大數(shù)據(jù)這個關(guān)鍵字從去年紅到今年，早已成為科技業(yè)的重要趨勢，研調(diào)機構(gòu)IDC便預測2015年將有超過25%的企業(yè)導入巨量資料方案，而美國專業(yè)招聘公司羅致恒富(Robert Halt)公布的《2015薪資指南(2015 Salary Guide》更把大數(shù)據(jù)工程師列為今年薪資漲幅大的六大行業(yè)之一，預計薪資年成長率9.3%，平均年薪119,250美元至168,250美元。

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臺灣從企業(yè)到政府也人人高喊大數(shù)據(jù)，連向來對新科技接受速度最慢的政府都開始動作。行政院長毛治國甫上任祭出的科技三箭，就有兩箭跟數(shù)據(jù)息息相關(guān)，一個是開放資料，一個是大數(shù)據(jù)，新北市政府日前也推出全國第一個「傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應用示范計劃」，希望導入大數(shù)據(jù)分析，幫助金屬、機械和紡織等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，還在日前的新北大數(shù)據(jù)論壇活動中請來美國大數(shù)據(jù)分析與儲存技術(shù)公司Teradata首席技術(shù)長寶立明(Stephen Brobst)來分享大數(shù)據(jù)趨勢。

Teradata中國專區(qū)落戶36大數(shù)據(jù)>>>

寶立明此次來臺除了出席新北大數(shù)據(jù)論壇分享大數(shù)據(jù)趨勢，更受邀至行政院與毛治國暢談開放資料政策，分享美國政府開放資料的經(jīng)驗以供臺灣借鏡。寶立明去年被ExecBank選為全美排名第四的CTO(前三名分別是亞馬遜、特斯拉和英特爾)，在2500名頂尖CTO中脫穎而出，他不僅是全球一流的數(shù)據(jù)專家，更曾成功創(chuàng)立三家提供數(shù)據(jù)服務的公司，后來陸續(xù)被IBM、NCR等大廠并購，他也是歐巴馬的創(chuàng)新科技顧問委員會的一員。

身為全球頂尖的大數(shù)據(jù)專家，寶立明在接受《數(shù)位時代》專訪時卻說，他認為大數(shù)據(jù)這個詞將會在五年內(nèi)消失，并認為從物理學家到社會學家都會是優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學家，以下為寶立明專訪的內(nèi)容摘要：

1. 大數(shù)據(jù)這個詞近年來非?；鸺t，但也有人認為大數(shù)據(jù)已處在泡沫期，您怎么看這種人人高喊大數(shù)據(jù)的現(xiàn)象?

我承認現(xiàn)在整個社會上瀰漫著一股大數(shù)據(jù)熱潮，但我認為這不失為一種好現(xiàn)象，因為這讓大家注意到這個世界上還有許多尚未被挖掘，并且充滿價值的資料，我認為在這股熱潮當中，其實是有黃金的，但就像你說的，其實還是有很多人不知道大數(shù)據(jù)是什么意思，更不知道怎么用他。

他們以為大數(shù)據(jù)就是指大數(shù)目的數(shù)據(jù)，事實上，我認為這是大數(shù)據(jù)中最無趣的部分，我們真正在尋找的是非傳統(tǒng)的、而且未曾被挖掘過的資料，并且從這些資料中去提煉出價值，我相信在五年內(nèi)我們就不會再使用「大數(shù)據(jù)」這個詞了，到頭來大數(shù)據(jù)就只是資料而已，不是嗎?資料是很重要，但是這個世界上還有一大堆以往根本不被視為是資料的資料在那邊等著我們挖掘，到最后，人們會開始回頭分析這些資料，他們會發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)不過就只是數(shù)據(jù)的一種，大數(shù)據(jù)、小數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的資料…這些稱呼通通都不重要，因為這些都是資料啊，這是我認為為什么到最后大數(shù)據(jù)這個詞匯將會退燒的原因。

2. 你認為數(shù)據(jù)經(jīng)濟以后將會成為每個企業(yè)的DNA嗎?

