大數據:「數位革命」之後,「資料革命」登場: 巨量資料掀起生活、工作和思考方式的全面革新 (新版) Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think

麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schönberger) , 庫基耶(Kenneth Cukier) 著 林俊宏 譯

  • 出版商: 天下文化
  • 出版日期: 2018-03-28
  • 定價: $400
  • 售價: 8.5$340
  • 語言: 繁體中文
  • 頁數: 318
  • ISBN: 4713510947
  • ISBN-13: 4713510945056
  • 相關分類: 大數據 Big-data
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商品描述

亞馬遜「資訊管理」暢銷書第一名
亞馬遜「電腦文化」暢銷書第一名

 

  元智大學校長、資訊工業策進會董事長  張進福
  趨勢科技董事長 張明正
  《Wired》雜誌中文版總編輯  程九如
  熱烈推薦

  每十年,總是有極少數的書,能改變你看待一切的方式。
  《大數據》正是這樣的書。
  —— 萊斯格(Lawrence Lessig),哈佛法學院網路智慧財產權教授

  汽車烤漆的顏色能告訴你,這輛二手車的故障率高低嗎?
  市政府要怎樣清查,才能迅速找出有致命危險的人孔蓋?
  從谷歌的搜尋字眼,怎麼預測流感疫情的蔓延?
  要回答這些問題,關鍵就在於巨量資料(俗稱大數據)。

  「巨量資料分析」是一門新興科技,能夠解讀和預測無數的現象,包括預測機票的價格、好萊塢新片的票房、你家裡的青少年是否未婚懷孕!

  也能協助診斷早產兒的健康情況,探查收入高低與幸福快樂的相關程度,幫忙規劃快遞的送貨路線、電動車的充電站應該設置在哪裡,還能用來發展自動導航的無人駕駛汽車、以及「從駕駛人的臀部形態判斷是否為車主」的防盜系統,也能夠快速進行多種語文的互譯……

  兩位最頂尖的大數據專家,真正掌握到巨量資料思維的精髓,在這本書裡,清晰曉暢的解釋了巨量資料是什麼,它將如何改變我們的生活,對經濟、社會和科學會帶來什麼影響,我們又能夠做些什麼,趕搭上這波新潮流,同時也懂得保護自己,避免個人資料和隱私受到侵害。
 
  《大數據》開闢了新境界,告訴我們巨量資料如何從根本上,轉變我們對世界的基本理解……這本書清楚說明了,企業如何釋放潛藏的價值,決策者如何因應新局,以及每個人的認知模式需要如何改變。—— 伊藤穰一(Joi Ito),麻省理工學院媒體實驗室主任

  任何人如果想要保持領先地位,確定未來的商業發展趨勢,都必須閱讀《大數據》。—— 貝尼奧夫(Marc Benioff),salesforce.com董事長兼執行長

  《大數據》很樂觀而務實的看待巨量資料革命——你只要伸頭看看周遭發生的大變化,就會明白這場革命已然開始了,更大的變化即將衝擊而來。—— 多克托羅(Cory Doctorow),boingboing.com

  我們敢肯定的是,《大數據》將是在討論這方面的未來時,一言九鼎的文本。—— 富比士網站

  有太多書籍在頌揚資訊社會的技術奇蹟,但是唯有這本《大數據》對資訊的本質,進行了原創的分析。——《柯克斯書評》(Kirkus Reviews)

  這本書充滿了偉大的見解、駕馭資訊的新途徑,並且對於未來趨勢,提供了很有說服力的願景,這是任何使用巨量資料的人、或受到巨量資料影響的人,都不可或缺的讀物。—— 喬納斯(Jeff Jonas),IBM首席科學家

  這本出色耀眼的書,撥開了圍繞在巨量資料周邊的迷霧。不論你從事的是商業、資訊科技、公共行政、教育、醫療,或者你只是單純對未來趨勢感到好奇,都必須閱讀這本《大數據》。—— 布朗(John Seely Brown),全錄帕羅奧圖研究中心主任

  正如水是濕滑的,然而單個水分子卻不是;巨量資料也能顯現個別資料無法揭露的訊息。作者向我們展示了龐大、複雜、凌亂的資料,若是集合起來,竟能用來預測購物行為、流感爆發……的一切模式,真是令人驚駭。—— 薛奇(Clay Shirky),社會媒體理論家

  作者讓「巨量資料」這個名詞的內涵變得非常清晰,重要性也遠遠超過矽谷的其他流行語彙……沒有哪一本書能夠提供了這樣的可讀性和平衡報導,告訴我們繼續迷戀數據和資料的諸多好處及缺點。——《華爾街日報》

  「巨量資料」是企業管理階層、技術官僚的流行語之一,如果你想知道他們都在談論些什麼,那麼《大數據》正是為你而寫的。這本書深入淺出、而且很意思的切入這個大題目……——《波士頓環球報》

目錄大綱

第1章  現在
                該讓巨量資料說話了

第2章  更多資料
    「樣本=母體」的時代來臨

第3章  雜亂
                擁抱不精確,宏觀新世界

第4章  相關性
                不再拘泥於因果關係

第5章  資料化
       當一切成為資料,用途無窮無盡

第6章  價值
                不在乎擁有,只在乎充分運用

第7章  蘊涵
          資料價值鏈的三個環節

第8章  風險
                巨量資料也有黑暗面

第9章  管控
                打破巨量資料的黑盒子

第10章  未來
                巨量資料只是工具,勿忘謙卑與人性

資料來源
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謝辭