具体描述
在社群网路、智慧化设备、行动装置等快速发展后，巨量资料（Big Data）的发展俨然成为继云端运算、智慧行动后令人期待的新应用与技术，而巨量资料不仅仅包含资料处理还包含资料分析的应用价值。
巨量资料分析是提供企业将巨量、即时、快变与多样的结构化与非结构化资料，进行大规模与细致的资料储存、转换、分解、汇整、分析与视觉化呈现等各种运算处理的解决方案，并且进一步深入商业分析（Business Analytics），开发商业智慧，撷取商业价值。随着全球资料的快速增长，巨量资料分析的商机逐渐浮现。而企业在主动和被动状况下，从内部和外部环境快速累积各式各样的资料，透过处理分析将可协助企业挖掘新商机。因此，如何从巨量资料中，做出有价值的分析，日益受到企业重视。
本书将分析巨量资料处理的定义、现况以及发展趋势，并探讨巨量资料的应用与案例。
巨量资料分析是提供企业将巨量、即时、快变与多样的结构化与非结构化资料，进行大规模与细致的资料储存、转换、分解、汇整、分析与视觉化呈现等各种运算处理的解决方案，并且进一步深入商业分析（Business Analytics），开发商业智慧，撷取商业价值。随着全球资料的快速增长，巨量资料分析的商机逐渐浮现。而企业在主动和被动状况下，从内部和外部环境快速累积各式各样的资料，透过处理分析将可协助企业挖掘新商机。因此，如何从巨量资料中，做出有价值的分析，日益受到企业重视。
本书将分析巨量资料处理的定义、现况以及发展趋势，并探讨巨量资料的应用与案例。
著者信息
图书目录
前言I
目录II
图目录IV
表目录VI
第一章 巨量资料概念与现况1
一、何谓巨量资料（Big Data）1
二、巨量资料发展现况6
第二章 巨量资料发展趋势10
一、市场趋势10
二、技术趋势15
三、平台发展趋势18
四、软体发展趋势21
第三章 巨量资料垂直市场应用案例30
一、巨量资料应用于金融业32
二、巨量资料应用于电信业52
三、巨量资料应用于云端资料62
四、巨量资料应用于生物科技73
五、巨量资料的创新应用77
第四章 结论103
附录105
图1-1 巨量资料的特性3
图1-2 巨量资料分析软体产品区隔9
图2-1 企业部门使用或规划巨量资料比率11
图2-2 Hadoop平台架构16
图2-3 巨量资料软体二大类技术比较20
图2-4 2013年全球巨量资料行业别市场佔比22
图3-1 2013年全球金融机构与整体重点产业应用巨量资料情形34
图3-2 全球金融机构使用巨量资料主要目标35
图3-3 2013年全球零售银行在分析项目的心力投注顺位及自我能力评估36
图3-4 中国平安集团客户消费行为分析方法示意图38
图3-5 新加坡星展银行客户网路行为及意见分析方法示意图40
图3-6 Cloud Physics产品内容与介面64
图3-7 Card Store介面示意图65
图3-8 Knowledge Base Advisor介面示意图67
图3-9 Cloud Physics营收模式68
图3-10 Cloud Physics各级服务与内容69
图3-11 Cloud Physics五大亮点70
图3-12 资料巨量化影响示意77
图3-13 分散式运算运作原理示意78
图3-14 商业智慧分析系统工具一般架构80
图3-15 商业智慧与巨量资料整合概念81
图3-16 资料分析主流关键字查询频率83
图3-17 全球巨量资料分析主要基础技术供应商营收85
图3-18 Kaggle营运模式90
图3-19 Ginger.io营运模式92
图3-20 Wallaby营运模式94
图3-21 Datasift营运模式96
图3-22 巨量资料分析服务模式类型定位99
表1-1 巨量资料技术架构与产品类型6
表1-2 巨量资料分析软体市场规模与产品区隔8
表2-1 行业别巨量资料分析应用方向10
表2-2 巨量资料分析平台产品趋势19
表2-3 巨量资料先进预测分析产品趋势26
表3-1 不同行业巨量资料应用方向29
表3-2 全球标竿电信业者之消费者应用巨量资料服务发展现况52
表3-3 全球标竿电信业者之M2M、企业内部应用与巨量资料分析工具发展现况53
表3-4 全球前十大解决方案供应商营收结构84
目录II
图目录IV
表目录VI
第一章 巨量资料概念与现况1
一、何谓巨量资料（Big Data）1
二、巨量资料发展现况6
第二章 巨量资料发展趋势10
一、市场趋势10
二、技术趋势15
三、平台发展趋势18
四、软体发展趋势21
第三章 巨量资料垂直市场应用案例30
一、巨量资料应用于金融业32
二、巨量资料应用于电信业52
三、巨量资料应用于云端资料62
四、巨量资料应用于生物科技73
五、巨量资料的创新应用77
第四章 结论103
附录105
图1-1 巨量资料的特性3
图1-2 巨量资料分析软体产品区隔9
图2-1 企业部门使用或规划巨量资料比率11
图2-2 Hadoop平台架构16
图2-3 巨量资料软体二大类技术比较20
图2-4 2013年全球巨量资料行业别市场佔比22
图3-1 2013年全球金融机构与整体重点产业应用巨量资料情形34
图3-2 全球金融机构使用巨量资料主要目标35
图3-3 2013年全球零售银行在分析项目的心力投注顺位及自我能力评估36
图3-4 中国平安集团客户消费行为分析方法示意图38
图3-5 新加坡星展银行客户网路行为及意见分析方法示意图40
图3-6 Cloud Physics产品内容与介面64
图3-7 Card Store介面示意图65
图3-8 Knowledge Base Advisor介面示意图67
图3-9 Cloud Physics营收模式68
图3-10 Cloud Physics各级服务与内容69
图3-11 Cloud Physics五大亮点70
图3-12 资料巨量化影响示意77
图3-13 分散式运算运作原理示意78
图3-14 商业智慧分析系统工具一般架构80
图3-15 商业智慧与巨量资料整合概念81
图3-16 资料分析主流关键字查询频率83
图3-17 全球巨量资料分析主要基础技术供应商营收85
图3-18 Kaggle营运模式90
图3-19 Ginger.io营运模式92
图3-20 Wallaby营运模式94
图3-21 Datasift营运模式96
图3-22 巨量资料分析服务模式类型定位99
表1-1 巨量资料技术架构与产品类型6
表1-2 巨量资料分析软体市场规模与产品区隔8
表2-1 行业别巨量资料分析应用方向10
表2-2 巨量资料分析平台产品趋势19
表2-3 巨量资料先进预测分析产品趋势26
表3-1 不同行业巨量资料应用方向29
表3-2 全球标竿电信业者之消费者应用巨量资料服务发展现况52
表3-3 全球标竿电信业者之M2M、企业内部应用与巨量资料分析工具发展现况53
表3-4 全球前十大解决方案供应商营收结构84
图书序言
图书试读
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