是的沒錯，人們將會依據(jù)一家公司是否有效地運用數(shù)據(jù)，來定義這家公司是否成功。大數(shù)據(jù)這個詞也許是三年前才出現(xiàn)的，但其實它早在十年前就有了，概念比名詞出現(xiàn)得更早，在八年前發(fā)生了一個比較重大的轉(zhuǎn)變，人們從研究一筆交易變成研究互動，我們開始往下鉆研，不只研究一筆交易，更研究真實的顧客體驗，因此我認為雖然不是每一個，但許多大數(shù)據(jù)應用必須要能夠更妥善了解顧客的行為和體驗。

我認為大數(shù)據(jù)發(fā)展可以分成三階段：

第一階段是.com時期，人們研究log資料，搜集人們的Cookie和搜尋行為等等，這類分析已經(jīng)存在很久了，我們不只知道使用者買了什么東西而已，而是更深層地去分析行為，一筆交易只告訴我價值，但沒有告訴我顧客體驗，大數(shù)據(jù)想要去分析的是顧客體驗。

第二階段是社交網(wǎng)站，這也是我們現(xiàn)在正在經(jīng)歷的階段，我們分析Facebook、Twitter、部落格文章…等等等，這可以幫助我們進一步了解顧客行為。

第三階段是物聯(lián)網(wǎng)，這是我覺得最有趣的階段，有些企業(yè)已經(jīng)開始分析來自傳感器的數(shù)據(jù)了，在這邊我說的物聯(lián)網(wǎng)不只是穿戴式裝置或智慧家庭而已，我說的是機器與機器之間的溝通，這些資料的價值很值得被研究?，F(xiàn)在制造業(yè)都會訂下一些規(guī)矩，例如我們的汽車每半年就要進廠維修，就跟人每年都要去做健康檢查一樣，我認為這是非常過時的想法，一旦我們用傳感器去搜集引擎、汽車和生理數(shù)據(jù)，我們就可以精確知道何時需要進廠維修或做健康檢查，這就叫做預測性維修(condition based maintenance)，這個概念對于促進顧客體驗、效益和健康保險等領域非常重要。

3.你對大數(shù)據(jù)的定義是什么?

一般來說我們用3V定義大數(shù)據(jù)，容量(Volume)、快速(Velocity)與多樣性(Variety)，其中我認為最重要的是多樣性，資料不只來自那些傳統(tǒng)管道，有更多來自非傳統(tǒng)管道的非傳統(tǒng)資料產(chǎn)生，我認為價值(Value)是第四個V，人們常常忘了這件事，他們專注于技術(shù)，卻忘了創(chuàng)造價值，但這卻是一個大數(shù)據(jù)計劃能否成功的關(guān)鍵：這不只關(guān)乎技術(shù)，而是你能用技術(shù)創(chuàng)造出什么價值。

4.臺灣有許多中小企業(yè)，許多中小企業(yè)也許認為大數(shù)據(jù)是個離他們很遙遠的概念，因為他們根本沒有「大數(shù)據(jù)」，您會給他們什么樣的建議?

這些小企業(yè)一看到大數(shù)據(jù)就會想說，喔這一定是很大的數(shù)據(jù)才有辦法做，但數(shù)據(jù)的量其實從來都不是重點，我認為「大數(shù)據(jù)」是個非常差勁的命名，因為它讓人們直接聯(lián)想到「大」，但數(shù)據(jù)的大小其實是最無趣的部分，最重要的其實是那些你從來沒有想過可以用的數(shù)據(jù)以及那些非傳統(tǒng)的資料，我認為這才是人們對大數(shù)據(jù)應有的認知。

