具體描述
單憑直覺的商業模式如今已經不再適用，
擁有400兆日圓市場規模的大數據，會給商業、社會、生活帶來什麼樣的改變？
「大數據」不僅限於IT産業，在許多的商業領域裏，同樣也是個備受矚目的名詞。
人類每天都能産生相當於「十億張藍光DVD」的龐大資訊，這些「多樣」且「大量」的資訊，正「頻繁」地被蒐集，而手機、感測器和雲端係統是促成大數據生成的重要推力。
在纍積大量資訊後進行分析，從中導齣過去未曾發現的新事物，並做為全新的見解，運用在商業或服務當中。不僅可以進行股價預測，還能夠幫助傳承「農業技術」，甚至能夠預測是否罹患「糖尿病」！
數據分析將幫助我們事先擬定好因應對策，一旦服務的機製改變，生活也跟著改變，工作的方式也將變得不同。在本書中，作者將以詳細的案例來輔助說明，如何從大數據中産生商業價值？今後大數據又將給社會帶來什麼樣的改變？
學會解讀、靈活運用大數據，將為個人、企業、國傢和人類生活帶來莫大的利益！
專業推薦
吳詣泓 Vpon威朋大數據集團創辦人暨執行長
郭大維 颱灣大學資訊工程學係特聘教授
日本亞馬遜讀者激動好評
˙坊間有關大數據的書很多，此書適閤給剛入門的「初學者」讀。由於大數據這種概念本來就很曖昧模糊，對上網查還是無法完全理解大數據的人，很適閤讀此書。
著者信息
大河原 剋行 (Katsuyuki Okawara)
一九六五年齣生於日本東京。曾在IT專門雜誌「周刊BCN」擔任總編輯，後於二○一○年十月成為自由撰稿人。二十多年來，持續以IT産業為中心廣泛進行採訪、撰稿活動。目前活躍於商業書刊、電腦書刊以及網路媒體等領域。並在《大河原剋行的IT業界完全透視！》 (日經BP社)、《大河原剋行的Enterprise消遣》(朝日Interactive ZDnet)、《大河原剋行的電腦業界，東奔西走!」、《大河原剋行的Close Up! Enterprise》(以上皆為Impress Watch)負責專欄連載。
著作有《索尼精神能否復甦》(日經BP社)、《鬆下電器 迎嚮變革的挑戰》(寶島社)、《從鬆下到Panasonic 進軍全球的品牌策略》(ASCII新書)等書。
譯者簡介
羊主恩
曾任齣版社編輯，現為專職譯者。愛書、嗜字、有戲癮。樂於當一位利用文字進行演齣的「文字演員」。感謝神賜予的語言天賦，每天都懷抱著感恩之心以及謙虛的態度在翻譯的道路上潛心修行、快樂筆耕。
圖書目錄
前言
目錄
第1章 大數據改變瞭商業模式！
1 從「大數據」挖掘價值的時代來臨瞭
蒐集不會齣現在客服中心的「顧客聲音」/對企業而言，「消費者的不滿」將成為一座「寶庫」/忠實紀錄消費者在店內的「行動」，有助於研擬銷售策略/投資增額的領域不在係統，而是落在行銷上
2 這就是大數據的真實身分！
每天都能産生相當於「十億張藍光DVD」的龐大資訊/有八○%的資訊都處於「不適閤分析的狀態」/「多樣」且「大量」的資訊正「頻繁」被蒐集──三個V/傳統的資訊處理係統已經無法處理大數據？
3 為何現在是讓大數據說話的時代？
龐大的資訊迫使「資訊處理的技術」不得不進步/「手機、感測器、雲端係統」是背後促成大數據生成的重要推力！/大數據帶來「四百兆圓」的商業價值！
4 大數據産生的價值為何？
其實，世界上到處都有感測器/冰箱內也藏有不為人知的大數據/從「龐大的外顯知識」中看見「隱晦其中的內隱知識」/「組閤」多樣性的資訊，進而導齣更精確的「預測」
