當你習慣地打卡、按讚、收發email（電子郵件）、玩APP（應用軟體）、刷卡消費、使用ATM（自動提款機）時，這些行為就已產生數億個位元的資料。這些資料無法以傳統流程來處理及分析，卻是「雲端時代」的新金脈。在資料狂潮來襲中，一場改變商業規則與競爭力的資訊革命，你已經參與，且不容錯身，因此，不如努力準備迎戰。
文章節錄
《雲端時代的殺手級應用：Big Data海量資料分析》
時代變革的起點
在感知化（instrumented）、物聯化（interconnected）和智能化（intelligent）的交會下，就好像把調節水量的三道閘門同時開啟一樣，遍及各處的資料量，從原本的潺潺細流匯流成磅礡大川，再傾洩灌入一片無邊無際的數據海。
在如此巨量的資料衝擊下，這已經不是一個簡單的數據增加問題，而是一場量變形成質變，足以匹敵20世紀科技革命的巨大變革。
2012年2月，物理學家邁爾斯 （Mark P. Mills）和美國西北大學應用科學院長歐提諾 （Julio M. Ottino）在《華爾街日報》撰文，認為100年前出現了電氣化、電話、汽車、不銹鋼和無線電放大器等機器，改變了人們的生活方式。時隔100年，我們再度站在時代變革的起點。而再次改變世界的推力之一，就是伴隨著無數機器而來的海量資料分析（Big Data）。
哈佛大學量化社會科學學院（Institute for Quantitative Social Science）院長蓋瑞金（Gary King）認為，龐大的新數據來源所帶來的轉變，將在學術界、企業界和政界中迅速蔓延開來，沒有哪一個領域會不受到影響。而巨量數據資料的處理能力將使以往無法想像的服務和業務成為可能，進一步改變人們的生活方式，甚至引領新一波的經濟繁榮。
2012的倫敦奧運才落幕不久，令大家驚艷的不僅是精采的賽事，還有歷史悠久的英倫之都，如今已運用海量資料蛻變成一個智慧之城。
擁有149年歷史的倫敦地鐵，11條路線全長超過400公里，沿線建有270座車站，每年運送10億人次。為了讓地鐵幹線正常運行，倫敦地鐵裡的每輛火車都有GPS，月臺上的乘客隨時可以在顯示牌上了解下一趟車的抵達時間；月臺上佈滿無數的感測器，將等候的乘客人數提供給控制中心，讓調度人員可以靈活控制車次和出車時間間隔。
同時，為了快速得到最新的流動資訊（例如進出站人數、等候人數），倫敦地鐵站內也鋪設了無線區域網路（Wi-Fi），而現在，任何人都可以在地鐵站裡透過免費的Wi-fi，用手機查看地鐵即時動態地圖，以及接收各種地理位置的便利資訊；博物館、藝術中心、歌劇院、或是酒吧也都有相應的地理資訊APP，各種文化、藝術、科學等資源，也全都可以透過無線網路獲得豐富而詳盡的免費資料。
從地鐵站走到街上。倫敦是歐洲第一個對汽車進入市中心要額外課稅的城市。由於交通擁塞，人們可以在停車高峰時段，用手機上網即時查詢停車位的空置情況，並且下單預訂停車位，因為只要隨意停車，倫敦交警會用掌上型電腦在你車前的條碼上掃描一下，包括這輛車的車速、停車紀錄、未繳費紀錄等各種資訊全都無所遁形，幾秒後罰單就從員警手中的小型電腦裡直接列印出來。
另一方面，為了因應奧運期間湧入的百萬遊客，倫敦街頭設置了超過100個配置液晶螢幕的智慧型垃圾桶，與Wi-Fi相連，不僅可以指示民眾如何分類處理垃圾，還可以顯示天氣、氣溫、時間、股市行情等，裡面內藏的微型攝影機也可以防止街頭犯罪和恐怖攻擊。
新世界的新競爭力
成功運用海量資料分析打造新風貌的倫敦，已成為全英國未來十年內發展的重要依據。英國智庫政策交易所（British think tank Policy Exchange）在2012年6月發布報告認為，海量資料分析可為英國政府提高效率及削減浪費，一年可能省下160到330億英鎊。
