2016-05-05 07:56:03讀.冊.人
立夏閱讀：「大數據」big data
立夏閱讀：「大數據」big data
「大數據」（big data）和「資料科學家」（data scientist）是近年來商業界的熱門關鍵字。不過，你感受到大數據的重要性，卻未必真正了解大數據和你我的工作、和企業的關聯性是什麼？以下 5 張圖，讓你快速了解大數據的商業應用。
Q1. 什麼是大數據？
A： 狹義的定義是指，符合「3V」條件的數據資料，分別是：
Volume（大量）：以過去的技術無法管理的資料量，資料量的單位可從 TB（terabyte，一兆位元組）到 PB（petabyte，千兆位元組）。
Variety（多樣性）：企業的銷售、庫存資料；網站的使用者動態、客服中心的通話紀錄；社交媒體上的文字影像等企業資料庫難以儲存的「非結構化資料」。
Velocity（速度）：資料每分每秒都在更新，技術也能做到即時儲存、處理。廣義的定義，《大數據的獲利模式》作者城田真琴認為，還要包括具備儲存、處理與分析這些資料的技術，和能夠從這些資料中取出有用資訊或洞見的人才和組織。
Q2. 大數據分析和商業智慧（BI，business intelligence）有什麼不同？
A： 美國顧問機構顧能（Gartner）分析師霍華‧瑞斯納（Howard Dresner）在1980年代提出「商業智慧」概念，指有系統地儲存企業內、外部資料，並加以分析，輔助商務決策。瑞斯納認為，經理人應該親自經手資料，以達到迅速決策與提高生產力的目標。
商業智慧可分析過去發生什麼事，以及為什麼會發生這件事，像是利用統計學回歸分析，從Ａ產品過去一年的銷量結構，找出銷售下滑的原因。大數據則可根據目前發生了什麼事，預測未來將發生什麼事。例如，電商可即時監控銷售情況，預測顧客回購周期。
Q3. 一般企業有哪些數據可用？
A ：《大數據的獲利模式》作者城田真琴將企業能取得的資料分為 4 種：
1.公司本身的事業活動資料：屬於公司的核心資料，例如便利商店的 POS 系統資料。
2.公司背景資料：比方說員工的通訊錄或財務報表，但是對服務顧客沒有幫助。
3.其他公司或顧客的資料：像是顧客在社交網站上的活動紀錄，就是企業即使花錢也想拿到的資料，因為對自己很有用。
4.公開資料：通常可以免費取得，企業應該積極運用例如政府的公開資訊，例如政府的公開資訊。
Q4. 企業如何運用數據資料？
A： 阿里巴巴副總裁車品覺提出了數據的 5 大價值：
1.識別與串聯：能夠辨識出用戶的資訊（手機、生日、e-mail等）
2.描述：舉凡用戶搜尋的關鍵字、企業的營運數字、網站活動的相關數據，企業都可以用來做為營運的儀表板。
3.時間：從用戶的行動時間軸推測他的行為，例如剛搜尋過旅館的使用者，在拜訪其他網站時，也能即時看到旅館廣告。
4.預測：可以幫助公司預測銷售，影響公司經營策略。
5.產出數據：將現有數據組合產生新的數據，像是將網路賣家的各項表現（物流、商品、客服等），綜合在一起形成店鋪評分機制。
Q5. 運用大數據的人，就可以稱為資料科學家嗎？
A： 基於前述資料的特性，大數據的儲存、處理和分析絕非易事，通常需要團隊支援，才能發揮出資料的最大效果。
大致來說，資料分析領域包含 5 個關鍵職務：資料工程師與軟體工程師負責資料的清理、儲存和處理；資料分析師將資料視覺化，供資料科學家分析；資料科學家依據想要解決的商業命題建構模型，供決策參考；領域專家則是熟悉領域專業知識，提供專業見解供資料科學家分析參考，扮演發展決策的橋梁。
本文內容摘自以下《經理人月刊》網頁：
http://www.managertoday.com.tw/articles/view/52306
