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 從商業的角度去觀察與整納大數據...
轉載自博客來  極力推薦  2016/10/09
從商業的角度去觀察與整納大數據所帶來的新方向,將各種不同的成功案例與技術分類用簡單的圖表呈現,日本作者所下的功夫確實令人讚賞。
Big Data大數據的獲利模式:圖解‧案例‧策略‧實戰
$ 108 ~ 360
Big Data大數據的獲利模式:圖解‧案例‧策略‧實戰
作者:城田真琴(Makoto SHIROTA) / 譯者:鐘慧真梁世英 
出版社:經濟新潮社
出版日期:2013-08-10
語言:繁體中文   規格:普通級/ 初版
點我評分 2 則評論 圖書介紹10 查價格、看圖書介紹
圖書介紹 - 資料來源:Readmoo
圖書名稱:Big Data大數據的獲利模式:圖解‧案例‧策略‧實戰

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。

 

圖書評論 -   評分:
 從商業的角度去觀察與整納大數據...
轉載自博客來  極力推薦  2016/10/09
從商業的角度去觀察與整納大數據所帶來的新方向,將各種不同的成功案例與技術分類用簡單的圖表呈現,日本作者所下的功夫確實令人讚賞。
 這本書不是讓你學會如何做Big...
轉載自博客來  無評分  2014/06/23
這本書不是讓你學會如何做BigData,而是告訴你BigData的概念如何應用在商業上。首先,它說明BigData的3V定義為何(不過,目前甚至已經發展到5V了)、接著介紹常用的基礎技術如:Hadoop、Hbase、HDSF、NoSQL。還有一些網路上常見的商業分析行為,例如:買了A的人也買了什麼、我的線上書單、你是不是要查、你可能認識誰、初次用戶體驗等等。

面對龐雜的資料並不是只有部分的資料才是有價值的,有些你認為無用的資料,只是暫時還沒想到如何去挖掘它。一份資料透露的是不再是單純的單一訊息,而是多面向的資訊。也不再是以前傳統統計的抽樣調查,而是只要技術上可行,整個母體都可以拿來做分析。整本書讀來蠻新穎有趣,可是我覺得最難的是在於,人對資料的敏銳度,以及分析的手段。
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