大數據時代，讓數據說話

書名：《大數據》

作者：麥爾荀伯格、庫基耶

譯者：林俊宏

出版社：遠見天下文化

出版日期：2015年12月

電腦在半世紀前進入主流社會以來，所累積的資料量已達到相當龐大的程度。現在世界上不僅是資訊量前所未見，資訊成長的速度更是一日千里。隨着網絡的普及和雲端運算的急速發展，巨量資料的取得與分析為我們帶來新的思維，顛覆了許多領域的理解與運作模式，從科學、醫療、經濟、教育、政府、到個人社交生活等各方面皆是如此。

在《大數據》一書中，作者告訴我們巨量資料掀起了人類在生活、工作和思考方式的全面革新。它一方面協助我們用新的方式來了解世界，改善我們決策的方式，但與此同時，也帶給我們一些新的挑戰和危機。然而只要我們能夠看清巨量資料的重要性，懂得巧妙運用蒐集得來的資料，掌握如何利用它的威力，而不是被它掌控，就能從數據資料中發掘到許多意想不到的秘密，從而創造出新的價值。

巨量資料所指的，是一定要達到相當規模才能做的事（例如得到新觀點、創造新價值），沒有一定規模就無法實現，而且這些事將會改變現有市場、組織、公民與政府間等關係。

作者首先提出了大數據時代對思維所產生的三大改變。第一，是要有針對特定主題分析龐大資料整體的能力。隨着科技的進步，蒐集資料的技術日趨成熟，我們已擁有全部或至少盡量完整的資料，也就是接近“樣本=母體”的境界，故此不應再使用抽樣的方法去操作資料。第二是要擁抱雜亂。接受資料是雜亂的，無法精確的，這是一種取捨：放寬允許的誤差值，手中就能有更多的資料。雖然資料愈多出錯機率就愈高，不過，卻因為結合了不同源頭、類型、格式的資料，因而換得更多回報資料，可以讓我們看到更廣、更接近事實的全貌。因此，與其要求完全精確，倒不如與雜亂共存，這反而能讓我們更往真實接近一大步。第三個改變，是相關性。正因為我們願意讓更多資料不需追求絕對的精確，於是看待事物也有了新的方式，會嘗試從資料中找出可能性，從相關性的角度掌握先機，而不是如從前般要在有限資料中追求因果關係。書中舉了Google於2009年靠民眾搜尋關鍵字，預測出流感蔓延的例子，比美國政府更快更準確地掌握到流感傳染的即時資訊，有效協助當局控制疫情。

事實上，資料就是經濟學家所謂的非競爭性商品：某個人的使用並不妨礙他人的使用，而且使用後，也不會像物質性商品一樣有損耗。因此，Amazon不只用過去的交易記錄，來向使用者提出購買推薦，還能夠一用再用，用到其他客戶身上。這意味着企業取得資料後，即使第一次或後續每次使用都只得到少量價值，但只要不斷重複使用資料，就能做到有效而充分的利用。以往一旦資料完成原始用途，我們就會認為它已經完成目的，似乎所有關鍵價值都已釋放完畢，可以放手刪除。但現在資料就像一座神奇的鑽石礦，就算已取得主要價值，還是能不斷繼續開採，可不斷延伸應用，釋放其選項價值，獲得更大利益。書中舉了不少實例證明資料的價值在於使用，而非單純佔有。某些創新企業就是看穿了這一點，從無用的材料中取得資訊，經過分析資料來預測趨勢，將舊有資料轉化成新資訊，挖掘出資料的隱藏價值。

最後，書中也探討了巨量資料的黑暗面，首當其衝是對隱私權的侵害。今天每個人都在不知不覺中被蒐集了個人資料和受到監控。而由於預測能力愈來愈高，使得我們依賴資料分析來做各種預測，甚至靠預測來預防犯罪，這卻可能會因對他人行為妄下判斷，導致誤判犯罪情況的發生。作者提醒我們，巨量資料只是工具，雖然數據會說話，但它只僅供參考，運用時別忘了要謙卑、注意道德及人性化的一面，因為科技始終來自於人性。