隨著網路越來越廣泛的使用，我們數位化的生活所產生的數據量正在呈爆炸式成長。

在這一課程中，FT美國商業科技和電信業編輯保羅•泰勒(Paul Taylor)爲你詳細解釋：
爲什麼說大數據大有用武之地，爲什麼數據分析技術能幫助我們在商業競爭中取得成功。

因爲有關公司缺乏足夠的設施或技術來對這些數據進行有價值的挖掘。

做「大數據」，往往要收集與分析大量低價值的數據，也就是「數據牀」(digital crums)，從個人的維度上看，也許沒什麼價值，但是整合起來看，就可能顯露出讓人意想不到的作用。

不少公司已經發現了大數據的巨大價值：它們能揭示其他手段所看不到的新變化趨勢，包括需求、供給和顧客習慣等等。

公司透過大數據，可以參與到這些變化中來，並進行快速反應。

gigabyte就是我們常說的GB，等於十億位元組

比如，銀行可以以此對自己的客戶有更深入的瞭解，提供更有個性的定製化服務；銀行和保險公司可以發現詐騙和騙保；

零售企業更精確探知顧客需求變化，爲不同的細分客戶羣體提供更有針對性的選擇；製藥企業可以以此爲依據開發新藥，詳細追蹤藥物療效，並監測潛在的副作用。

分析大量數據的概念並非是新鮮事物，但在最近幾年纔有革命性的變化，這不僅僅是因爲我們有了更多的網上生活···

——更重要的是，複雜的軟體和電腦技術不斷進步，幫助我們在數據中發現趨勢。

一些軟體公司，已經制作出了需求感知技術軟體，可以監測生產者和零售商方方面面的商業行爲，對生產和銷售活動進行預測和微調，以便更好地滿足市場需求。

數據的儲存和解析，曾經花費大量時間，在今天已經可以瞬間完成。

另一個巨大的進步，是數據存儲成本的迅速降低。

而且，現在很多組織都將數據儲存在網上，或者放在「雲」(cloud)中。

於是，便可以在使用大量數據的同時，無需進行固定設備的投資，員工們也可以在世界上任何能上網的地方使用它們。

如同任何系統，我們首要關心的就是數據安全問題和私隱保護問題。無疑，只有解決這個問題，大數據服務才能得到人們的信賴。

而且，現在仍有一些技術障礙有待克服，想挖掘的新數據，大都是些「不成體系的數據」(unstructured data)。比如在facebook上的各種資訊，就不大容易適應大資料庫的要求，因爲它們沒有形成可被識別的結構。

然而，這些不成體系的數據，被認爲是最有洞見力的數據，能爲公司生產和銷售商品或服務，提供有價值的指導。

因此，要挖掘這些數據(data mining)，困難在於對其進行分類十分耗時。

於是，數據分析專家就成了炙手可熱的人，他們將電腦技術、統計與分析技能，結合商業和公司組織的知識，來處理數據。

這些資訊，可以給公司提供競爭優勢，可以快速解決緊急問題。

圖片引用致謝：PA, Bloomberg, Getty, Reuters, Rosie Hallam, AFP