, ?0 n, Z" g4 _' f$ Y" u+ M" v從消費者端來講，以上這些資料聽起來有點難以理解，的確！雲端的概念用生硬的文字解釋起來的確有些死氣沉沉，讓我們這樣解釋吧！當本欄的讀者用靈活的手指每按下一次《理財周刊》臉書的讚，用Line傳送一次貼圖，甚至是在推特、微博上回應近況的同時，都已經參與了雲端運算的過程。! H$ ]3 \0 o. S% x
/ ~* _8 v4 L% O想像一下：附圖只是單純的傳輸迴圈之一，若是有幾十億個傳輸迴圈透過互聯網聯通，所產生的資料數量是無法詳細計數的，簡單來說，由於近期全球的數字化以及網路化，累積龐大的數據，造就近期出現「Big Data」(大數據)這樣的名詞。 . r N' J2 L$ o& t. P- r( t) q3 h/ t" r! b: p
所謂的「大數據」，基本上包括三Ｖ特色：Volume(資料大小)、Velocity(資料輸入出的速度)以及Variety(多樣性)，因為應用廣泛，甚至有人提出第四個定義Veracity(真實性)的特點。 / E7 t6 B1 `7 C R( h }: Q" A , S. J1 K$ y2 ~; G C0 L' T也由於數據內容包括結構式以及非結構式的圖像、文字以及字串等，因為資料內容過於龐大，必須經過強大的運算才能提供結果，如果沒有經過整裡，所有數據資料都是無意義的，這就好比是一間擁有無數房間的城堡，透過不同的鑰匙可以通往存放不同寶藏的空間，因此想要得到有用的數據寶藏，就必須先找到對的鑰匙。大數據的時代凸顯出資料解讀以及應用的重要性。/ V6 \ ?3 Q% q' V( s/ |! c
M9 {- F- m4 q1 q; a' F紙牌屋熱播 收視喜惡即時傳輸 / F9 ]6 z8 Z# z" j9 _- N c$ o( K" x& N) T近期應用大數據最廣為人知的，便是席捲全球的美劇「紙牌屋」，奈飛透過長期蒐集來的資料解讀後所得出的結果，應用在實際生活中的成功案例。 , m: v' K4 j( w( V& x) \4 {2 m. m; F5 x2 ]0 N
詳細說來，奈飛透過顧客在線上收看的各種行為，就能蒐集觀眾的收視喜好與習慣，比如觀眾會因為哪種劇情太悶而快轉、哪種精彩情節則會重複播放收看等等，當消費者按下暫停或快轉等收視的過程中，就能產生足以讓該公司參考的數據。' V0 e7 j: \9 F5 C7 B
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總體來說，「大數據」整個過程包括三個步驟：一、數據採集，二、數據分析運算，三、數據的應用。數據採集的方法是透過個人ＰＣ、手機、平板或甚至是一個晶片，就能將使用者因使用相關內容所產生的數據透過無線傳輸上傳到資料庫儲存。* e6 O' W% s$ S1 S) J9 M8 P4 ?
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試衣間成智慧商店 PRADA時尚變身$ d* i9 `$ I# F9 u
6 g5 \" g% v R$ ]$ D3 y接下來就能夠針對商品進行微調，比如什麼顏色在哪個季節受歡迎或是找出更有效的銷售市場，比如亞洲喜歡什麼款式，歐美傾向何種布料等等，進一步有效開發商品甚至避免資源浪費。覺得這種智慧商店遙不可及嗎？以上的過程已經發生在眾所皆知的名牌「PRADA」的試衣間裡。 % Q. z& z N3 a& v. Z