美國歐巴馬政府也將海量資料分析視為下一步的國家發展戰略，白宮在2012年3月宣佈投資2億美元啟動「海量資料研究和發展計劃」，包括海量資料分析以及海量資料在醫療、天氣和國防等領域的應用。白宮甚至將數據資料定義為「未來的新石油」；換言之，一個國家擁有數據資料的規模和解釋運用的能力，已成為一個國家的核心資產和國力指標。
資料分析運用的重要性對國力如此，對企業競爭力更是如此。在零售業，美國的沃爾瑪公司很早就開始利用交易資料庫來贏得競爭優勢。1969年沃爾瑪開始使用電腦來追蹤存貨，1983年所有門市開始採用條碼掃描系統，每一樣商品的「身分」都可以存進電腦資料庫，1987年完成內部衛星系統，匯整全美各分店的即時資料，藉此分析顧客的購買行為。
隔年，數據資料就幫助沃爾瑪成就了一則零售業的經典傳奇。當時，管理人員分析銷售數字時發現了一個令人難以理解的現象：啤酒和尿布這兩件毫無關聯性的商品，銷售數字確有著難以理解的高度正相關，尤其是在年輕爸爸的購物車裡。後來發現，這是因為年輕夫妻的分工型態，通常是由媽媽在家照顧小孩，而爸爸外出購物，而買小孩尿布時，爸爸們通常也會帶個自己想喝的啤酒回家。
沃爾瑪發現了這個獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕爸爸可以同時找到這兩件商品，並且很快地完成購物。調整之後，結果尿布和啤酒的銷售量雙雙增加三成。2005年卡翠娜颶風來襲之前，沃爾瑪也用相同的邏輯，從手電筒和電池的銷售資料中分析出餡餅將會熱銷（因為颶風來襲時導致停電，所以人們特別喜歡方便食用的餡餅）而把手電筒和電池貨架移到冷凍櫃旁，業績果然也如預期增長。
西班牙品牌ZARA，則是運用資料分析引領快速時尚（Fast Fashion）風潮的崛起。每天，ZARA平均賣出110萬件衣服，透過全球資訊網路，每一件銷售出去的商品都有自己的銷售身分證（包含售價、部門、時段、客層），這些資料經由自動化程式分析出顧客的行為模式和消費喜好，做為產品的生產決策，讓ZARA最短3天就可以推出一件新品，一年可推出12,000款時裝。
在職業運動業，全世界獲得主要洲際賽事冠軍最多的球隊AC米蘭，也利用每一場賽事的影音檔分析球員資料，進行球員的運動損傷預防和治療管理，精準度高達70％，而在一個完整賽季中，因為球員損傷而無法比賽的天數減少了三分之二。後來，美國職棒的波士頓紅襪隊、舊金山巨人隊和密耳瓦基釀酒人隊開始跟進，甚至依此模式發展了一套3D影像特訓法，把對手和自家選手的影像檔變成3D顯像，可以從任何方向觀看、向前轉和倒轉，並加以解析，打者可以反覆比對同一投手的不同球路，或是利用3D眼鏡和擬真的動畫對手（動作依特定真實對手的統計數字量身打造）對戰，以增進球員的戰力。
而在公共領域中，資料分析的預測能力也正在開發當中。四年前，Google和美國疾病控制及預防中心合作，以關鍵字搜尋次數發展了Google Flu Trends，協助「追蹤」流感傳播趨勢，至少可以提早兩個星期掌握流感爆發的關鍵時刻。哈佛大學最近一篇醫學研究報告也發現，透過Twitter監控海地的霍亂疫情比以傳統方式監控來得更為有效率，如果再配合政府與金融機構的數據更可以發現食物與水資源短缺的早期徵兆。
在這個由數字、向量和演算法構成的Big Data新世界裡，整個世界就是創新和發現的人類行為實驗室，不管你願不願意，置身其中的你我都是參與者，但如果你願意從現在開始了解Big Data帶來的衝擊和影響，你就不會只是參與者，而會是下一個發現者。
