大數(shù)據(jù)不僅是新科技,還是種革命性的概念

當世界衛(wèi)生組織(WHO)在2014年10月公布伊波拉病毒(Ebola)在全球有8,997個感染病例，并奪走4,493條人命的警訊時，加拿大的Bio Diaspora公司運用地理資訊系統(tǒng)(GIS)結合大數(shù)據(jù)(big data)，發(fā)布了一張動態(tài)全球病毒地圖，預測下一個可能引爆伊波拉病毒的地區(qū)。
　　Bio Diaspora分析全球航班資訊、人口移動、溫度、濕度變化等資訊，建立模型，找出下一個可能爆發(fā)感染的傳染途徑。就像2008年Google推出流感預測趨勢(Google Flu Trends)，透過分析使用者在各地區(qū)搜尋流感相關的關鍵字，來預測流感會爆發(fā)的地區(qū)。這些幫助人類“未卜先知”的工程，就是大數(shù)據(jù)的魅力。
　　與其說大數(shù)據(jù)是新科技，更正確地說，它是種革命性的概念。隨著數(shù)位化、網絡化，數(shù)據(jù)累積的速度超乎想像。舉例來說，在Facebook上每10秒有 5,000多萬則以上貼文、Apple Store每分鐘有5萬個App被下載、Google每分鐘有400萬筆關鍵字搜尋，這些驚人數(shù)字的背后，隱藏了巨大的商機、預測性以及決策的影響力。
　　根據(jù)國際數(shù)據(jù)資訊(IDC)預測，大數(shù)據(jù)技術與服務市場的年復合成長率為31.8%，市場規(guī)模至2016年將達到238億美元(約新臺幣7,500億元)。隨著大數(shù)據(jù)成為顯學，人力市場對相關人才的需求強烈，IT研究及顧問公司Gartner指出，全球至2015年因大數(shù)據(jù)所產生的IT技術職務，將有 440萬個。麥肯錫(McKinsey)更預測，至2018年，單在美國就有14～18萬的專業(yè)數(shù)據(jù)分析師職務需求量。
　　讓數(shù)據(jù)個性化，推動服務升級
　　事實上，每個人隨時隨地都在被搜集數(shù)據(jù)。只要透過有系統(tǒng)地整理、運算與分析，就能解讀顧客在想什么、需要什么，這些資訊將成為洞察使用者的最佳線索。
　　例如，澳洲的老牌酵母咸味醬Vegemite在2009年銷售量大幅下滑，為了重新掌握消費者，委託IBM進行數(shù)據(jù)調查分析，包括部落格、論壇、網絡新聞等等，總共蒐集了超過30種以上語言、50萬筆數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)消費者對醬料的創(chuàng)新用法。于是Vegemite發(fā)動新的社群行銷活動，讓市佔率起死回升。這就是大數(shù)據(jù)的魔力，難怪美國政府將其定義為“未來的新石油”。
　　各行各業(yè)因大數(shù)據(jù)應用而成功預測結果、或力挽狂瀾的案例不勝枚舉。因成功切入市場而聲名大噪，功典資訊總經理夏雨農分析，大數(shù)據(jù)是種“服務升級”，透過“個性化”數(shù)據(jù)，讓塬始數(shù)據(jù)產生意義，再藉此贏得商機。以往空有數(shù)據(jù)，卻無法區(qū)分“雜音”與“關鍵數(shù)據(jù)”，往往出現(xiàn)企業(yè)滿手好牌卻胡亂出招的狀況。
　　目標是應用大數(shù)據(jù)的核心，例如是針對頂級客戶推出更高單價商品、還是擴大客群與市佔率，這兩個目標所設定的數(shù)據(jù)分析與解讀面向就非常不同。
　　21世紀最性感的職業(yè)
　　至于因應大數(shù)據(jù)潮流所造就的新職種中，最具代表性的，莫過于數(shù)據(jù)科學家(data scientist)，能透過電腦演算分析數(shù)據(jù)、解讀意義，難怪《哈佛商業(yè)評論》(Harvard Business Review)將它稱為“21世紀最性感的職業(yè)”。
　　而進入這一行，需要哪些能力?需具備統(tǒng)計學、數(shù)學、電腦演算程式技能。另外，因為數(shù)據(jù)來自企業(yè)各部門，更要有橫向跨部門索求數(shù)據(jù)的溝通力，匯整數(shù)據(jù)的整合力，對于數(shù)據(jù)的好奇與洞察力。
　　畢竟，大數(shù)據(jù)的價值不在數(shù)據(jù)本身，而是如何從巨量數(shù)據(jù)中萃取出洞見。誰有這樣的本領，誰就是當紅炸子雞!
　　Hot Job!
　　★數(shù)據(jù)科學家：
　　具備統(tǒng)計學、數(shù)學等專業(yè)，能將大量資訊運用電腦演算，轉換成具有商業(yè)價值的數(shù)據(jù)，并具備優(yōu)秀的溝通力，能分析、解釋數(shù)據(jù)，影響企業(yè)決策。
　　★數(shù)據(jù)視覺化分析師：
　　將大量數(shù)據(jù)經過演算、建立預測模型， 再透過如Tableau、QlikView、Spotfire等工具，進行視覺化轉換，強化數(shù)據(jù)的易讀性。
　　★商業(yè)智慧分析師：
　　具備Hadoop、Hive及HBase等軟體使用經驗，能分析企業(yè)數(shù)據(jù)倉儲的各種不同類型數(shù)據(jù)，從中洞察客戶行為、市場趨勢，進而擬定策略。
　　★數(shù)據(jù)管理師：
　　企業(yè)內所有數(shù)據(jù)的“進”與“出”，都需要經過他認證與管理。也必須確保數(shù)據(jù)的安全性，甚至具備數(shù)據(jù)備援的專業(yè)技能。
　　★數(shù)據(jù)工程師：
　　需懂數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)結構、自然語言處理、數(shù)據(jù)採礦、數(shù)據(jù)模型等技術，協(xié)助建構大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)平臺架構。