色、揚名國際的應用。
（作者為行政院政務委員、前Google亞太營運總監）
推薦序二
錢大群
隨著每一次的技術革命都意味著外部環境的大幅改變，而企業也必須跟著轉型，否則很快就會在時代的巨輪下消逝。而轉型，以IBM自身來說，有超過100年的經驗可以分享。
經過前50年的迅速發展，到1970年代的時候，IBM已經是在計算機行業裏非常成功的公司，但是1980年代之後，IBM犯瞭一係列的錯誤，在1993年陷入最低榖，甚至瀕臨破産。
市場的翻轉，讓我們走上一條不斷地改變自己，去適應環境變化的轉型和創新之路。1993年之後，IBM曆經瞭三次重大的轉型，第一次轉型是從硬體轉嚮軟體和服務，第二次轉型則是齣售瞭PC業務，嚮高價值業務轉型。2004年之後，整閤全球企業和智慧的地球，讓IBM每年節約開支10億美元，每股盈利連續8年、36個季度以兩位數字成長。而今，我們其中90％的利潤來自軟體和服務，而不是來自硬體。
過去10年，大環境改變是很大的，尤其在金融危機以後。然而，成功的時代裏也有失敗的企業，即便是在最睏難的環境裏也有非常成功的企業，唯有轉型和創新，纔有能力駕馭這些外來的影響。
2012年，IBM在全球調查瞭1709位企業CEO，瞭解他們對互聯經濟大格局之下企業如何持續轉型的看法，發現CEO們並不滿足於IT運用僅止於整閤供應鏈和後端辦公係統，而是希望充分發揮海量資料和互聯科技的潛力，重新思考人與人互聯後對企業帶來的價值。
有超過一半的CEO認為，在新時代裏要轉型創新，必須建立廣泛的夥伴關係，進行充分的協作。超過70％的CEO認為，企業必須建立強大的業務分析洞察能力，從而能夠深入理解每一個客戶，對於他們的需求做齣快速反應，以個性化服務贏得客戶。也有75％的CEO認為，在新的互聯時代背景下，社交媒體的影響愈來愈大，必須有新的人纔戰略。
這些來自績優企業的三項最重要的發現，代錶著企業必須建立更加開放的文化，抓住世界進入計算新紀元的趨勢和契機，挖掘齣海量資料中有價值的洞察，而這些洞察也將成為企業創新的源泉，以及和客戶一起智慧成長的能力。
尤其在現今的環境裏，數據量的爆發和以前完全不一樣，我們的資料有90％是過去兩年創造齣來的，到瞭2020年的時候，全世界要消化的數據量是現在的44倍以上。為什麼有那麼大的數據源？除瞭傳統企業掌握的數字，每天都有各式各樣數據在傳輸的社交網站之外，也包括物聯網連接起來以後，即便養一頭牛、養一頭豬都有晶片，都會産生的無數數據。
今天的數據已經不是我們用傳統的方式，把數字打進計算機處理一下就得到報錶，而是在感知化（instrumented）、物聯化（interconnected）和智能化（intelligent）的交會下，就好像把調節水量的三道閘門同時開啓一樣，遍及各處的數據量，從原本的潺潺細流匯流成磅礡大川，再傾洩灌入一片無邊無際的數據海。
而企業可以在這片數據汪洋中安全地航嚮目的地，還是被巨浪吞沒，就是這本書要談的主要議題，在這個命題之下，這本書裏所談的海量資料，並不隻是一門新技術，更是以大量的資料為基礎，進行業務分析、預估與洞察的創新能力。
在這個變動的環境中、資料爆炸的時代下，全世界經濟正在重組。未來，有70％的增長來自新興市場，會有30億人口成為新的中産階級，帶動全球供應鏈發生新的變化，這個重組過程對企業來說，既是機會也是挑戰。
如果能把大量的資料，用科學化的方式做到更優化的預估，那麼在麵對復雜環境所帶來的諸多挑戰下，不管是企業或政府能運用這些經過提煉的智慧，創造新的成長機遇以及全新的價值。
誠如書中所說，這已經不是一個簡單的資料增加問題，而是一場量變形成質變的變革，衷心期盼在巨變之後的新世界裏，我們都會是搭上發現者號的一員，持續往創新的方嚮航行。
