Big Data 大數據的獲利模式：圖解．案例．策略．實戰

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Big Data 大數據的獲利模式：圖解．案例．策略．實戰

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內容描述

<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， 以及小松（KOMATSU）、瑞可利（Recruit）、GREE等歐美日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！<章節目錄>
前言 ★第一章　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）雲端的普及 　從「分析過去」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 　本章重點整理 ★第二章　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 　本章重點整理 ★第三章　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的巨量資料運用技巧 　eBay：每天產生50 TB的資料 　　 (1)遠超乎想像的巨量資料產生速度 　　(2)eBay的資料分析基礎 　Zynga：披著遊戲開發商外皮的資料分析公司 　　(1)社群遊戲經濟的重要指標 　　(2)提升病毒係數的機制 　　(3)遊戲其實是資料驅動營運 　　(4)三次點擊原則 　Centrica：藉由引進智慧電表分析能源消耗模式 　　(1)英國電費、瓦斯費收費的實際狀況 　　(2)引進智慧電表後的影響 　卡特琳娜行銷集團：以「收銀台優待券」設計顧客的消費行為 　　(1)儲存了超過一億人份的消費紀錄 　　(2)預測顧客的消費行為，帶動門市買氣 　本章重點整理 ★第四章　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 　　(1)幾乎全公司上下都用Hadoop 　　(2)支撐瑞可利巨量資料分析的Hadoop基礎 　　(3)成功的祕訣在於組織體制 　　(4)對於瑞可利而言，Hadoop的「真正價值」究竟是什麼？ 　GREE：資料驅動型營運方式是快速成長的原動力 　　(1)與其相信一人的判斷，不如相信數千萬人的資料 　　(2)資料驅動型營運方式的根基來自對於日誌資料的執著 　　(3)具備多種技能的專業人士齊聚一堂 　　(4)將溝通不良減至最少的團隊體制 　日本麥當勞：在現實世界實現一對一行銷 （One-To-One Marketing） 　　(1)劃時代優待券背後的周全準備 　　(2)把焦點集中在做為集點卡的行動電話與智慧型手機 本章重點整理 ★第五章　巨量資料的運用模式★ 　巨量資料的運用案例 　　(1)精準推薦商品或服務 　　(2)行為定位廣告 　　(3)運用地點資訊的行銷 　　(4)糾出盜刷 　　(5)顧客流失分析 　　(6)預測設備故障 　　(7)驗出異常 　　(8)改善服務 　　(9)預測路況 　　(10)預測電力需求 　　(11)預測感冒流行 　　(12)預測股市行情 　　(13)油資成本的最佳化 　巨量資料的運用模式分類 　　(1)個別優化×批次處理型 　　(2)個別優化×即時資訊型 　　(3)全體優化×批次處理型 　　(4)全體優化×即時資訊型 　巨量資料的運用深度 　　(1)掌握過去與現狀 　　(2)發現行為模式 　　(3)預測 　　(4)優化 【專欄】動態定價 　巨量資料運用的真正價值 　本章重點整理 ★第六章　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 　資料保護綱領也進行修正 　　(1)引進「抹掉過去」的權利 　　(2)使用者尚未明確表示同意前，不得使用其個人資料 　　(3)制定資料可攜（Data Portability）的權利 　　(4)擴大說明責任 　日本的法令架構是《個人資訊保護法》加上分別針對各領域訂定的指導原則 　部分指導原則在提供資訊予第三人上採用選擇性參與方式 　日本政府的評估狀況 　以「資訊大航海計畫」為契機開始評估的經濟產業省 　由生活紀錄的角度進行議論的總務省 　線索就在與使用者的「對話」 　實體世界裡的行為追蹤 　本章重點整理 ★第七章　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 　　(1)Factual 　　(2)Windows Azure Marketplace 　　(3)Infochimps 　　(4)Public Data Sets on AWS 　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 　本章重點整理 ★第八章　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 　　(1)LAWSON×Yahoo 　　(2)KDDI×樂天 　　(3)COOKPAD×ID’s 　擁有原創資料的好處 　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明顯朝「資料整合公司」發展 　　(1)VISA 　　(2)PayPal 　　(3)美國運通 　讓原創資料搖身一變成為「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 　　(1)溝通能力 　　(2)創業家精神 　　(3)好奇心 　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 　日本也開始對資料科學家展開搶人大戰 　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 　本章重點整理 謝詞 參考文獻 圖表索引