有許多新創(chuàng)企業(yè)在思考如何用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造全新的商業(yè)模式，例如硅谷最近有一個正在做P2P交易服務的新創(chuàng)公司，比如說我們一起去吃午餐，你買單，然后我透過手機給你我的部份的錢，這不是什么新的概念，但這家公司有趣的地方他不收任何手續(xù)費，而銀行一點都不喜歡這個主意，你知道現(xiàn)在的銀行交易都必須額外負擔手續(xù)費，銀行于是說：「你怎么可以完全不收手續(xù)費?」這家公司說，因為這些交易資料本身的價值遠遠超過手續(xù)費本身。

從此之后，這家公司會知道你我之間有一種連結(jié)，如果我們每個禮拜五都出去吃飯，他們就可以判斷我們之間有強烈連結(jié)，如果我們一個月或一年才吃一次，那么也許我們之間的連結(jié)比較弱，這家公司可以藉此判斷人與人之間的關(guān)系強弱，你也許會說：那又怎么樣?這可以干嘛?這家公司將會知道誰是社交意見領袖，如果他要賣新產(chǎn)品，他可以先從這些人開始著手，例如我也許會買他的東西，但我沒有朋友(笑)所以它就只能賣出一項產(chǎn)品，但你有一百個朋友，你也許是個疑心病比較重的人，所以我要花比較多功夫來說服你買東西，但你一旦用了而且覺得好用，那么你很有可能會將這個訊息散播給你其他一百個朋友，那我搞不好可以再多賣50個產(chǎn)品，這就是一個善加利用社交數(shù)據(jù)，而且突破舊有思考模式的例子。

5. 如何用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造商業(yè)模式?

這是個頗為復雜的問題，因為大數(shù)據(jù)是由很多不同元素組成的，我會把大數(shù)據(jù)認定為是比交易系統(tǒng)更深一層的互動分析，首先，如果你有一筆訂單，你就得到了顧客的價值，但你無法了解他們?yōu)槭裁慈绱诵袆?，如果我能夠了解他們的行為喜好，我就可以?chuàng)造更好的顧客體驗，我創(chuàng)造了更好的顧客體驗，他們就會越買越多，他們會停留更久，如此我當然就可以創(chuàng)造一個非常強大的商業(yè)模式。

基本上所有的電商網(wǎng)站都在做這件事情，因為電商網(wǎng)站無法直接與顧客接觸，所以他們必須透過分析數(shù)據(jù)來與顧客建立關(guān)系，這是個很顯而易見的商業(yè)模式，如果你不分析數(shù)據(jù)去改善顧客經(jīng)驗，顧客就會離你而去。如果就制造業(yè)來說，預測性維修是比較常見的大數(shù)據(jù)商業(yè)模式，這跟傳統(tǒng)的維修模式全然不同，這當中的經(jīng)濟價值差異是數(shù)以千萬的美元，就算對中小型企業(yè)亦然，如果你知道這些企業(yè)每年花多少錢在維修設備和安全改善，你就應該知道預測性維修是門好生意。

6.這些對企業(yè)來說是技術(shù)層次的問題，但商業(yè)嗅覺是否才是如何讓大數(shù)據(jù)變現(xiàn)的關(guān)鍵?

是的，我稱之為直覺，你為了驗證你的假說，于是你設計了一個實驗模型，如果你沒有商業(yè)嗅覺，你很可能會實驗了一千次但得到很差的結(jié)果，我相信你一定有聽過這個笑話：「一百萬只猴子也可以寫出莎士比亞等級的著作，只是我們要等很久而已?！鼓惴藕镒釉谀沁呉恢贝蜃?，總會有好的產(chǎn)出的，但這其實不太好，對吧?所以我認為還是需要具備一定的商業(yè)眼光。

好的數(shù)據(jù)科學家和不好的數(shù)據(jù)科學家的差別就在于他們的商業(yè)眼光，我認為這不只是管理階級的職責，而是一個數(shù)據(jù)科學家的職責之一。

7.大數(shù)據(jù)項目牽涉到許多跨部門的協(xié)作，而不只是IT部門的事，你認為這會更象是一個管理問題而非技術(shù)問題嗎?