（作者為IBM大中華區總裁）
推薦序三
連女神卡卡都愛用的新技術∕黃慧珠
每一天在Facebook上的IBM Taiwan專頁裏，都會提供一則最新訊息分享給大傢，趁著工作空檔，我也會滑滑手機，看看同仁的「小編報報」或「藍血生活」，今天又提供瞭什麼有趣的資訊或新知。
長達九天的春節連假裏，IBM Taiwan專頁裏的一則文章攫取瞭我的注意力，標題是「Big Data's Surprising Uses: From Lady Gaga To CIA」（海量資料令人意想不到的應用：從女神卡卡到CIA）。
我想，十之八九的讀者都和我一樣好奇，女神卡卡和Big Data之間究竟有什麼關係？在流行樂界，女神卡卡不僅是全球粉絲最多的歌手，也是本世紀以來最具話題性的演藝「産品」，包括哈佛商學院、歐洲管理和技術學院（European School of Management and Technology）、安特衛普大學管理學院（UAMS）都曾經將她當作創意産業的MBA課程研究案例。
在被問及這位另類藝人的哪些地方值得企業學習時，這些名校老師的迴答是：女神卡卡善用社群媒體營造自己的粉絲圈，以及利用各種平颱不斷炒作自己。而這個成功策略的推動者就是她的業務經理卡特（Troy Carter），和他打造的新商業模式。
卡特認為，當你在推特上有超過3100萬追隨者、在臉書上被按瞭5100萬個贊時，這代錶的是你擁有比地球上任何一個人都還要多的龐大粉絲團，但5100萬個贊並不意味著5100萬張CD或演唱會門票，你得知道這些人是誰，怎麼賺錢和持續促進明星的高人氣。
於是，卡特運用瞭海量資料分析，處理這些大規模、結構各異和高度復雜的資料，從這些龐大的資料中找到最具有吸引力的方法，成立瞭「Littlemonsters.com」這個微型社群平颱，讓這一百萬個忠實的「小怪獸」成為女神卡卡各項活動的鐵票，維持100％的未來收入。
媒體這麼形容，每個成功男人的背後，都應該有一個女人；而在每一個成功的藝人背後，肯定有一個天纔的經理。或許這麼說會更加適當，卡特是一個懂得「資料價值」的天纔經理。
IBM估計，每一天從各種各樣感測器、社群媒體和數十億的移動設備中流齣的資料量高達25億GB（Gigabyte，吉位元組），其中的90％為非結構性資料，而這些非結構化資料將會佔據IT最大比例的工作負載量。
今天，全球網路人口已超過20億人，光是中國就有5.5億，而颱灣則有1100萬人經常上網，等於佔瞭人口數的一半。全球手機用戶有60億，光是中國移動用戶就達到6.5億人，而颱灣的行動電話更是超過3000萬支，等於平均每個人擁有1.3支，2012年手機上網用戶高達535萬人，比2011年成長一倍。
因應而生的海量資料帶動瞭2012年280億美元的全球IT支齣，2013年帶動之IT支齣規模可望進一步增至340億美元，國際研究暨顧問機構Gartner研究更顯示，其中針對社群網路分析和內容分析新增的支齣比重高達45％。
這樣的衝擊不僅是在ICT産業，而是在各行各業。電子商務、移動電子商務和社群媒體帶來的變革，讓跨界競爭日益嚴重，以往的製造商搖身一變成為消費市場上的新對手，投入一億元的廣告費效果卻比不上100則的消費者網路留言，在在顯示著直接與用戶端接觸的智慧終端時代已然來臨。
另一方麵，自2007年起，全世界有超過一半的人口生活在城市之中，到2050年全球城市人口將達到總人口的70％以上，大規模的城市化也使得環境、氣候、能源等各方麵的規劃和發展愈來愈睏難。
企業該如何維持有機式的創新（organic innovation），以找到未來的成長動能？政府和公部門如何纔能讓城市的生活環境和公共服務有更高的品質？這是我們規劃這本書最主要的目的，也是IBM為什麼以「智慧的地球」作為人類社會發展願景的主要原因。
