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《大數據》麥爾荀伯格：不需想為什麼，要想「是什麼」！
財經中心／台北報導 《大數據》作者、大數據(巨量資料)領域公認的權威麥爾荀伯格，首度訪台。今(11)日上午接受遠見的邀請，向台灣民眾分享大數據的特色與應用案例。包括教育部長蔣偉寧、新北市長朱立倫、IBM全球企業諮詢服務部大中華區商業分析和新市場副總裁兼合夥人Jason Kelley等，都特地前往聆聽。《遠見雜誌》創辦人高希均教授表示，過去邀請來台的講者都很資深，但麥爾荀伯格十分年輕，只有四十多歲就推動許多大型研究計畫。希望他的演講不只分享新觀念，也能激勵年輕一代，願意走出世界，冒險、往前看。高希均並強調，過去台灣在硬體產業上相當成功，但隨著軟體發展快速興起，「台灣不能錯失這個機會！」大數據三大特色：巨量、雜亂、相關性至上《大數據》作者麥爾荀伯格，他是大數據（巨量資料）領域公認權威，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，寫過八本書以及上百篇專論。首次訪台的他，以大數據為題，向台灣民眾分享大數據的特色與應用案例。?麥爾荀伯格分析，大數據有三大特點：巨量，雜亂，以及相關性至上。首先，「巨量」是因為資料蒐集由類比走向數位，加上儲存分析資料技術日益精進，數據及呈現爆炸性成長。他表示，人類歷史就是不斷探索、試圖瞭解自己的世界，但過去蒐集資料必須耗費大量時間金錢，以致效益有限，在現在新的大數據時代，即帶來理解世界的嶄新方式。「很多人覺得大數據就是資料很多，其實不只是如此！」他舉例表示，過去美國疾病管制局用傳統的模式預測流感的發生，然而速度非常緩慢，根本趕不上防制的時效。結果Google利用它每年五十億筆的搜尋資料，從過去十五年的資料中篩選、比對流感資料，後來成功建立一個準確度高的預測模型，可以針對流感做即時的預測與推算。電腦系教授Oren Etzioni所創的網站Farecast，也是運用大數據的結果。緣起於Oren教授自以為買了便宜機票，上了飛機才發現自己買貴了。在震驚之餘他開始研究機票定價方法，並和旅行社拿大量資料做分析比對，最後創立這個網站即使能預測機票票價，何時買才能最便宜。他把研究計畫稱為「哈姆雷特計畫」，處理的是「買」或「不買」（to buy or not to buy）的抉擇。大數據的第二個特色是「雜亂」。麥爾荀伯格表示，過去因為資料有限，在量化時必須非常精確，但現在資料收集成本陡降，就能容忍資料的雜亂。比方過去只有十組資料，每筆正確性都要斤斤計價，當現在有一萬筆資料，即使其中部份有錯誤，也不是這麼嚴重。「重點是，不能見樹不見林！」麥爾荀伯格表示，大數據的使用就是先把資料蒐集齊全，要分析時再把最重要資訊挑選出來。大數據第三個特色，同時也是最有威力的地方，則是「相關性」。「在巨量資料時代，不需要想『為什麼』(why)，而應該想『能發現什麼事』（what）。」他舉例表示，美國大型量販賣場Walmart有儲存顧客消費資料，透過大數據分析發現，每當颶風來臨前，不只是手電筒、電池賣得好，連草莓口味的果漿土司Pop-tarts也賣的非常好。「人們為什麼去買不重要，重要的是颶風來時，Walmart就把庫存的果漿土司統統搬出來，結果賣得非常好！尤其草莓口味更是暢銷，」麥爾荀伯格笑著說，一件事發生有太多可能的原因，而有些原因其實是超越人們想像範圍，大數據專注在挖掘相關性，反而能得到最大效益。資料化讓大數據產業產生更多價值，「大數據核心價值，就是要能重複使用資料，而且不斷重複使用！」他以天氣資料為例，表示有家荷蘭電信公司，發現訊號的強弱與天氣有關，後來就把這個資料進行重複利用，建立起自己的氣象轉播台，甚至成立一家氣象播報公司。科技只是工具，重點還是在人教育部長蔣偉寧由教育的觀點，請教麥爾荀伯格，在大數據時代來臨下，大專院校應該如何做好準備？同時也好奇大數據在眾多優勢背後，是否有風險缺點。「巨量資料分析能力愈來愈重要，大學應該有這類的碩博士學位。」麥爾荀伯格表示，目前巨量資料專家並不多，在市場需求下，這類的專家肯定未來會愈來愈多。在潛在風險方面，他最擔心的則是「資料獨裁」，賦予資料過多重要性。「面對資料要帶批判眼光，不能照單全收！」他表示，資料不可能完美無缺，在信任與不信任間，必須取得平衡。新北市長朱立倫則從市政角度，請教如何運用巨量資料開創新局，並強化領導人的領導能力？麥爾荀伯格建議政治人物應該做到三件事，一是瞭解市政的核心議題，運用巨量資料來瞭解市民的行為；二是要懂得溝通，學著用淺顯的語言與民眾交流；三是要有明確的願景，因為當選後的責任更重，有了民意託付，他認為政治人物要有能力承擔風險、做對的事。擁有超過20 年涵蓋軟體、技術服務和諮詢服務經驗的IBM全球企業諮詢服務部大中華區商業分析和新市場副總裁兼合夥人Jason Kelley，最後分享了他對企業運用大數據的想法。「企業應用大數據，最重要在於企業文化。」他認為在大數據時代中企業要保持充分好奇心，並讓各部門充分交流資料，並進行研究分析，才能得到最佳的結果。Jason Kelley更強調：IT歸IT，業務歸業務的模式已經不再適用。」
新聞來源https://tw.n英文講師 1對1英文ews.yahoo.com/大數據-麥爾荀伯格-不需想為什麼-要想-是什麼-095517462.html
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