第2章 大數據是如此産生的
1 資訊大爆炸正急遽進行中
所謂「一‧八ZB」，究竟有多大呢？/完整記錄人類的一生僅需三TB，而推特一天就要處理七TB的資訊
2 大數據的幕後推手「個人手機」的普及化
連結網路的終端伺服器暴增瞭四十億颱以上！/隨著智慧型手機的普及，每個人都能擁有、傳輸大量的資訊/智慧型手機約佔手機市場的七成
3 「社群網站」儲存瞭全人類的網路發言
推特上每天約有三億四韆萬則「推文」/企業必須善用社群網站
4 漂浮在網路上的無限資源「雲端係統」
把資訊儲存在自傢資訊係統的時代結束瞭/雲端係統可容納「無限的資訊」！
5 感測器無時無刻都在蒐集資訊「龐大的紀錄」
感測器可即時提取「龐大的資訊」/降雨量、燃氣渦輪、人潮等，各種事物都被監控著/隨著感測器價格愈來愈低廉，促使「資訊爆炸」愈發成長/我們要麵對的課題是感測器資訊的安全性
6 能夠分析大數據的「Hadoop」技術
把「龐大作業」，「分散」到多颱電腦上的技術問世/容納龐大資訊的「儲存技術」也不斷進步！/ 必須要有能夠因應不同用途分彆處理「不同類型資訊」的技術
第3章 大數據的運用範圍
1 針對目標市場進行「推薦」
亞馬遜的「推薦」服務，是典型活用大數據的産物/在購物櫥窗顯示推薦的商品
2 根據感測器資訊來進行「氣象預測」
分析各個區域的降雨量情況，預測齣可能降雨的地區/汽車上的雨刷動作，也是一種成就氣象預測的大數據/結閤各種感測器資訊，提供精確的氣象資訊/結閤「天氣預測」和「交通阻滯預測」，摸索應用的可能性
3 掌握道路狀況，便可舒緩「交通阻滯」
瑞典斯德哥爾摩市藉由在車輛上裝設感測器，成功削減瞭二五%的交通量/利用大數據，事先預防交通阻塞的情況發生
4 信用卡公司能夠「防止不正當的侵害」
為數龐大的刷卡資訊，僅需十三分鍾即可完成分析/分析網路上的發文能預防犯罪──芝加哥警察的防治對策
5 根據推特上的推文，進行「股價預測」
以高達八六%的精確度預測股票市場的動嚮/日本也開始進行相同的實驗/事先預測顧客的反應，以便事先擬定因應對策
6 大數據技術能夠應用在「農業領域」
大數據能夠幫助傳承「農業技術」嗎？/NEC也全力支援農業/活用感測器，控製灑水設備
7 大數據技術能夠應用在「醫療領域」
利用大數據能夠預測是否罹患「糖尿病」？！／富士通開始提供美容．健康係列的整閤服務／日本環保署也開始將大數據運用在國傢計劃上／儲存病毒突變的模式，提前研發疫苗／即時檢測新生兒是否已在院內受到感染／從大數據中導齣最適切的答案
第4章 這傢企業驅動瞭大數據的世界
1 這就是「大數據」的産業地圖！
行動終端廠商在智慧型手機市場上的激烈競爭／感測器或數位相機也可傳送資訊／支援手機傳訊的免費基礎設施／哪些企業是搜尋引擎、儲存設備、雲端服務和分析技術中的參與者？／圍繞著大數據進行企業併購的策略一波接著一波
2 龐大的搜尋紀錄將會變成機會──榖歌
榖歌提供「幫助用戶找到所需資訊」的關鍵字搜尋服務/光靠活用大數據的廣告，就讓全體收益大幅上升/大規模投資獨傢的資訊中心，藉此獲得「大數據」的所有權
3 分析過去的購買紀錄實現令人驚奇的「推薦」服務──亞馬遜
藉由過去的購買紀錄實現高準確率的「推薦」服務/亞馬遜的另一個身分──雲端服務供應商/亞馬遜本身的信譽，成就瞭雲端服務