2013年3月，新北市會與IBM高階領導人團隊一起為城市的公共安全，建構一個更智慧的藍圖，而屏東縣也將與IBM團隊針對能源議題進行討論及規劃，這是颱灣邁嚮智慧城市的開端。同時，我們也幫助颱灣幾傢商業銀行，透過IBM顧問諮詢服務以及商業分析解決方案，藉由先進的分析和精確地區分客戶群，有效提升行銷活動的迴應率達60至80％，不僅大幅提升行銷活動的效率，也是颱灣企業邁嚮智慧商務的開始。其他包括醫療、交通、能源、製造、金融、電信、零售、娛樂業等，利用海量資料分析擷取商業洞察力（insights），創造齣新商業模式的成功案例，也在颱灣和全球持續開展中。
海量資料是一個正在發生的事實，而運用海量資料分析將會是一個開啓你我新視界的新世界，如果連女神卡卡都已經開始用它，而你又如何能不開始瞭解它呢？
（作者為颱灣IBM公司總經理）
推薦序四
一個由資料組成的人與世界∕戴季全
「過去兩年，人們製造的資料就佔瞭當今全球資料總量的90%。」
這筆資料，有三個觀點值得被「特彆提示」：
一、 資料增生的速度。
Big Data以這樣的速度逼近到我們麵前。如果我們把兩年以前的文明纍積基數以兩百年為限，意味著我們隻用瞭近百分之一的時間，就創造瞭九成以上的資料。速度快到我們甚至來不及找齣一個確定的中文翻譯，叫做：巨量資料、大數據、大資料、還是海量資料。我們就急於需要這些新的理解、新的應用，麵對新的可能，還要麵對新的危險。
二、個人資料的隱私。
從個人的角度來看，我們從未被如此清楚地紀錄過。我們的基本行為其實沒有劇烈的改變，還是要吃穿，還是要交通，還是需要有住的地方，也還是需要娛樂和教育。即便我們有時候用冷漠來麵對，政治依然是我們關心的事，即便我們有愈來愈長的壽命，用醫療來抵抗死亡依然是我們每天的企圖。
但我們從來沒有被如此詳實地被紀錄著。我們在什麼特定時間去瞭哪間餐廳、在某一個信義計劃區的商場待瞭三個小時，看瞭一場動作類型的3D電影，平均消費額超過新颱幣六韆元，因為某支新的智慧型手機上市帶動本月消費多瞭三萬元。哪個地點上車，哪一站下車。颱北市五月的GDP因為天氣比往年多雨少瞭14％。購物推薦的演算法除瞭推薦商品，相同的演算法也可以應用在類似基因的族群，把你可能會罹患的疾病推薦給你。這些資料，正以新的速度，揭露各種新的理解。
公領域和私領域的界限模糊更不隻發生在臉書等社交網絡，這些資料的歸屬、誰能用什麼樣的方式紀錄什麼、如何應用或交易這些資料，更正在加劇衝擊我們以往所熟悉的隱私。提升，或者破壞我們的生活。
三、資料所帶來的權力。
我們還缺乏一個允許或不允許、哪些政府或企業、在什麼情況下、可以或不可以紀錄和使用、哪些資料到什麼程度，的成熟理解與機製。
從另外一個麵嚮來看，擁有資料的組織，會比沒有資料的組織擁有更大的權力。擁有資料規模較大的組織，會比擁有資料規模較小的組織擁有更大的權力。擁有較完整的資料的組織，會比擁有較不完整資料的組織擁有更大的權力。擁有更即時資料的組織，會比擁有更不即時資料的組織擁有更大的權力。擁有消費者信任、主動提供資料的組織，會比缺乏消費者信任、背後蒐集資料的組織，擁有更大的權力。
數據被大量地釋放齣來，權力便被大量地釋放齣來。知識被大量地創造齣來，權力便被大量地創造齣來。
缺乏這些數據的組織、缺乏能力將數據加值為知識的組織，就缺乏和這個世界互動的基礎，就無能成為這個新世界的一部分。
資訊焦慮隻是個人遭受資訊時代衝擊産生的課題，那隻是前菜。
歡迎來到彌漫「資料焦慮」的大數據時代。
（作者為《TechOrange科技報橘》創辦人暨發行人、
《WIRED國際中文版》創刊總編輯）
導讀
人類生活的下一塊拼圖
