雲端時代的殺手級應用:Big Data 海量資料分析

7 人評分
  • 出版日期:2013/03/08
  • 語言:繁體中文
  • ISBN: 9789862416730
  • 字數: 101,002
紙本書定價:NT$ 360
電子書定價:NT$ 252
電子書售價:NT$ 250

本書為流動版面EPUB,適合用 mooInk、手機、平板及電腦閱讀。

★涵蓋美、英、日、印、澳等標竿企業與政府應用案例
★首度揭露兩岸三地海量資料分析領先者的策略

每分鐘內、有68萬則臉書po文、3000張Flickr照片、4.7萬次APP下載、2億封email信件,
這就是雲端時代的新金脈!

源源不絕的龐雜資料量,徹底改變遊戲規則,
雲端時代的殺手級應用,運用Big Data海量資料分析,
誰能理出脈絡、洞察商機、領先創新,就能成為新贏家!

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  • 詳細書訊

    「四百年前,發明了顯微鏡,改變了測量的標準,人類研究物體的細微程度,從此不同。海量資料分析將帶來的革命,就像四百年前的顯微鏡一樣,我們能夠掌握事件、行為的精細程度,也將從此進入全新的境界。 」-麻省理工學院史隆管理學院教授班恩約福森(Erik Brynjolfsson)

    美國白宮宣布,將海量資料喻為「未來的新石油」,是國家發展的戰略性資產; 哈佛大學更指出,海量資料分析將引領新一波經濟繁榮! 這是一場改變商業規則與競爭力的資訊革命!

    完整公開Big Data海量資料新概念與應用技術,揭露領先企業的競爭優勢。

    什麼是「海量資料」?

    當你連上臉書按讚打卡、上傳照片到網路相簿與朋友分享、上班收發e-mail、用悠遊卡買杯咖啡、透過ATM領錢、走進大賣場刷卡購物、甚至是進家門開燈,都正在源源不斷創造「海量資料」。

    每一天,全球人類製造出來的資料量高達25億GB,要用4000萬台64GB的iPad才裝得下。

    過去,資料量太大、毫無價值的資料太多、「賭博」的代價太高,沒有一家企業有本錢用過去既有的流程一一過濾所有的資料,但新的方法和工具,將從中挖出值得鍛鑄與收藏的珍寶。

    經過整合、分析的海量資料,可以讓公司增加50%的新客戶,讓政府減少30%的成本!

    這些如海潮般湧流的大量資料,正是雲端時代的新金脈,已經創造出驚人的效益:

    運用海量資料分析,ZARA最短3天就可以推出一件新品,一年可推出12,000款時裝。

    羅森(Lawson)便利商店收集和分析社群媒體和網站討論區的大量資料,即時反應顧客意見,預計2015年公司稅前營收,將因此較2011年大幅增長60%!

    藉由精準的預測和行銷機制,中國聯通重慶分公司已將客戶續約率提高34%。

    金融業藉海量資料分析,將規劃和執行促銷的成本降低10%,客戶對行銷活動的回應率提高60%。

    製造業採用海量資料分析,可縮短20~50%研發到上市的時間、提升供需預測精準度,增加2~3%毛利。

    Twitter上發佈有關臉書的相關訊息,其情感傾向可以做為股價走勢的領先指標。

    海量資料分析為英國政府提高效率及削減浪費,一年可省下160到330億英鎊。

    斯德哥爾摩運用海量資料分析建置道路收費系統,市中心的交通流量銳減25%,使用公共交通工具人數比前一年增加4萬多人,道路的廢氣排放量減少了8%至14%,市中心的溫室氣體排放量也下降了40%!

    隸屬美國能源部的邦威電力管理局,省下了蓋一座新電廠的6到10億美元支出!

    從過濾垃圾郵件而來的數學模型,居然可能找出HIV病毒的有效疫苗!

    本書共分為三部份:

    第一部份介紹海量資料分析的概念,以及企業、政府部門可應用的範疇。什麼是海量資料分析?與個人和企業有什麼關係?將對全球產業造成怎樣的衝擊?第一章至第三章將深入淺出地回答上述問題。

    第二部份完整介紹海量資料在各產業的應用實況,為企業及政府部門提供應用的方向。案例涵蓋零售、金融、政府部門、能源、製造、娛樂、醫療、電信等八大類別,搜羅歐美、澳洲、印度、日本、中國大陸、台灣等地的實際案例,展現海量資料分析產生的效益。

    第三部份則概略介紹海量資料分析所需技術及未來發展趨勢,提供企業主管、以及對資料分析有興趣的學生、研究者應用與研究的方向。

    作者簡介

    胡世忠

    美國威斯康辛大學麥迪遜分校工商管理系畢業,現為IBM全球副總裁兼IBM軟體集團大中華區總經理,全面負責IBM軟件中間業務和解決方案業務。曾任IBM新興市場資訊管理軟體總監,領導旗下的數據管理、企業內容管理、商業分析等業務,擁有豐富的軟體業務管理經驗。

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    • 海量資料分析的四大特性:資料量龐「大」(volume)、種類繁「雜」(variety)、變化飛「快」(velocity)和真偽存「疑」(veracity)
    • 非結構化資料是指沒有固定格式、難以以統一的概念或邏輯分析的資料,這類資料包括文件、圖像、聲音、影片等。以文件為例,就有純文字檔、Word 文件、pdf檔等不同的格式。
    • 部落格就是半結構化最好的例子
    • 半結構化資料則是屬於非純表格型式、也非純文字型式的資料
    • 為什麼以往的資料處理方式無法處理海量資料?因為在這些資料中,除了少部分是結構化(structured)資料外,其他絕大多數都屬於半結構(semi-structured)與非結構化(unstructured)資料
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