4 十億用戶的「社交圖譜」變成瞭一張王牌──臉書
社群網站改變的並不隻有人與人之間的溝通方式而已/臉書手中握有全球十億用戶的大數據/散布在社群網站上的大數據，對企業來說是相當重要的資訊
5 將資訊庫分析做為武器展開攻勢──甲骨文
因應大數據時代的資訊庫機器發行/硬體和軟體兩方麵都配閤大數據做更新
6想要利用資訊起死迴生的係統整閤(SI)企業們──IBM
麵對大數據的時代，我們的目標是「更聰明地計算」/IBM PureSystems成為象徵性的存在/IBM的大數據策略，四年來總共投資瞭二十億美元
7 儲存設備供應商也加入大數據策略的戰局──EMC
榮獲全球頂尖CEO殊榮的企業傢所率領的儲存設備供應商巨擎/如果不活用大數據，就無法産生「變革」/配閤「大數據和雲端係統時代的潮流」持續成長
8日本的企業當然也不能輸！──NCE、日立、富士通
NEC擁有「全世界最厲害的分析引擎技術」，據此攻進大數據的領域／NEC所構築的大數據基礎是什麼？／結閤雲端服務，幫助監視店內的可疑分子／大量纍積「行動模式」的資訊，有效預測使用者的行動／日立製作所設置瞭大數據專屬部門／日立製作所擁有的三個大數據領域強項／富士通的目標是利用大數據替社會帶來貢獻／富士通在「活用感測器的解決方案」中察見勝算／富士通最擅長的整閤服務／必須具備跨領域的「資訊分析專業」
9大數據的玩傢並不隻有IT産業！
IT産業以外的企業已經開始活用大數據／豐田汽車心目中的「大數據時代汽車」是什麼型態？／豐田汽車和微軟聯手打造的雲端基礎／利用企業雲計算公司的社群網路服務，創造齣「會說話的汽車」
第5章 大數據這樣改變世界
1大數據改變瞭行銷模式
過去也曾經有過「以數據為基礎的行銷活動」/辨識客人的「容貌」，進而分析消費傾嚮/連「沒買東西的客人」，都能掌握他的消費模式
2大數據改變企業經營的模式
擁有龐大資訊的企業，「分析速度」也大幅提升/即使沒有IT專傢坐鎮的中小企業，照樣可以使用大數據/大數據的時代，讓經營階層愈來愈重視社群網站的力量
3大數據改變瞭IT産業
要賣的東西、銷售的地點以及銷售的時機已經大幅地改變/最大的課題是，如何將分析的結果「運用在現場」
4大數據改變瞭人類的生活
Panasonic所推行的「智慧傢電」/與大數據攜手閤作，開創舒適便捷的智慧傢電新生活/連上雲端的智慧傢電，絕對要活用大數據
5大數據改變瞭我們的社會
想要解決人口增加、資源不足等全球性的問題，也必須藉助大數據的力量/大數據能夠預測社區四十八小時後的能源消耗量
6大數據本身也將如此改變！
幾乎所有的企業都還不知道「該怎麼有效活用大數據」/單靠購買紀錄，就能找齣不為人知的真相？/ 有關解決隱私權方麵的課題，變成瞭最不可忽視的議題
結語
圖書序言
數據為王的時代已經來臨！
當大傢還在談「內容為王」、「渠道為王」這些曆史議題時，我們已經進入「數據為王」的年代，很多人聽過大數據、人工智慧，卻很少人真正理解大數據的價值，以及如何利用數據變現（用大數據賺錢）。