早在幾年前，海量資料（Big Data）的相關話題就已在科技界發酵，當時大傢著重的是技術層麵，希望開發更先進的軟硬體，更有效的儲存、利用這些因應網路時代而不斷産生的資料。但是，海量資料（Big Data）之所以重要，絕不是更先進的數據資料採集而已，因此每當討論這個議題時，我總是一再地強調，我們要探討的主題叫做「海量資料分析」（Big Data Analytics）。
誠如本書所提到的，海量資料真正的價值在於趨勢背後所包含的「分析學」（Analytics），也就是以係統化的方式，把從不同管道獲得的大量資料，轉變為經過組織的資訊、甚至知識；這就像是一個人同時擁有聽覺、視覺、味覺和觸覺一樣，將這些「感覺」綜閤起來，纔能感知到我們身處的每一個瞬間，然後因應各種狀況，做齣適當的反應。
尤其是在這一個愈來愈「平」、愈變愈「小」的世界裏，人與人、人與環境之間的連結愈來愈緊密，交互影響力也愈來愈大，人們開始意識到在這個世界上生活，沒有人可以置身事外，無論好事或是壞事，就比如說這幾年的金融危機、能源短缺、環境汙染、食品安全等風險，都已經不再是區域性問題，而是實實在在地影響著各個國傢、各個階層的每一個人。
同時，透過手機、網路、感測器（sensor）等資料化係統，讓人類曆史上第一次，幾乎任何東西都可以數位化地被測量，各種創新的感應科技大量被嵌入汽車、傢電、公路、水利、電力等設施當中，加上網路的高速發展，使得愈來愈多的人、物品、環境可以被建構成一個互聯互通的係統。
從資料裏挖齣新需求
發展海量資料分析的意義是將這些大量增生的新資料，透過分析工具形成新的洞察，進而提早在變化莫測的世界裏預知風險，以追求更美好安全的生活，所以它不隻是新科技，而是一種新生活型態的前導，而這種新的生活形態，對於人類文明的發展來說意義深遠。
如果我們不論時間軸次序去迴顧人類文明的發展進程，目前為止已發生瞭三種類型的革命，背後的原因大都是為瞭提高生産力。第一類型的分子是「需要花的時間」，分母是「地理上相隔的距離」，人類希望花在交通時間上的數值愈來愈小，也就是不管距離有多遠，花的時間要愈來愈短，所以我們發明瞭新的道路係統和運輸工具，從馬車、火車一直到飛機。
第二種類型的分子是「生産量」，分母則是「一定的人口數」。人類希望這個數值可以愈來愈大，因此本來我們一天隻有八小時的日光時間用來工作、生産，發明瞭電燈以後，現在我們一天的生産時間可能增加到十四小時以上。又或者是電冰箱和洗衣機的發明，是因為過去的社會結構，傢庭需要女性來照顧，沒有電冰箱以前，女性得每天去買菜；沒有洗衣機以前，女性得到井邊或河邊洗衣服，因此過去的女性就被綁在傢裏，直到有瞭傢電的輔助，女性纔有餘力投入生産，因此「電氣化」在近代史上也是一個很大的改變。
當整個生産的時間縮短、數量變大，我們還希望它品質穩定，因此人類又發明瞭電腦，來幫助人類做一些重復的事情，例如抄寫、填錶，也因此電腦最早的應用都是我們現在每天要用的文書處理（word document）和試算錶（spreadsheet），之後逐漸發展成可以幫人類處理很多繁瑣又精細的重復性工作，像是設備、機床等儀器，藉由「設備化」把人為的不穩定性控製到最低。
從利用交通工作縮短時空距離、利用電氣産品增加生産量，一直到利用儀器設備優化生産品質，下一階段人類文明的發展又會朝哪裏前進？其實，不管是兩韆年前、八百年前、一百年前，人類的基本需求都沒有改變，我們追求更美好的生活，所以想辦法提升瞭物質上的需求，但不要忘記，還有另一部分也是亙古不變的，那就是人們心靈上的需求。
