需要哪些能力？夏雨農(nóng)指出，需具備統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、電腦演算程式技能。另外，因?yàn)橘Y料來自企業(yè)各部門，更要有橫向跨部門索求資料的溝通力。畢竟，大數(shù)據(jù)的價(jià)值不在資料本身，而是如何從巨量資料中萃取出洞見。誰有這樣的本領(lǐng)，誰就是當(dāng)紅炸子雞！
歐美地區(qū)大數(shù)據(jù)相關(guān)職務(wù)的年薪達(dá)350～475萬元?！度A爾街日?qǐng)?bào)》（The Wall Street Journal）指出，資料科學(xué)家年薪甚至可達(dá)950～1,600萬元。在臺(tái)灣，目前大數(shù)據(jù)相關(guān)工作的月薪從5萬元起跳，上看10萬元。
當(dāng)世界衛(wèi)生組織（WHO）在2014年10月公布伊波拉病毒（Ebola）在全球有8,997個(gè)感染病例，并奪走4,493條人命的警訊時(shí)，加拿 大的Bio Diaspora公司運(yùn)用地理資訊系統(tǒng)（GIS）結(jié)合大數(shù)據(jù)（big data），發(fā)布了一張動(dòng)態(tài)全球病毒地圖，預(yù)測下一個(gè)可能引爆伊波拉病毒的地區(qū)。
Bio Diaspora分析全球航班資訊、人口移動(dòng)、溫度、濕度變化等資訊，建立模型，找出下一個(gè)可能爆發(fā)感染的傳染途徑。就像2008年Google推出流感 預(yù)測趨勢（Google Flu Trends），透過分析使用者在各地區(qū)搜尋流感相關(guān)的關(guān)鍵字，來預(yù)測流感會(huì)爆發(fā)的地區(qū)。這些幫助人類「未卜先知」的工程，就是大數(shù)據(jù)的魅力。
與其說大數(shù)據(jù)是新科技，更正確地說，它是種革命性的概念。隨著數(shù)位化、網(wǎng)路化，資料累積的速度超乎想像。舉例來說，在Facebook上每10秒有 5,000多萬則以上貼文、Apple Store每分鐘有5萬個(gè)App被下載、Google每分鐘有400萬筆關(guān)鍵字搜尋，這些驚人數(shù)字的背后，隱藏了巨大的商機(jī)、預(yù)測性以及決策的影響力。
根據(jù)guoji數(shù)據(jù)資訊（IDC）預(yù)測，大數(shù)據(jù)整體技術(shù)與服務(wù)市場的年複合成長率為31.8％，市場規(guī)模至2016年將達(dá)到238億美元（約新臺(tái)幣7,500億 元）。
隨著大數(shù)據(jù)成為顯學(xué)，人力市場對(duì)相關(guān)人才的需求強(qiáng)烈，IT研究及顧問公司Gartner指出，全球至2015年因大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的IT技術(shù)職務(wù)，將有 440萬個(gè)。麥肯錫（McKinsey）更預(yù)測，至2018年，單在美國就有14～18萬的磚業(yè)資料分析師職務(wù)需求量。
讓資料個(gè)性化，推動(dòng)服務(wù)升級(jí)
事實(shí)上，每個(gè)人隨時(shí)隨地都在被搜集資料。只要透過有系統(tǒng)地整理、運(yùn)算與分析，就能解讀顧客在想什么、需要什么，這些資訊將成為洞察使用者的ABC線索。
例如，澳洲的老牌酵母鹹味醬Vegemite在2009年銷售量大幅下滑，為了重新掌握消費(fèi)者，委託IBM進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)查分析，包括部落格、論壇、網(wǎng)路新聞等 等，總共蒐集了超過30種以上語言、50萬筆資料，從中發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者對(duì)醬料的創(chuàng)新用法。于是Vegemite發(fā)動(dòng)新的社群行銷活動(dòng)，讓市佔(zhàn)率起死回升。這就 是大數(shù)據(jù)的魔力，難怪美國政府將其定義為「未來的新石油」。
各行各業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)而成功預(yù)測結(jié)果、或力挽狂瀾的案例不勝枚舉。因成功切入市場 而聲名大噪，功典資訊總經(jīng)理夏雨農(nóng)分析，大數(shù)據(jù)是種「服務(wù)升級(jí)」，透過「個(gè)性化」資料，讓原始資料產(chǎn)生意義，再藉此贏得商機(jī)。以往空有資料，卻無法區(qū)分 「雜音」與「關(guān)鍵資料」，往往出現(xiàn)企業(yè)滿手好牌卻胡亂出招的狀況。
夏雨農(nóng)提醒，目標(biāo)是應(yīng)用大數(shù)據(jù)的核心，例如是針對(duì)ABC客戶推出更稿單價(jià)商品、還是擴(kuò)大客群與市佔(zhàn)率，這兩個(gè)目標(biāo)所設(shè)定的資料分析與解讀面向就非常不同。
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