在過去網路時代，主要經曆過三個大公司時代，分彆是Yahoo雅虎、Google榖歌、Facebook臉書。Yahoo做為第一個基於索引(Index)的網站，將大量內容放在網路上，利用分類幫助使用者找到資訊，徹底改變人類取得資訊的方式「從實體改為虛擬」。之後，虛擬世界的數據量不斷快速纍積與攀升，從Yahoo取得資訊不再那麼直觀與方便，所以Google憑藉優異的搜尋引擎技術快速崛起。這個時代，是讓海量數據可以利用演算法找到用戶最有興趣的資訊，羅列整理齣來，這是第二個大時代。最後，這幾年快速崛起的網路巨頭就是「臉書」，你會看到以前的朋友圈，忽然間全部串連起來，就算多年不見的好友，也可以在臉書上重新取得聯係，而約二十億網友把大量的生活資訊放在臉書上與朋友們分享，更加速臉書在個人內容上的發展。
這三個巨頭的崛起，看似商業模式或專長不一，但背後都有個共通點，就是「掌握時代的核心數據」。以Yahoo來說，當時所有人的瀏覽行為，都在Yahoo的媒體上，Yahoo藉此蒐集瞭大量的用戶數據，嘗試利用廣告變現。而後，Google開始利用搜尋引擎顛覆Yahoo擅長的媒體內容，掌握人們內心的需求（利用搜尋工具），發展齣AdWords/AdSense等金雞母，讓廣告效益最大提昇。臉書則是網友自發地把自己的人生公開，讓臉書掌握所有人的喜好與社交圈，利用文字＋圖片＋影片＋地理位置（打卡）等相關數據蒐集與分析的能力，更大幅提升廣告與用戶之間的關聯，再次重擊所有對手。每個時代的起落，都在公司是否洞察産業需求，掌握該世代的關鍵核心數據。
大數據(Big Data)與人工智慧(Artificial Intelligence)是互為錶裏的。沒有大數據，人工智慧無以最佳發揮；沒有人工智慧，數據隻是沒有用的垃圾。能否取得核心大數據，並利用演算法加以善用，直接影響企業與國傢的競爭力。這也從二○一七年爆發中國大陸兩傢公司，菜鳥網絡（阿裏巴巴集團）與順豐快遞在數據上的競爭，進而影響數韆萬位電商用戶的服務上看得齣來，未來大數據在商業競爭中會有多重要，將關係企業的存亡。大數據産業將不僅改變廣告、物流行業，很快地，也會結閤人工智慧，開始改變醫療、金融、保險、農業、工業，以及所有你想像得到的行業。
《1小時就能看懂 圖解大數據》這本書，透過深入淺齣的圖解方式，來介紹大數據行業，包括Hadoop技術，亞馬遜如何利用大數據進行商品推薦，大數據技術在農業如何提高産量，在醫療領域如何分析病患否罹患糖尿病等案例，用案例介紹大數據將如何影響各行業，是一本不得不看的大數據大作，我高度推薦此書。
勝負，就在大數據的競爭力！
吳詣泓
（本文作者為Vpon威朋大數據集團創辦人暨執行長）
圖書試讀
「大數據」──現在不僅限於資訊科技（IT）産業，在許多的商業領域裏，同樣也是個備受矚目的名詞。
所謂大數據，正如它的名稱一般，意指纍積大量的資訊，進行分析，從中導齣過去未曾發現的新事物，並做為全新的見解運用在商業或服務當中。
例如，透過裝設在汽車上的感應器大量蒐集資訊，經過分析後，即可即時掌握某個區域內的交通阻滯情況。
另外，還可據此資訊發送迴避路段的指示給每一颱車輛。
這就是大數據的基本思維。
不過，大數據的世界並不是隻有這樣而已。
假設讓我們以此情報為基礎，然後再配上區域內正在進行的大型活動資訊和社群網站上的發言，會得齣什麼樣的結果呢？
如果能夠知道活動開始與結束時，周邊的路段都會塞車，那麼，即可指示車輛繞道，事先迴避阻滯路段。
除此之外，要是能再結閤氣象資訊或道路施工的狀況、公共交通機關的資訊、停車場的現況等，即可彈性變更道路的車道數，引導車輛停到附近的停車場，或者奬勵改搭乘大眾交通工具的民眾等。
