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  • Big Data大數據的獲利模式:圖解.案例.策略.實戰
  • 點閱:25
  • 譯自:ビッグデータの衝擊
  • 作者: 城田真琴著 , 鐘慧真, 梁世英譯
  • 出版社:經濟新潮社出版 家庭傳媒城邦分公司發行
  • 出版年:2013[民102]
  • 集叢名:經營管理:109
  • ISBN:9789866031366
  • 格式:EPUB 流式
  • 附註:含索引

內容簡介

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!

 
Facebook、Google、Amazon,
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),
正是大數據帶領企業持續前進的動力!
 
連上Facebook頁面,出現推薦「你可能認識的朋友……」的建議,妳因此而找到失聯已久國中同學。
 
到amazon.com網站購書,你看到「買這本書的人也買了這些書……」的清單,也正好是自己想讀的書。
 
只要打一個字,Google就出現「您是不是要查……」的資訊,正確預測到你想找的關鍵字。
 
事實上,這些「偶然的幸運」(Serendipity),都和善用大數據(Big Data,亦稱巨量資料、海量資料)有關。
 
上述的企業提供你需要的資料、精準預測到你的下一步,其實並非魔法、也不是憑空而來。這些企業將大數據轉化為商業智慧(BI,Business Intelligence),不僅分析現狀,更懂得預測未來。
 
大數據是「二十一世紀的新石油」,也是繼資料挖掘(data mining)、雲端運算、社群網站之後,最受矚目的趨勢。如何將龐雜的巨量資料理出脈絡、找到關聯、發掘價值,找出商機,成為決勝關鍵。
 
本書作者城田真琴,是野村總合研究所(簡稱野村總研)高級研究員,也是大數據領域的權威專家。在日本,野村總研被稱為最有影響力的民間智庫,作者以野村總研獨家調查的第一手資料為基礎,介紹Zynga、Centrica、Catalina Marketing等歐美企業,以及小松(KOMATSU)、瑞可利(Recruit)、GREE等日本企業如何應用大數據的實際案例。
 
一本書,讓你認清楚資料(data)、資訊(information)與情報(intelligence)的不同,不僅要看得到、看得懂,還要能用得出來,進而找到真正的商機所在!


作者簡介
 
城田真琴(Makoto SHIROTA)
 
野村總合研究所(NRI,Nomura Research Institute)創新開發部高級研究員、IT分析師,日本政府「智慧雲端運算研究會」智庫成員。負責高端技術趨勢調查研究、供應商戰略分析、國內外企業IT應用調查,專業領域為雲端運算、商務分析、M2M、IoT等。著作包括:《雲端運算的衝擊》、《你不可不知的雲端運算常識與非常識》、《2012年版IT年鑒》等。

 
譯者簡介
 
鐘慧真(前言、一至四章)
 
「上輩子」是軟體工程師,國立清華大學電機工程研究所畢業,曾任職於飛利浦半導體與宏達電。目前是從事日翻中筆譯的家庭主婦,定居於日本長野縣。譯作《不執著的生活工作術》(經濟新潮社出版)。
 
部落格:【黛博拉看日本】deborahjong.wordpress.com/。
 
梁世英(五至八章、謝詞)
 
日本一橋大學商學研究所碩士,專長財務金融,目前為專職日文譯者。譯作包括《這樣圖解就對了!》《鍛鍊你的策略腦》《想像的力量》《Facilitation引導學》(以上均由經濟新潮社出版)等。


