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『繁體書』Big Data大數據的獲利模式:圖解.案例.策略.實戰

書城自編碼: 2330340
分類:繁體書 →台灣書
作者: 城田真琴 譯者: 鐘慧真、梁世英
國際書號(ISBN): 9789866031366
出版社: 經濟新潮社
出版日期: 2013-08-10
版次: 初版
頁數/字數: 320頁
書度/開本: 15x21cm

售價:HK$ 128.6

 

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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。

目錄
【導讀】
 創造「偶然的幸運」(serendipity),正是巨量資料技術不斷前進的動力(台灣野村總研諮詢顧問股份有限公司副總經理 陳志仁)
【推薦序】
 當商業智慧隱藏在雲深不知處(國立交通大學經營管理研究所教授 楊千)
 Big Data, Big Intelligence:從資料、資訊到情報(和沛科技股份有限公司總經理 翟本喬)
 當巨量資料與社會脈絡交集(英國開放知識基金會地區大使 徐子涵 Schee)
 Data、Data、Data:我們活在廣袤的資料流中(資深部落客 鄭緯筌Vista)
 老大哥在看著你:Big Data□ Big Brother□(英商巴克萊銀行台北分行董事總經理 劉奕成)
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
2eBay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
1Factual
2Windows Azure Marketplace
3Infochimps
4Public 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
1LAWSON×Yahoo
2KDDI×樂天
3COOKPAD×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
1VISA
2PayPal
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

 

 

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