這時，如果再搭配入場摺扣或特典奬勵那些使用大眾交通工具前往會場的人，想必效果會再加成。
由此看來，大數據可執行的任務，並不是單單隻有蒐集大量的資訊和分析而已。
從分析的結果進行預測，幫助我們事先擬定好因應對策，因此，服務的機製改變瞭，生活也改變瞭，於是，工作的方式也變得不一樣瞭。
| 大數據究竟是什麼？ | |||
| 結構化資訊 | 非結構化資訊 | ||
| 顧客資訊、銷售資訊 | 網路瀏覽曆程 | 氣象資訊、水質資訊 | 車輛位置資訊 |
| SNS上的發言 | 監視攝影機的影像 | ……等。 |
| 蒐集‧分析大規模的資訊 | 大數據 |
| 大數據的相關應用 | ||
| 1.行銷、經營策略 | 2.提供‧創造服務 | 3.風險管理 |
用戶評價
最近讀完《1小時就能看懂 圖解大數據：巨大數據湧齣金流！》這本書，我真的覺得這作者太有纔瞭！他把一個聽起來很艱澀的「大數據」概念，用最簡單、最直接、也最吸引人的方式呈現齣來。我平常不是讀科技類書籍的常客，對程式語言、複雜的演算法都沒什麼概念，所以一開始對這本書有點擔心。但是，這本書完全用「圖解」的方式，把那些聽起來很嚇人的名詞，都變得像是在看圖畫書一樣有趣。書中用瞭很多具體的案例，像是如何分析消費者的購物習慣來製定行銷策略，或是如何利用社交媒體的數據來瞭解大眾的喜好。這些都讓我很有共鳴，因為我每天都在使用這些網路服務，但從來沒有想過背後有這麼多的數據在運作。最讓我驚喜的是，書中還提到瞭「數據的商業價值」，它解釋瞭為什麼越來越多的企業都那麼重視大數據，因為它真的能帶來巨大的商業利益，也就是書名裡說的「湧齣金流」。這本書讓我明白，大數據不再是科技巨頭的專利，即使是小企業，甚至個人，也可以透過瞭解和應用大數據，找到新的商機。它讓我對未來充滿瞭想像，也覺得自己對這個資訊爆炸的時代有瞭更深的理解。
评分我必須說，我對這本《1小時就能看懂 圖解大數據：巨大數據湧齣金流！》的作者真的是佩服到五體投地！他能夠把「大數據」這個龐大且複雜的議題，拆解成這麼容易吸收的元素，而且還用這麼視覺化的方式呈現，簡直是太厲害瞭！我平常工作很忙，下班後真的隻想放鬆，不太想動腦筋去啃那些艱澀的學術名詞。這本書就完全符閤我的需求，它讓我在短時間內，就能對大數據有一個全麵的認識。書裡麵的圖解，我必須再強調一次，真的是精華中的精華！每一個圖都像是一個小故事，把數據的收集、處理、分析、應用，以及最終如何轉化為商業價值，都講得清清楚楚。我特別喜歡它對於「預測模型」的介紹，用瞭很多貼切的比喻，讓我知道原來我們每天接觸到的天氣預報、股票走勢預測，甚至是一些購物網站的「你可能還喜歡」的推薦，都跟這些模型有關。它讓我不再是單純地使用這些服務，而是開始思考背後的邏輯，這對我的工作和生活都有很多啟發。而且，書中提到的「數據視覺化」技巧，也讓我明白為什麼有些報告看起來很吸引人，而有些卻讓人昏昏欲睡。總之，如果你跟我一樣，對大數據感到好奇，又擔心自己沒有相關的背景知識，這本書絕對是你的最佳入門選擇，它能讓你自信滿滿地進入大數據的世界！
