怎麼看大數據？
什麼是大數據？ • Volume （大量） ：以過去的技術無法管理的資料量，資料量的單位可從 TB （ terabyte ，一兆位元組）到 PB （ petabyte ，千兆位元組）。 • Variety （多樣性） ：企業的銷售、庫存資料；網站的使用者動態、客服中心的通話紀錄；社交媒體上的文字影像等企業資料庫難以儲存的「非結構化資料」。 • Velocity （速度） ：資料每分每秒都在更新，技術也能做到即時儲存、處理。廣義的定義 ， 還要 包括具備儲存、處理與分析這些資料的技術，和能 夠從這些資料中取出有用資訊或洞見的人才和組織。 大數據分析和商業 智慧有何不同 商業智慧可 分析過去發生什麼事，以及為什麼會發生這件事 ，像是利用統計學回歸分析，從 Ａ產品過去一年的銷量結構，找出銷售下滑的原因。 大數據 則可根據目前發生了什麼事，預測未來將發生什麼事 。例如，電商可即時監控銷售情 況，預測顧客回購周期。 一般企業有哪些數據可用？ 1.公司本身的事業活動資料： 屬於公司的核心資料，例如便利商店的 POS 系統資料。 2.公司背景資料： 比方說員工的通訊錄或財務報表，但是對服務顧客沒有幫助。 3.其他公司或顧客的資料： 像是顧客在社交網站上的活動紀錄，就是企業即使花錢也想拿到的資料，因為對自己很有用。 4.公開資料： 通常可以免費取得，企業應該積極運用例如政府的公開資訊，例如政府的公開資訊。 企業如何運用數據資料？ • 識別 與串聯： 能夠辨識出用戶的資訊（手機、生日、 e-mail 等） • 描述 ： 舉凡用戶搜尋的關鍵字、企業的營運數字、網站活動的相關數據，企業都可以用來做為營運的儀表板。 • 時間 ： 從用戶的行動時間軸推測他的行為，例如剛搜尋過旅館的使用者，在拜訪其他網站時，也能即時看到旅館廣告。 • 預測 ： 可以幫助公司預測銷售，影響公司經營策略。 • 產出 數據： 將現有數據組合產生新的數據，像是將網路賣家的各項表現（物流、商品、客服等），綜合在一起形成店鋪評分機制。 運用大數據的 人 ？ 大致來說，資料分析領域包含 5 個關鍵職務：資料工程師與軟體工程師負責資料的清理、儲存和處理；資料分析師將資料視覺化，供資料科學家分析；資料科學家依據想要解決的商業命題建構模型，供決策參...