「大數據」（big data）和「資料科學家」（data scientist）是近年來商業界的熱門關鍵字。不過，你感受到大數據的重要性，卻未必真正了解大數據和你我的工作、和企業的關聯性是什麼？以下 5 張圖，讓你快速了解大數據的商業應用。
Q1. 什麼是大數據？
A： 狹義的定義是指，符合「3V」條件的數據資料，分別是：
Volume（大量）：以過去的技術無法管理的資料量，資料量的單位可從 TB（terabyte，一兆位元組）到 PB（petabyte，千兆位元組）。
Variety（多樣性）：企業的銷售、庫存資料；網站的使用者動態、客服中心的通話紀錄；社交媒體上的文字影像等企業資料庫難以儲存的「非結構化資料」。
Velocity（速度）：資料每分每秒都在更新，技術也能做到即時儲存、處理。廣義的定義，《大數據的獲利模式》作者城田真琴認為，還要包括具備儲存、處理與分析這些資料的技術，和能夠從這些資料中取出有用資訊或洞見的人才和組織。
Q2. 大數據分析和商業智慧（BI，business intelligence）有什麼不同？
A： 美國顧問機構顧能（Gartner）分析師霍華‧瑞斯納（Howard Dresner）在1980年代提出「商業智慧」概念，指有系統地儲存企業內、外部資料，並加以分析，輔助商務決策。瑞斯納認為，經理人應該親自經手資料，以達到迅速決策與提高生產力的目標。
商業智慧可分析過去發生什麼事，以及為什麼會發生這件事，像是利用統計學回歸分析，從Ａ產品過去一年的銷量結構，找出銷售下滑的原因。大數據則可根據目前發生了什麼事，預測未來將發生什麼事。例如，電商可即時監控銷售情況，預測顧客回購周期。
Q3. 一般企業有哪些數據可用？
A ：《大數據的獲利模式》作者城田真琴將企業能取得的資料分為 4 種：
1.公司本身的事業活動資料：屬於公司的核心資料，例如便利商店的 POS 系統資料。
2.公司背景資料：比方說員工的通訊錄或財務報表，但是對服務顧客沒有幫助。
3.其他公司或顧客的資料：像是顧客在社交網站上的活動紀錄，就是企業即使花錢也想拿到的資料，因為對自己很有用。
4.公開資料：通常可以免費取得，企業應該積極運用例如政府的公開資訊，例如政府的公開資訊。
Q4. 企業如何運用數據資料？
A： 阿里巴巴副總裁車品覺提出了數據的 5 大價值：
1.識別與串聯：能夠辨識出用戶的資訊（手機、生日、e-mail等）
2.描述：舉凡用戶搜尋的關鍵字、企業的營運數字、網站活動的相關數據，企業都可以用來做為營運的儀表板。
3.時間：從用戶的行動時間軸推測他的行為，例如剛搜尋過旅館的使用者，在拜訪其他網站時，也能即時看到旅館廣告。
4.預測：可以幫助公司預測銷售，影響公司經營策略。
5.產出數據：將現有數據組合產生新的數據，像是將網路賣家的各項表現（物流、商品、客服等），綜合在一起形成店鋪評分機制。
Q5. 運用大數據的人，就可以稱為資料科學家嗎？
A： 基於前述資料的特性，大數據的儲存、處理和分析絕非易事，通常需要團隊支援，才能發揮出資料的最大效果。
大致來說，資料分析領域包含 5 個關鍵職務：資料工程師與軟體工程師負責資料的清理、儲存和處理；資料分析師將資料視覺化，供資料科學家分析；資料科學家依據想要解決的商業命題建構模型，供決策參考；領域專家則是熟悉領域專業知識，提供專業見解供資料科學家分析參考，扮演發展決策的橋梁。
本文內容摘自以下《經理人月刊》網頁：
http://www.managertoday.com.tw/articles/view/52306
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