我的確觀察到許多只專注在技術(shù)層面的公司，他們的大數(shù)據(jù)表現(xiàn)通常都不怎么好，管理者必須確保你在埋首進行的事是有商業(yè)價值的，而不只是在玩技術(shù)而已，在麻省理工學院有個詞用來形容這些只埋頭搞技術(shù)的人：追隨流行者(Fashionist)，這些人盲目追隨科技新潮流，看到云端運算就趕快跑去搞云端運算，噢看那邊是大數(shù)據(jù)耶，大家都有我們一定也要有! 他們不知道為什么需要，只是因為大家都有，他們就要有，這不是一個好策略。

你必須要思考：這有什么商業(yè)價值?為什么我需要做這個?所以那些最成功的大數(shù)據(jù)項目都是由技術(shù)部門和商業(yè)部門協(xié)作而成的，只有技術(shù)人員是不可能成功的，但同樣地，只有業(yè)務部門也不會成功，他們必須在一起才能創(chuàng)造價值。

而數(shù)據(jù)分析的技術(shù)的關(guān)鍵在于，你是否有用對技術(shù)，這是許多公司低估的地方，有很多公司混淆了做報告和分析數(shù)據(jù)的人。比如說美國的教育很重視數(shù)學，但我們的統(tǒng)計學教得一蹋糊涂，統(tǒng)計學對于數(shù)據(jù)分析非常重要，很多人高中畢業(yè)后也許幾何、微積分很厲害，但他們連最基本的期望值理論都不懂，他們也不懂交叉分析，但這些技能對于分析數(shù)據(jù)都是非常重要的，我認為我們的教育體系和企業(yè)在培育擁有這方面技能的人才上，投資得太少了。

近年來有很多大學開始開設數(shù)據(jù)分析課程，我覺得這是一件好事，但問題是等這些人才畢業(yè)了，到時候我們對大數(shù)據(jù)人才的需求已經(jīng)遠遠超過供給了。

8. 你認為現(xiàn)在要尋找優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析學家很困難嗎?

人們常常把計算機科學家和數(shù)據(jù)科學家混為一談，數(shù)據(jù)科學家不一定非得要寫程序才能分析數(shù)據(jù)，當然你不應該害怕科技，如果你害怕新科技那你就不是那個對的人，你需要會使用科技，但重點其實還是在數(shù)據(jù)，你要會設計實驗、熟悉數(shù)學和統(tǒng)計、如何獲取資料和得到結(jié)果…等等等。

當然，數(shù)學系畢業(yè)的人是很好的選擇，但我的經(jīng)驗是畢業(yè)自實驗性科學科系的人也會成為很好的數(shù)據(jù)科學家，例如：應用物理系、化學系、天文系…等等，因為他們知道怎么設計實驗、怎么搜集數(shù)據(jù)和得到結(jié)果，這讓他們成為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學家。在麻省理工學院我們有個笑話，物理系畢業(yè)的人如果不去教物理，他們就失業(yè)了。因為除了教物理你還能干嘛?但現(xiàn)在物理系的人也會是很好的數(shù)據(jù)科學家，例如eBay最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學家就是物理學家。

你看事情的眼光還需要充滿創(chuàng)意，所以社會學出身的人也會是很好的數(shù)據(jù)科學家，很多社會學家必須做調(diào)查，并且從中搜集和調(diào)查數(shù)據(jù)，這已經(jīng)具備了數(shù)據(jù)科學家該有的特質(zhì)了。但如果你不具備這種分析數(shù)據(jù)的背景的話，可能就不是那么好的候選人了。

分享題目：Teradata首席技術(shù)長寶立明：大數(shù)據(jù)將消失，但融合到你的業(yè)務中了
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