2013/05/30
第1章 現在 該讓巨量資料說話了
第2章 更多資料 「樣本＝母體」的時代來臨
第3章 雜亂 擁抱不精確，宏觀新世界
第4章 相關性 不再拘泥於因果關係
第5章 資料化 當一切成為資料，用途無窮無盡
第6章 價值 不在乎擁有，只在乎充分運用
第7章 蘊涵
資料價值鏈的三個環節:資料、技術、思維
- 資料價值鏈環節之一：資料持有人
資料是指擁有資料、或至少能夠存取使用資料的公司。(ex.推特,MasterCard Advisors)。
- 資料價值鏈環節之二：資料專家
技術是指顧問公司、技術供應商和分析提供商，擁有實際操作的技能。
(ex.天睿Teradata, Accture, Farecast)(微軟的Amalga軟體)
- 資料價值鏈環節之三：有巨量資料思維者
- 資料科學家結合了統計學家、軟體工程師、資訊圖表設計師的技能，而且擅長講故事，樂於宣揚資料科學。
-現在，資料已經可以如此廣泛取得，又具有重要策略意義，缺少的則是能夠找出並取得其中價值的智慧。正因如此，統計學家、資料庫管理人員及機器學習這幾項專業，可說都已經站穩了未來的夢幻位置。
- 現在，各種資料庫管理、資料科學、資料分析、機器學習演算法之類的專業知識，都還處於求才若渴的狀態。
- 巨量資料的先驅常常來自其他領域，原本的專長是資料分析、人工智慧、數學或統計資訊。
- 現代職場的基本能力要求:數學和統計學，或許再加一點程式設計和網路科學。
- 在巨量資料時代，除了學科專業知識的深度，寬度也很重要。想解決某個生物學難題，很有可能需要和天文物理學家、或是資料視覺化設計師攜手合作。
第8章 風險 巨量資料也有黑暗面
- 除非妳拿出東西給顧客看，不然他們也不知道自己要什麼。
第9章 管控 打破巨量資料的黑盒子
- 巨量時代興起的新專業，會是電腦科學、數學、以及統計學領域。
由於演算學家了解演算法、統計方法和資料集，便能夠調查清楚，決定究竟是如何產生的。
第10章 未來 巨量資料只是工具，勿忘謙卑與人性