  • 導讀
  • 推薦序 當商業智慧隱藏在雲深不知處
  • 推薦序 Big Data, Big Intelligence:從資料、資訊到情報
  • 推薦序 當巨量資料與社會脈絡交集
  • 推薦序 Data, Data, Data:我們活在廣袤的資料流中
  • 推薦序 老大哥在看著你:Big Data? Big Brother?
  • 前言
  • 第1章 什麼是巨量資料
    • 資料洪流(The Data deluge)
    • 巨量資料的3V特性
    • 廣義的巨量資料
    • 為什麼到現在巨量資料才受到眾人的矚目?(1)巨量資料的民主化
    • 為什麼到現在巨量資料才受到眾人的矚目?(2)硬體性價比的提升與軟體技術的進化
    • 為什麼到現在巨量資料才受到眾人的矚目?(3)雲端服務的普及
    • 從「過去的可視化」到「預測未來」:商業智慧與巨量資料的交會
    • 從點(交易資料)到線(互動資料)的分析
    • 巨量資料分析的起源
    • ●第一章重點整理
  • 第2章 支撐巨量資料的技術
    • 人才短缺
    • 什麼是Hadoop?
    • 與日俱增的套件
    • 眾多套件版本並存的原因
    • NoSQL資料庫
    • 創投也對Hadoop、NoSQL開發企業投以熱切的目光
    • 巨量資料時代的資料處理基礎
    • 備受矚目的分析資料庫
    • 串流資料(即時資料)處理
    • 自行開發串流資料處理技術的網路公司
    • 機器學習、統計分析等
    • 自然語言處理、其它
    • ●第二章重點整理
  • 第3章 以巨量資料為核心競爭力的企業:歐美企業篇
    • 快速成長之網路公司運用巨量資料的技巧
    • eBay:每天產生50 TB的資料
    • Zynga:披著遊戲開發商的外衣的資料分析公司
    • Centrica:引進智慧電表分析能源消耗模式
    • 卡特琳娜行銷集團:以「收銀台優待券」設計顧客的消費行為
    • ●第三章重點整理
  • 第4章 以巨量資料為核心競爭力的企業:日本企業篇
    • 日本國內也開始運用巨量資料
    • 小松(KOMATSU):日本運用巨量資料的先驅
    • 瑞可利(RECRUIT):徹底運用Hadoop資料分析,成功改造企業文化
    • GREE:資料驅動型營運方式是快速成長的原動力
    • 日本麥當勞:在現實世界實現一對一行銷(One-To-One Marketing)
    • ●第四章重點整理
  • 第5章 巨量資料的運用模式
    • 巨量資料的運用案例
    • 巨量資料的運用模式分類
    • 巨量資料的運用深度
    • 【專欄】動態定價(dynamic pricing)
    • 巨量資料運用的真正價值
    • ●第五章重點整理
  • 第6章 巨量資料時代的隱私權問題
    • 隱私權與創新的兩難
    • 美國國會也表示關注
    • 製作網路個資檔案的是與非
    • 請勿追蹤(Do Not Track)
    • 《消費者隱私權保護法案》
    • 採用選擇性參與方式的歐盟
    • 《歐盟資料保護綱領》也進行修正
    • 日本的法令架構是《個人資訊保護法》加上分別針對各行業訂定的指導原則
    • 向第三方提供資訊上採用選擇性參與方式
    • 日本政府的評估狀況
    • 經濟產業省以「資訊大航海計畫」為契機開始評估
    • 總務省由生活紀錄的角度展開討論
    • 線索就在與使用者的「對話」
    • 實體世界裡的行為追蹤
    • ●第六章重點整理
  • 第7章 開放資料時代的到來與資料市場的興盛
    • 「活用外部公開資料」的選項
    • 風起雲湧的連結開放資料(LOD, Link Open Data)運動
    • 影響擴及開放式政府
    • 如雨後春筍般不斷出現的新創企業
    • 透過比賽促進資料運用
    • 落後一步的日本
    • 日本國內因三一一大地震而略有進展的開放資料使用
    • 資料市場的興盛
    • 商業模式各有不同
    • 熱絡的資料市場存在著不容忽視的課題
    • ●第七章重點整理
  • 第8章 面對巨量資料時代該有的準備
    • 巨量資料時代的企業IT策略
    • 開始邁向資料分享的日本企業
    • 擁有原始資料的好處
    • 供應商的新商機在提供「資料整合服務」
    • 誰能成為資料整合公司
    • 美國的支付服務業者朝向資料整合公司發展
    • 讓原始資料搖身一變成為「貴重資料」的絕妙資料組合
    • 全世界對資料科學家的需求愈來愈高
    • 資料科學家需具備的技能
    • 資料科學家需具備的資質
    • 相關人才嚴重不足
    • 相關研究所開始設立
    • 鉅額資金流向巨量資料分析企業
    • 日本也開始展開資料科學家搶人大戰
    • 最後的一道關卡—組織體制與企業文化
    • 朝向資料驅動型企業邁進
    • ●第八章重點整理
  • 謝詞
  • 參考文獻
紙本書 NT$ 360
單本電子書
NT$ 270

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