未來產業:數據・資訊時代的原料

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土地是農業時代的原料,鐵是工業時代的原料,數據則是資訊時代的原料。

小時候,我們家後門外是一大片樹林。放暑假時,我和死黨往往一大早就推門出去,跑進林子裡,一玩就是幾個鐘頭,在方圓幾哩的林子裡四處漫遊,肚子餓了才回家吃中飯。狼吞虎嚥地吃完乳酪通心粉後,又趕緊回樹林裡玩耍,直到晚飯時間才回家。爸媽大致曉得我們在哪裡,但不太在意我們的確切位置,所以沒有人管我們,也沒有人找得到我們。林子裡沒有大人,只有小孩和動物。爸媽都曉得,等我們肚子餓了,自然會乖乖回家。

這是我們這一代童年生活的常態。郊區孩子會騎上自行車到處跑;都市孩子則在遊樂場玩耍,或去搭地鐵。然而今天包括我十三歲的兒子在內,每個小孩都有手機。孩子踏出家門後,會不斷和父母及朋友通電話或傳訊息,發送GPS訊號,或在社群網站留下數位足跡。如果他們像我小時候那樣失去聯繫,我想內人和我恐怕會急瘋了,擔心是不是出事了。

我們已經習慣隨時在線上找得到人,這種情況到底是好是壞?也許好壞參半。

今天我們已經習慣隨時都找得到每個人(包括我們的孩子在內),大家也預期並要求我們隨時都在線上。我不知道這種情況到底是好是壞,也許好壞參半。無論如何,我們今天正站在精彩的歷史轉折點上。不同世代之間出現根本差異,我們這一代和更早的世代擁有總是離線的童年,我的孩子及他們之後的新世代則擁有隨時連線的童年。

今天的孩子第一次拿到手機或電玩時,就開始累積與個人相關的各種數據,終其一生,這類數據會不斷增加,而且被拿來比對、編碼、尋找相互關聯性和出售。二十年前我還在讀大學時,從來不曾傳送或接收任何電子郵件或文字訊息,也不曾在社群網站上張貼文章,更沒有手機。即使如此,我現在和大多數美國人一樣,完全成為目錄上的商品,私人公司如今收集和銷售關於一般美國消費者的資訊多達七萬五千個資料點。而這個數目和未來將產生的龐大數據相較之下,簡直微不足道。

資料產量大爆炸是晚近才發生的情況,而且從一開始,資料儲存量就呈指數成長。人類曾有幾千年的時間,都利用泥板、紙草手卷或羊皮紙來保存紀錄。後來開始用木漿或草漿製成現代紙張,是人類的一大進步。但人類大量生產資料的第一個重大里程碑,是發明印刷術。第一部印刷機誕生後五十年間,總共印製了八百萬本書,超越過去數千年歐洲謄寫員生產的書籍總數。

二十世紀,隨著電報、電話、收音機、電視機、電腦等一連串發明,全球資料量快速成長。到了1996年,由於資料和運算能力愈來愈便宜,數位儲存方式首度比紙張紀錄方式更划算,更符合成本效益。

但即使在2000年,仍然只有25%的資料以數位方式儲存。只是不到十年間,數位資料已一飛沖天,占比在2007年達到94%,而且比例持續上升。

大數據:幫歐巴馬打贏選戰的利器

數位化的趨勢為資料收集開創了驚人的可能性。今天全球的數位資料,有九成是在過去兩年產生的。每年數位資料的數量都成長50%。每一分鐘,人類都寄出二億四百萬封電子郵件,張貼240萬則貼文到臉書上,上傳72小時的影片到YouTube,以及把216,000張新照片放在Instagram上。工業公司把感測器植入產品中,以便更有效地管理供應鏈和運籌系統。所有活動在2015年創造出5.6ZB(zettabyte,皆位元組)的資料量。1ZB等於1021位元組,或一兆GB(gigabyte,吉位元組,1GB代表十億位元組)。

「大數據」(bigdata)是個囊括一切的名詞,說明如何運用如此巨量的數據來即時理解、分析和預測趨勢。「大數據」也可以和「大數據分析」、「分析」、「深層分析」等名詞交替使用。但大家普遍有個誤解,以為只要收集到大量數據,就能帶來種種進步。實際上,如果缺乏處理資料的能力,單靠數據量拚命成長,也無濟於事。

即使在我相對資訊貧乏的童年,隨著一次次考試和收到成績單,我們仍然累積了許多學業資訊,只不過當時無法把所有資料點連結起來,並加以分析。企業界也是如此。想想看,過去寄發的所有信件和電報裡,蘊含了多少商業資訊。這些資料都包含大量資訊,但因無法搜尋,所以也無法大規模應用。

大數據的價值一部分源自龐大的數據量,但重要的是能即時運用這些資料,作出更明智有效的決定。

大數據的價值固然有一部分源自龐大的數據量,但同樣重要(或甚至更重要)的是,我們能即時運用這些資料,作出更明智有效的決定。近來由於資料視覺化技術的新發展,我們能看到並理解許多資料型態,因此也進一步促進大數據的應用,過去我們或許無法從滿是數字的試算表上,明顯看出這些型態。

參與歐巴馬兩次總統選戰的經驗,讓我充分理解大數據的意義。歐巴馬陣營運用大數據打選戰的故事,如今已眾所周知。他們在非常激烈的選戰中,運用大數據深度分析如何募款、在哪裡舉行選舉活動、如何打廣告,令對手無從招架。從募款到現場作戰方式到民調分析,幾百名數位高手和數據分析專家組成的團隊,打得共和黨候選人潰不成軍。2012年,歐巴馬陣營的鎖定目標選民及催票計畫獲得卓越成效,羅姆尼(Mitt Romney)陣營潰敗。

