2016年3月20日 星期日

好書推薦:大數據

《大數據:「數位革命」之後,「資料革命」登場;巨量資料掀起生活、工作和思考方式的全面革新》Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live- Work- and Think



亞馬遜「資訊管理」暢銷書第一名
亞馬遜「電腦文化」暢銷書第一名

汽車烤漆的顏色能告訴你,這輛二手車的故障率高低嗎?
市政府要怎樣清查,才能迅速找出有致命危險的人孔蓋?
從谷歌的搜尋字眼,怎麼預測流感疫情的蔓延?

要回答這些問題,關鍵就在於巨量資料(俗稱大數據)。
「巨量資料分析」是一門新興科技,能夠解讀和預測無數的現象,
包括預測機票的價格、好萊塢新片的票房、你家裡的青少年是否未婚懷孕!
也能協助診斷早產兒的健康情況,探查收入高低與幸福快樂的相關程度,
幫忙規劃快遞的送貨路線、電動車的充電站應該設置在哪裡,
還能用來發展自動導航的無人駕駛汽車、
以及「從駕駛人的臀部形態判斷是否為車主」的防盜系統,
也能夠快速進行多種語文的互譯……

兩位最頂尖的大數據專家,真正掌握到巨量資料思維的精髓,
在這本書裡,清晰曉暢的解釋了巨量資料是什麼,
它將如何改變我們的生活,對經濟、社會和科學會帶來什麼影響,
我們又能夠做些什麼,趕搭上這波新潮流,
同時也懂得保護自己,避免個人資料和隱私受到侵害。

名人推薦top 

    元智大學校長、資訊工業策進會董事長 張進福
    趨勢科技董事長 張明正
    《Wired》雜誌中文版總編輯 程九如
    熱烈推薦

    每十年,總是有極少數的書,能改變你看待一切的方式。
    《大數據》正是這樣的書。--萊斯格(Lawrence Lessig),哈佛法學院網路智慧財產權教授

    《大數據》開闢了新境界,告訴我們巨量資料如何從根本上,轉變我們對世界的基本理解……

    這本書清楚說明了,企業如何釋放潛藏的價值,決策者如何因應新局,以及每個人的認知模式需要如何改變。--伊藤穰一(Joi Ito),麻省理工學院媒體實驗室主任

    任何人如果想要保持領先地位,確定未來的商業發展趨勢,都必須閱讀《大數據》。--貝尼奧夫(Marc Benioff),salesforce.com董事長兼執行長

    《大數據》很樂觀而務實的看待巨量資料革命——你只要伸頭看看周遭發生的大變化,就會明白這場革命已然開始了,更大的變化即將衝擊而來。--多克托羅(Cory Doctorow),boingboing.com

    我們敢肯定的是,《大數據》將是在討論這方面的未來時,一言九鼎的文本。--富比士網站

    有太多書籍在頌揚資訊社會的技術奇蹟,但是唯有這本《大數據》對資訊的本質,進行了原創的分析。——《柯克斯書評》(Kirkus Reviews)

    這本書充滿了偉大的見解、駕馭資訊的新途徑,並且對於未來趨勢,提供了很有說服力的願景,這是任何使用巨量資料的人、或受到巨量資料影響的人,都不可或缺的讀物。--喬納斯(Jeff Jonas),IBM首席科學家

    這本出色耀眼的書,撥開了圍繞在巨量資料周邊的迷霧。

    不論你從事的是商業、資訊科技、公共行政、教育、醫療,或者你只是單純對未來趨勢感到好奇,都必須閱讀這本《大數據》。--布朗(John Seely Brown),全錄帕羅奧圖研究中心主任

    正如水是濕滑的,然而單個水分子卻不是;巨量資料也能顯現個別資料無法揭露的訊息。

    作者向我們展示了龐大、複雜、凌亂的資料,若是集合起來,竟能用來預測購物行為、流感爆發……的一切模式,真是令人驚駭。--薛奇(Clay Shirky),社會媒體理論家

    作者讓「巨量資料」這個名詞的內涵變得非常清晰,重要性也遠遠超過矽谷的其他流行語彙……

    沒有哪一本書能夠提供了這樣的可讀性和平衡報導,告訴我們繼續迷戀數據和資料的諸多好處及缺點。——《華爾街日報》

    「巨量資料」是企業管理階層、技術官僚的流行語之一,如果你想知道他們都在談論些什麼,那麼《大數據》正是為你而寫的。

    這本書深入淺出、而且很意思的切入這個大題目……——《波士頓環球報》

作者top 

  • 作者介紹


    麥爾荀伯格 Viktor Mayer-Schonberger
    牛津大學網路研究所教授,
    並擔任微軟、世界經濟論壇等大公司和組織的顧問,
    是大數據(巨量資料)領域公認的權威,
    寫過八本書以及上百篇專論。

