Big Data 大數據的獲利模式:圖解.案例.策略.實戰

城田真琴 著、鐘慧真、梁世英 譯

  • 出版商: 經濟新潮社
  • 出版日期: 2013-08-09
  • 定價: $360
  • 售價: 7.9$284
  • 語言: 繁體中文
  • 頁數: 320
  • ISBN: 9866031365
  • ISBN-13: 9789866031366

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產品描述

<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!


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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(BIBusiness 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ZyngaCentricaCatalina 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

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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HadoopNoSQL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

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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

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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

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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

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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

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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(LODLink 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

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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

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謝詞

參考文獻

圖表索引