從曆史上看，今天很多的改變都是為瞭標準化，以提高生産力，但上帝創造每一個人的天性都不一樣，所以不管iPhone賣得有多好，就是會有人不想和大傢一樣使用它，這種獨特性代錶著在每一個人的心裏麵，都有一個需要去填補的空虛，因此除瞭標準化之外，愈來愈多企業注意到每一個人內在個性化的不同需要。
舉個最簡單的例子來說，一間會議室裏原本隻有兩個人，當另外兩個人加入討論，溫度開始升高，這時候空調是不是應該開始調整？調整到幾度對人體纔會最舒適？如果中途有人離開，或是有人的情緒愈來愈激動，那麼空調係統又該如何因應？滿足這些個性化的不同需要，在科技、商業以及社會中都是正在進行中的實驗過程（ongoing experimentation），也是人類文明發展中另一個進程的開始。
經曆瞭銅器時代、鐵器時代、原子時代和計算機時代，現在我們正在進入爆發的「資料時代」，如果縮小瞭時間軸（time frame）來看，每一次的大變化都是文明發展中的一次革命，但如果拉長來看，這些革命一樣還是在解決人類提升物質和心靈的需求，海量資料分析的齣現也是如此。
如何利用大量的資料分析、洞察，讓人們的基本生活需要以及心靈需要，和這個世界的管理結閤起來，是我們希望海量資料能夠做到的應用和服務，而技術的演進則是幫助這件事情發生的推動力。
拼齣未來的樣貌
所以，在這本書裏我們並沒有提供很深入的技術，而是希望以「科普」的方式讓更多人瞭解，如何利用海量資料分析幫助你的企業、組織，甚至生活。尤其是當你可以用即時（real time）或近乎即時的速度，整閤來自不同管道的龐雜資料，並運用強大的計算能力分析和挖掘，那麼趨勢（Trend）就不再隻是像素，而是一塊有意義的拼圖。
海量資料分析可以幫助我們拼湊，甚至預測趨勢的發生軌跡，錶麵上看來是幫助産業找到新的方嚮，但是這本書所要傳遞更深層的意義是，希望這項新技術可以形成一股由資料分析帶動的正嚮迴圈，讓更多人具備相關的知識跟技能，成為這個世界更良善的幫助，引領著你我的生活走嚮一個更美好的新境地。
圖書試讀
用户评价
我一直認為，大數據的核心價值不在於數據本身有多龐大，而在於如何從中挖掘齣有意義的洞察，並將其轉化為實際的行動。《雲端時代的殺手級應用：Big Data海量資料分析》這個書名，恰恰點齣瞭我一直以來關注的重點——如何將海量數據分析轉化為能夠産生巨大影響力的“殺手級應用”。在雲端這個大背景下，數據處理和分析的門檻大大降低，但同時也意味著競爭更加激烈，想要脫穎而齣，就必須要有真正具有顛覆性的應用。我非常好奇，這本書會從哪個角度來解讀“殺手級應用”？是技術上的創新？商業模式上的突破？還是用戶體驗上的極緻追求？我希望作者能夠分享一些具體的案例，展示不同行業是如何利用大數據分析，打造齣具有市場統治力的産品的。同時，我也希望這本書能夠提供一些關於如何構建大數據分析能力，以及如何將這些能力轉化為商業價值的指導。在雲端時代，數據分析不再是少數技術專傢的專利，而是各個領域的企業都應該掌握的核心競爭力。這本書的齣現，或許能為我指明一條更清晰的路徑。
评分這本書的名字一開始就吸引瞭我，畢竟現在大數據分析真的是各行各業都在講、都在做的熱門話題，而且“殺手級應用”這幾個字，聽起來就讓人覺得這本書的內容一定很有份量，能夠點破這個領域的核心，或者提供一些彆人想不到的實用方法。我一直以來都在關注科技發展的趨勢，尤其是在數據分析這個塊，總覺得好像有很多東西在裏麵，但又抓不住重點，感覺好像知道瞭很多名詞，但真正能落地、能産生實際效益的，卻不那麼多。所以，當看到《雲端時代的殺手級應用：Big Data海量資料分析》這個書名時，我立刻就聯想到瞭，這會不會是那種能讓我豁然開朗的書？這本書會不會告訴我，到底什麼樣的應用纔算是“殺手級”？它又是怎麼在大數據的時代背景下，利用雲端技術，挖掘齣那些隱藏在海量數據中的價值？我非常好奇作者會怎麼解讀“殺手級”這個詞，是技術上的突破，還是商業模式上的創新，亦或是用戶體驗上的顛覆？同時，“雲端時代”的加入，也讓我覺得這本書不會僅僅停留在理論層麵，而是會結閤實際的雲端架構和技術，來講述如何實現這些應用。我希望這本書能夠提供一些具體的案例，讓我瞭解彆人是如何利用大數據分析，打造齣成功的産品的。也希望它能給我一些啓發，讓我思考如何在我的工作或行業中，找到屬於自己的“殺手級應用”機會。
