 | 雲端時代的殺手級應用：Big Data海量資料分析
定價：360元 網路價：284 元 | |
哪裡買：雲端時代的殺手級應用：Big Data海量資料分析 |
★涵蓋美、英、日、印、澳等標竿企業與政府應用案例
★首度揭露兩岸三地海量資料分析領先者的策略
每分鐘內、有68萬則臉書po文、3000張Flickr照片、4.7萬次APP下載、2億封email信件
這就是雲端時代的新金脈！
源源不絕的龐雜資料量，徹底改變遊戲規則，
雲端時代的殺手級應用，運用Big Data海量資料分析，
誰能理出脈絡、洞察商機、領先創新，就能成為新贏家！
「四百年前，發明了顯微鏡，改變了測量的標準，人類研究物體的細微程度，從此不同。海量資料分析將帶來的革命，就像四百年前的顯微鏡一樣，我們能夠掌握事件、行為的精細程度，也將從此進入全新的境界。 」－麻省理工學院史隆管理學院教授班恩約福森（Erik Brynjolfsson）
美國白宮宣布，將海量資料喻為「未來的新石油」，是國家發展的戰略性資產； 哈佛大學更指出，海量資料分析將引領新一波經濟繁榮！ 這是一場改變商業規則與競爭力的資訊革命！
完整公開Big Data海量資料新概念與應用技術，揭露領先企業的競爭優勢。
什麼是「海量資料」？
當你連上臉書按讚打卡、上傳照片到網路相簿與朋友分享、上班收發e-mail、用悠遊卡買杯咖啡、透過ATM領錢、走進大賣場刷卡購物、甚至是進家門開燈，都正在源源不斷創造「海量資料」。
每一天，全球人類製造出來的資料量高達25億GB，要用4000萬台64GB的iPad才裝得下。
過去，資料量太大、毫無價值的資料太多、「賭博」的代價太高，沒有一家企業有本錢用過去既有的流程一一過濾所有的資料，但新的方法和工具，將從中挖出值得鍛鑄與收藏的珍寶。
經過整合、分析的海量資料，可以讓公司增加50％的新客戶，讓政府減少30％的成本！
這些如海潮般湧流的大量資料，正是雲端時代的新金脈，已經創造出驚人的效益：
運用海量資料分析，ZARA最短3天就可以推出一件新品，一年可推出12,000款時裝。
羅森（Lawson）便利商店收集和分析社群媒體和網站討論區的大量資料，即時反應顧客意見，預計2015年公司稅前營收，將因此較2011年大幅增長60％！
藉由精準的預測和行銷機制，中國聯通重慶分公司已將客戶續約率提高34%。
金融業藉海量資料分析，將規劃和執行促銷的成本降低10％，客戶對行銷活動的回應率提高60％。
製造業採用海量資料分析，可縮短20~50％研發到上市的時間、提升供需預測精準度，增加2~3％毛利。
Twitter上發佈有關臉書的相關訊息，其情感傾向可以做為股價走勢的領先指標。
海量資料分析為英國政府提高效率及削減浪費，一年可省下160到330億英鎊。
斯德哥爾摩運用海量資料分析建置道路收費系統，市中心的交通流量銳減25%，使用公共交通工具人數比前一年增加4萬多人，道路的廢氣排放量減少了8%至14%，市中心的溫室氣體排放量也下降了40%！
隸屬美國能源部的邦威電力管理局，省下了蓋一座新電廠的6到10億美元支出！
從過濾垃圾郵件而來的數學模型，居然可能找出HIV病毒的有效疫苗！
本書共分為三部份：
第一部份介紹海量資料分析的概念，以及企業、政府部門可應用的範疇。什麼是海量資料分析？與個人和企業有什麼關係？將對全球產業造成怎樣的衝擊？第一章至第三章將深入淺出地回答上述問題。
第二部份完整介紹海量資料在各產業的應用實況，為企業及政府部門提供應用的方向。案例涵蓋零售、金融、政府部門、能源、製造、娛樂、醫療、電信等八大類別，搜羅歐美、澳洲、印度、日本、中國大陸、台灣等地的實際案例，展現海量資料分析產生的效益。
第三部份則概略介紹海量資料分析所需技術及未來發展趨勢，提供企業主管、以及對資料分析有興趣的學生、研究者應用與研究的方向。
作者簡介
胡世忠
美國威斯康辛大學麥迪遜分校工商管理系畢業，現為IBM全球副總裁兼IBM軟體集團大中華區總經理，全面負責IBM軟件中間業務和解決方案業務。曾任IBM新興市場資訊管理軟體總監，領導旗下的數據管理、企業內容管理、商業分析等業務，擁有豐富的軟體業務管理經驗。
目錄：
推薦序 衝擊社會文化的大趨勢張善政
推薦序 在數據海中航向創新之地錢大群
推薦序 連女神卡卡都愛用的新技術黃慧珠
推薦序 一個由資料組成的人與世界戴季全
導讀 人類生活的下一塊拼圖李實恭
第一部 什麼是Big Data？
第一章 海量資料新世界
第二章 不只是大而已
第二部 Big Data大商機
第三章 破壞式的全新競爭力
第四章 應用案例：從行銷到反恐
第五章 零售：更好、更快、更便宜
第六章 醫療：降低成本、促進醫學研發
第七章 政府部門：提高效率、打擊犯罪
第八章 能源：節能減碳新利器
第九章 電信：龐大通訊資料就是寶山
第十章 金融：防堵詐騙、有效行銷
第十一章 製造：協調產銷、管理供應鏈
第十二章 娛樂：更深入、更即時的娛樂體驗
第三部 技術與前瞻
第十三章 海量分析的技術要件
第十四章 結語與展望
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資料來源：博客來
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