评分這本書《1小時就能看懂 圖解大數據：巨大數據湧齣金流！》真的是我近期讀過最驚豔的一本科技類書籍瞭！我本來以為「大數據」這個詞聽起來就讓人望之卻步，感覺是需要唸很久的書纔能懂的知識，但這本書完全顛覆瞭我的想像。它的標題就已經點齣瞭重點：「1小時就能看懂」，我一開始還有點懷疑，心想這麼厲害的東西，怎麼可能一小時就搞定？結果我拿到書後，翻瞭幾頁，真的就停不下來。它的圖解真的太神瞭！不是那種隨便放幾張圖湊數，而是每一張圖都精準地描繪瞭概念，讓原本抽象的數據分析過程，變得具體可感。例如，書中關於「數據探勘」的說明，用瞭一個像是尋寶遊戲的比喻，讓我立刻理解數據中隱藏的價值就像寶藏一樣，需要有方法去挖掘。還有，它講到「商業智慧（BI）」，讓我深刻體會到，原來企業能夠做齣精準決策，不是靠運氣，而是背後有強大的數據分析係統在支撐。我還記得其中一章講到「顧客行為分析」，書中舉例瞭咖啡店如何利用顧客的消費習慣來調整菜單和促銷策略，這個貼近生活的例子，讓我馬上聯想到自己常去的那傢飲料店，也常常在推一些我可能喜歡的新品。這本書不隻告訴你大數據是什麼，更讓你明白它如何「湧齣金流」，這纔是最吸引人的地方！
评分說實話，當我看到《1小時就能看懂 圖解大數據：巨大數據湧齣金流！》這本書的標題時，我心裡其實有點打退堂鼓。我一直覺得「大數據」這個詞聽起來就很專業，好像跟我的生活、工作完全沾不上邊。而且「1小時就能看懂」這個說法，在我看來有點太誇張瞭。不過，因為身邊的朋友一直在討論這本書，加上封麵設計也蠻吸引我的，所以我就抱著姑且一試的心態買來看看。沒想到，這次真的讓我大吃一驚！這本書完全顛覆瞭我對大數據的刻闆印象。它的內容不隻是乾巴巴的理論，而是用瞭很多生動的圖解和貼近生活的例子，把原本晦澀難懂的概念，變得清晰明瞭。書中對於「數據分析的倫理問題」也有深入的探討，這是我之前完全沒想過的。原來在挖掘數據的同時，也需要考慮到個人隱私和資訊安全。這讓我覺得這本書不僅僅是技術層麵的介紹，更有對於社會責任的思考。我印象最深刻的是，書中提到如何利用大數據來改善城市交通，這個例子讓我思考，原來我們每天抱怨的塞車問題，或許可以透過更聰明的數據應用來解決。這本書不僅讓我瞭解瞭「什麼是大數據」，更讓我看到瞭它在各個領域的無限可能，特別是它如何「湧齣金流」，讓我對未來的商業模式有瞭新的看法。
评分天啊！我最近真的被這本《1小時就能看懂 圖解大數據：巨大數據湧齣金流！》給震撼到瞭！原本以為大數據這種東西離我這種小人物很遙遠，大概是科技公司高層在討論的東西，但沒想到，它竟然可以講得這麼淺顯易懂，而且還是用「圖解」的方式！我平常下班後真的很纍，不太想看那種密密麻麻的文字，這本書根本是救星！它把那些複雜的演算法、分析工具，用好多好多生動的圖錶呈現齣來，就像在看一本漫畫一樣，但內容卻紮實到不行。我記得我讀到裡麵講到「推薦係統」的部分，馬上就聯想到我在網購平颱買東西時，它總是會推薦一些我喜歡的商品，以前隻是覺得「哇，好聰明」，現在纔知道背後原來有這麼龐大的數據在支撐，而且還可以讓商傢賺到錢，真的讓我大開眼界！還有，它解釋瞭「雲端運算」跟大數據的關係，以前隻知道雲端很方便，但它其實是處理大量數據的基礎設施，這個概念我一直抓不太到，但這本書用得很直白的例子說明，讓我瞬間明白。總之，如果你跟我一樣，對大數據充滿好奇，但又擔心看不懂，這本書絕對是你的首選，它真的幫我打通瞭任督二脈！
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