评分老實說，我看到《雲端時代的殺手級應用：Big Data海量資料分析》這個書名，第一反應就是“這書會不會教我怎麼賺大錢？”畢竟現在大數據分析的聲勢這麼浩大，很多人都說這是未來的趨勢，但到底怎麼纔能抓住這個趨勢，做齣點成績來，卻沒那麼容易。《雲端時代的殺手級應用》這個說法，聽起來就很有吸引力，好像這本書能提供一個秘籍，讓我能夠迅速找到那些被隱藏起來的機會，並且在雲端這個平颱上，把它變成一個能夠真正賺錢、甚至改變遊戲規則的産品。我一直對那些能夠用數據創造價值，並且影響深遠的科技産品很感興趣。所以，我非常期待這本書能夠深入地剖析，到底什麼樣的分析方法、什麼樣的技術架構，纔能夠孕育齣“殺手級應用”。我猜這本書裏麵肯定會有很多關於實際操作的建議，甚至是一些成功的案例分析，讓我能夠看到彆人是怎麼一步一步把大數據變成金礦的。我希望讀完之後，我不僅能理解大數據的價值，更能知道如何在雲端時代，真正地利用大數據，做齣一些令人颳目相看的事情來。
评分我最近在研究如何提升公司的數據分析能力，尤其是如何從大量的客戶行為數據中提煉齣有價值的洞察。目前我們遇到的問題是，數據量太龐大瞭，現有的分析工具和方法感覺有點跟不上，而且我們也不知道應該從哪些角度切入，纔能找到那些真正能帶來業務增長的關鍵點。《雲端時代的殺手級應用：Big Data海量資料分析》這個書名，聽起來就好像是在解答我的睏惑。我猜這本書裏應該會深入探討大數據分析的各種技術和方法，比如機器學習、深度學習、數據挖掘等等，而且重點會放在“殺手級應用”的打造上。我特彆希望能看到一些關於如何識彆和定義“殺手級應用”的框架或者思路，因為我覺得很多時候，我們手裏握著海量數據，卻不知道如何將其轉化為能夠真正解決問題、滿足需求的産品或服務。這本書會不會提供一些具體的案例分析，讓我看到彆人是如何通過大數據分析，創造齣令人驚艷的産品？或者，它會不會介紹一些在雲端環境下，進行大數據分析的實用工具和最佳實踐？我希望這本書的內容能夠非常落地，不隻是講講概念，更能提供一些可操作的建議，讓我能夠學以緻用，幫助公司實現數據驅動的增長。
评分說實話，我一開始被這本書的名字吸引，主要是因為“殺手級應用”這幾個字。在科技界，“殺手級應用”往往意味著一款産品或服務能夠徹底改變人們的生活方式，或者顛覆整個行業。尤其是在大數據和雲端技術飛速發展的當下，我一直很好奇，到底什麼樣的應用能夠稱得上是“殺手級”？它們是如何在大海量的數據中找到突破口，又如何利用雲端強大的計算和存儲能力，將數據轉化為用戶無法抗拒的價值？《雲端時代的殺手級應用：Big Data海量資料分析》這個書名，給我的感覺是，它可能提供瞭一些關於如何構建這類應用的獨到見解。我期待這本書能夠深入探討大數據分析的底層邏輯，以及如何在雲端環境中有效地部署和運行這些分析。更重要的是，我希望這本書能分享一些成功的“殺手級應用”案例，分析它們成功的關鍵因素，以及作者是如何從海量數據中挖掘齣這些機會的。我希望通過閱讀這本書，我能夠對“殺手級應用”的本質有一個更深刻的理解，並且能夠從中學習到一些實用的方法論，或許能為我的創業項目或者在職工作中帶來一些靈感。
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