【維斯塔愛看書】《大數據》：掌握生活的真實樣貌

大數據、巨量資料或者海量資料，談的其實都是同一件事，也就是近年來在資訊領域相當火熱的Big Data。根據維基百科的詮釋，Big Data指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

網路上每一筆搜尋、交易，或者大家敲打鍵盤、點擊滑鼠的每一個輸入都是數據，把這些資訊整理起來分析排行，它的功能可不僅僅止於事後被動了解市場，蒐集起來的資料還可以被規畫，引導開發更大的消費力量。

至於這些資訊規模有多巨大呢？根據IBM公司的統計，我們每天所建立的資料高達2.5百萬兆位元組，這個難以估量和感受的龐大數字，不只是大家在工作或學術場合所產出的資訊，也包括了你我在Facebook、Twitter等社交網站所張貼和分享的文字、圖片。

一般而言，Big Data包括了三種層次，也就是巨量、即時性和多樣性。前兩者比較容易理解，不需太多解釋；而多樣性則主要是指資料的樣貌非常多元，包括結構與非結構化的部分，像是文字、影音和點擊，當然也包括專門用來統計的日誌檔（Log files）。

市面上，隨著Big Data愈來愈熱門，相關的書籍也愈來愈多了，每本的方向和主題也都不太一樣。而由麥爾荀伯格（Viktor Mayer-Schonberger）和庫基耶（Kenneth Cukier）這兩位專家所合寫的《大數據》，主要在談三種大數據時代的新思維。

第一種新思維是「樣本＝母體」，這個概念很有意思，也顛覆許多人對Big Data的想像。過去我們習慣用抽樣的方法來推估母體的全貌，這是一種不得已的做法，但現在的資訊技術已經有能力掌握全體資料，自然也就可以從龐大的數據中去爬梳隱匿的真相。

第二種新思維是「擁抱不精確」，讀到這裡的時候我其實有些詫異，原來在Big Data的時代，資料數量比資料品質更為重要。作者舉了Google翻譯的例子，這下我終於可以理解什麼叫做「先求有，再求好」了！換言之，我們要能夠容忍資料不準確，因為這就是擁抱Big Data必須付出的代價。

而第三種新思維則是「找到相關性，不再追求因果關係」，這一點倒不難理解，書中舉了亞馬遜的例子，以資訊演算法則介入書籍推薦的做法，來說明企業擁抱Big Data可以獲得的好處。如今，「追求相關性」的做法已經被普遍應用在許多購物網站，也由於有巨量資料的佐證，也讓這些智能推薦愈來愈準確。

資料化不只是將態度、情緒轉為可分析的形式，還囊括人類的種種行為。

透過這三種思維的轉換，《大數據》不只讓我們理解Big Data的重要性，更能夠透過書中的多個案例，感受到這股浪潮所帶來的衝擊和影響。是的，我們都活在資訊爆炸的碎片化的時代，學習和巨量資料共處，也將是吾人必須學習的課題。

打開《大數據》這本書，讓我們一起倘佯在資訊流中吧！

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