在2012年選戰中,歐巴馬的18人電郵小組曾經測試一萬多種不同版本的電郵訊息。例如,有一次他們針對單一電郵,發出18個不同版本的郵件,每個版本都附上不同的主旨,看看哪一種最有效。結果最成功的標題是:「對手經費快超前了」,總共募到$2,673,278。表現最差的是:「民調說中了一件事⋯⋯」 — — 只募到$403,603。

打選戰時沒辦法單憑直覺得知這些事情。一位電郵小組成員承認:「我們基本上發現,直覺毫無用處。」結果,以數據為基礎的募款活動創造出非凡成果,2012年,歐巴馬陣營總共募到11.23億美元的選舉經費,其中有6億9千萬美元是來自440萬民眾的線上捐款。歐巴馬打選戰的規模是共和黨候選人羅姆尼的兩倍,但創造出四倍的成果。

在歐巴馬陣營中扮演要角的是數據分析總監韋格納(Dan Wagner),他用童年時期的小故事簡要說明了他的策略:「有一次,我在密西根家中和我爸一起操作吊掛工具,我想我大概在做斜坡之類的東西。爸爸看著我說:『孩子,如果你可以用六十秒鐘的時間做某件事,你有十秒鐘時間想清楚該怎麼做最好。』」

韋格納衷心接受父親的忠告,後來並應用在2012年的選戰:簡言之,他所做的一切,都是為了弄清楚如何更有效率、更有效能地把事情做好。如今愈來愈多公司警覺到,應該效法韋格納的做法,尤其是今天數據變得更便宜,使用方式也更有彈性。韋格納表示,在過去,「組織通常不會說:『假如我可以用這麼多經費來做某件事情,我要先拿一部分預算來弄清楚其他的錢花下去會不會有效果。』不幸的是,這不是正常心態,但我認為這種想法正逐漸變成新常態。你必須先挪出一筆預算,以釐清其他預算能否達到你想要的成效。管銷費用雖然增加,卻可能提高資產報酬率。你現在就可以這麼做,因為很多過去拿不到的數據,如今都有辦法取得。透過數據分析,可以衡量很多事情。」

除了可以取得大量新數據之外,曾為歐巴馬打選戰的另一位數據專家史拉比(Michael Slaby)指出,電腦運算的新突破,正進一步推動大數據的發展:「我們長期以來,一直在收集大量數據,所以『大數據』的真正意義在於,我們幾乎能即時處理某方面的大量資訊,並設法用來做點事情。因此我們可以根據即時分析,策略性作出不同的決策,而不是純粹仰賴事後的回顧性分析。過去典型的大量數據分析,例如大型研究或有些長期的縱貫性研究,都是事後才進行回顧性分析,而不是現有策略流程的一部分。」

想想看,花多年時間分析人口普查資料,和打選戰時利用即時分析爭取選票,兩者的差異有多大。許多新計畫都因為這樣的速度而變得可能。在史拉比看來,這正是大數據最了不起的地方:「大數據不僅僅是電腦運算能力,加上日益普及的雲端運算能力在商業上的應用。今天我們處理的資料數量夠龐大,速度也夠快,而且人們也負擔得起⋯⋯儲存方式變得很便宜,所以可以儲存大量數據⋯⋯而且由於處理速度夠快,我們可以好好利用這些數據。」

數據收集量大增,以及電腦運算能力成長,這兩者恰好互補。數據量日益龐大時,大家為了分析數據,並從中擷取商業情報,就會投入更多資金於強大的電腦,並儲存更豐富的資料。電腦威力愈強,就愈能輕鬆聚積大量數據,產生更多深度資料集。

大數據兼具顯微鏡和望遠鏡的功能:一方面協助我們檢視過去觀察不到的小細節,同時又能理解更大規模的數據。

大數據其實有其潛在矛盾,因為大數據科技兼具細密和寬廣的特性,會檢視許許多多的小事實,再集合有限的事實成為既觀照全面又個人化的資訊。學者把它比喻為兼具顯微鏡和望遠鏡的功能:一方面協助我們檢視過去觀察不到的小細節,同時又能理解更大規模的數據,揭露以往因相隔太遠而被忽視的相關性。

到目前為止,大數據帶給真實世界的衝擊,主要在於運籌和說服,是供應鏈管理、打選戰和廣告的利器,因為這些領域都需要大量重覆性、可量化的小行動 — — 亞馬遜和Netflix也因此採用「推薦引擎」,為顧客提供更準確的建議。但今天的大數據應用只是開端,等到我的孩子踏入職場時,大數據將不只是個時髦的名詞,目前似乎和數據分析不相干的生活層面,都會遭大數據一一滲透。大數據將改變我們吃的食物、說話的方式,也打破公共領域和私人生活的界線。


未來產業

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機器人、尖端生命科技、金融程式編碼化、網路安全,以及大數據,是推動未來二十年全球經濟社會變遷的關鍵產業。我們如何在這一波創新浪潮中找到方向?如何適應工作本質的變化?網路戰爭的可能會激發下一次軍備競賽嗎?新興國家如何創建自己的創新熱點,以迎頭趕上矽谷的成就?今天的父母如何協助孩子為未來做好準備?

創新專家亞歷克.羅斯當年以年輕的新媒體公司創辦人之姿,出任歐巴馬網路選戰的幕僚,後來獲國務卿希拉蕊.柯林頓延攬,特別為他增設資深創新顧問一職,落實以社群媒體推廣外交的方針,是深刻了解數位時代脈動的佼佼者。

出版:天下文化

作者:亞歷克・羅斯(Alec Ross)

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