    庫基耶 Kenneth Cukier
    《經濟學人》雜誌資料編輯,巨量資料思潮評論員,
    經常於《紐約時報》、《金融時報》、
    以及《外交事務》期刊發表財經文章。
  • 譯者介紹


    林俊宏

    師範大學翻譯研究所碩士。
    喜好電影、音樂、閱讀、閒晃,
    覺得把話講清楚比什麼都重要。
    譯有《英語的秘密家譜》、《建築為何重要》、
    《大科學》、《群的智慧》、《天空的女兒》等書。
    現就讀於師大譯研所博士班。

試閱top 

第1章

現在:該讓巨量資料說話了

2009年又冒出了一種新的流感病毒,稱為H1N1。這種新菌株結合了禽流感和豬流感病毒,迅速蔓延。短短幾星期內,全球的公共衛生機構都憂心忡忡,擔心即將爆發流感大流行。有些人發出警訊,認為這次爆發可能與1918年的西班牙流感不相上下,當時感染人數達到五億人,最後奪走數千萬人的性命。雪上加霜的是,面對流感可能爆發,卻還沒有能派上用場的疫苗,公共衛生當局唯一能努力的,就是減緩其蔓延的速度。為了達到這項目的,必須先知道當前流行感染的範圍及程度。

在美國,疾病管制局(CDC)要求醫生一碰到新流感病例,就必須立刻通報。即使如此,通報的速度仍然總是慢了病毒一步,大約是慢上一到兩星期。畢竟,民眾覺得身體不舒服之後,通常還是會過個幾天才就醫,而層層通報回到疾管局也需要時間,更別提疾管局要每星期才整理一次通報來的資料。但是面對迅速蔓延的疫情,拖個兩星期簡直就像是拖了一個世紀,會在最關鍵的時刻,讓公共衛生當局完全無法掌握真實情況。

巨量資料初試啼聲

說巧不巧,就在H1N1躍上新聞頭條的幾星期前,網路巨擘谷歌(Google)旗下的幾位工程師,在著名的《自然》科學期刊發表了一篇重要的論文,當時並未引起一般人的注意,只在衛生當局和電腦科學圈裡引起討論。該篇論文解釋了谷歌能如何「預測」美國在冬天即將爆發流感,甚至還能精準定位到是哪些州。谷歌的祕訣,就是看看民眾在網路上搜尋些什麼。由於谷歌每天會接收到超過三十億筆的搜尋,而且會把它們全部儲存起來,那就會有大量的資料得以運用。

谷歌先挑出美國人最常使用的前五千萬個搜尋字眼,再與美國疾病管制局在2003年到2008年之間的流感傳播資料,加以比對。谷歌的想法,是想靠著民眾在網路上搜尋什麼關鍵詞,找出那些感染了流感的人。雖然也曾有人就網路搜尋字眼做過類似的努力,但是從來沒人能像谷歌一樣掌握巨量資料(big data,直譯為大數據),並具備強大的處理能力和在統計上的專業技能。

雖然谷歌已經猜到,民眾的搜尋字眼可能與流感有關,像是「止咳退燒」,但相不相關其實不是真正的重點,他們設計的系統也不是從這個角度出發。谷歌這套系統真正做的,是要針對搜尋字眼的搜尋頻率,找出和流感傳播的時間、地區,有沒有統計上的相關性(correlation)。他們總共用上了高達4億5千萬種不同的數學模型,測試各種搜尋字眼,再與疾管局在2007年與2008年的實際流感病例加以比較。他們可挖到寶了!這套軟體找出了一組共四十五個搜尋字眼,放進數學模型之後,預測結果會與官方公布的全美真實資料十分符合,有強烈的相關性。

於是,他們就像疾管局一樣能夠掌握流感疫情,但可不是一、兩星期之後的事,而是幾近即時同步的掌握!

因此,在2009年發生H1N1危機的時候,比起政府手中的資料(以及無可避免的通報延遲),谷歌系統能提供更有用、更及時的資訊。公衛當局有了這種寶貴的資訊,控制疫情如虎添翼。

最驚人的是,谷歌的這套方法並不需要去採集檢體、也不用登門造訪各家醫院診所,而只是好好利用了巨量資料,也就是用全新的方式來使用資訊,以取得實用且價值非凡的見解、商機或服務。有了谷歌這套系統,下次爆發流感的時候,全球就有了更佳的工具能夠加以預測、並防止疫情蔓延。

巨量資料功能強大,可以讓許多領域改頭換面,公共衛生領域不過是其中之一,而商業領域也正在經歷這個過程。例如買飛機票就是個很好的例子。 ...看全部




心得:現在網路正在面臨的就是大數據時代的來臨,許多的內容都是大量的資料,讀此書更能讓自己明白大數據時代中你該如何善用網路資源,以及你該具備哪些的能力來讓你更加懂得如何使用這些資源,這是一個新的網路趨勢,是我們每個人都必須具備的一種能力和認知。

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