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企業遷雲之路

為了解決roi分析的問題，作者張靚 這樣論述：

企業遷雲已成為數位化轉型的關鍵一環，面對遷雲，大部分企業會有很多疑慮與擔心： ·遷雲對我的企業有什麼好處？ ·遷雲的過程複雜嗎？是否需要企業投入巨大的人力、物力、財力？ ·該如何高效地上雲？ ·遷雲之後能保證我的資料資產的安全嗎？ ·我們有能力開發所需的應用、計算環境和工具，還需要上雲嗎？ ·如何選擇適合我的雲廠商？ 本書作者將用自己的親身經歷來回答以上問題，幫助企業在遷雲過程中完美“避坑”。   本書亮點 不僅討論企業數位化轉型和遷雲涉及的核心技術問題，同時關注思想、行動、組織形式、ROI等方面的準備和實施策略。 作為上雲企業雲廠商合作完成的著作，本書真實而完整地記錄了雙方在上雲各個階段的所

思所想，以及雙方為解決問題*終所做的工作。這種基於換位元視角形成的方法論既有理論高度又有極強的可操作性。 如何讓“積極擁抱新技術和變化，推進業務的發展、服務使用者並創造價值”真正落地，本書給出了精彩的回答。   張靚，花名瑞理，現任阿裡雲智慧通用行業事業部華東大區高級解決方案架構師。從事金融及相關行業的IT工作十餘年，負責過業務系統、資料倉庫、報表平臺和電子商務平臺等各類系統，在分析、架構及技術管理等方面有豐富的專業經驗。加入阿裡雲後，專注研究各類企業的IT系統技術解決方案，通過雲計算及相關技術提升企業IT系統對線上線下業務的支撐能力，同時探索構建雲上的生態環境，對技術與業

務的全面結合和創新進行實踐與研究。 裔雋，現任匯付天下首席資料官，負責支付產品、移動應用、UED、資料中心、雲計算等領域的研發工作，推進各類新技術的研究與應用。曾在上海銀行、中國銀聯等單位任職。在技術開發、專案管理、雲計算、資料倉庫等方面擁有豐富的經驗，對於敏捷和精益開發、IT團隊管理、互聯網產品有獨到的實踐和理解。出版過多部電腦程式設計著作，是阿裡雲認證MVP專家。喜好攝影和IT知識佈道，踐行持續學習、擁抱變化，相信預測未來最好的方式就是創造未來。   序一 序二 前言一 前言二 內容與作者 第一部分　雲計算對企業的影響 第1章　上雲之前的思考2 1.1　困惑2 1.

2　知識的釋放3 1.3　什麼是雲計算5 1.4　初探7 1.5　再探9 1.6　三思11 1.7　沒有銀彈14 第2章　引入新技術的思考16 2.1　為什麼要關注新技術16 2.2　思想上的準備17 2.2.1　保持好奇心17 2.2.2　擁抱變化18 2.2.3　敏捷18 2.2.4　慢即是快19 2.2.5　第十人21 2.3　行動上的準備22 2.3.1　知曉22 2.3.2　觀望22 2.3.3　瞭解22 2.3.4　預研23 2.3.5　評估和論證23 2.3.6　淘汰和替代23 2.4　技術上的準備24 2.4.1　易用性24 2.4.2　性能25 2.4.3　靈活性27 2.

4.4　相容性和標準化28 2.4.5　安全性29 2.4.6　開源和商務軟體29 2.4.7　可攜性30 2.5　組織形式31 2.5.1　組織和人員31 2.5.2　內驅力31 第3章　雲世界的語言34 3.1　雲計算的名詞體系35 3.2　雲世界語言的歷時性與共時性36 3.3　語言改變思維模式37 3.4　隱喻38 第4章　影響上雲的五大因素40 4.1　沒有人是一座孤島40 4.2　五大因素41 4.3　戰略41 4.4　組織44 4.5　風險51 4.6　財務51 4.7　技術53 第5章　雲計算的再認識55 5.1　計算平臺的歷史觀55 5.2　當前雲計算的多種方案57 5

.3　私有/專有雲平臺58 5.4　從基礎設施雲到應用系統雲61 5.5　雲計算時代的選擇62 第6章　如何評估上雲風險65 6.1　如何評估不可預知的雲化內容65 6.2　確認“不可預知”65 6.2.1　梳理IT現狀66 6.2.2　確認企業策略69 6.3　評估和應用69 6.3.1　利用雲平臺的優勢70 6.3.2　利用最佳實踐71 6.3.3　模式降級72 6.3.4　基於適配器和組合模式73 6.4　動態的不可預知性——未來發展73 6.5　異化過程的心理保障75 6.6　商業過程75 6.7　加強“不可預知”的預知性77 第7章　上雲ROI分析79 7.1　公司戰略層ROI分

析79 7.1.1　是否參與決策80 7.1.2　已經明確的投入產出分析81 7.1.3　需要考察的決策點82 7.1.4　後續做些什麼84 7.2　技術管理層ROI分析85 7.3　執行層ROI分析95 7.3.1　技術需求方95 7.3.2　業務需求方96 7.3.3　技術實施方96 7.3.4　業務實施方97 7.3.5　技術運維方97 7.3.6　業務運營方97 第二部分　雲之基石 第8章　計算虛擬化100 8.1　雲服務商及其計算虛擬化100 8.2　企業的虛擬化選擇及管理102 8.2.1　選擇雲服務商102 8.2.2　選擇配置103 8.2.3　資源管理105 8.2.4　內

部管理108 8.3　虛擬化的動態側面108 8.4　以虛擬伺服器為核心的產品和解決方案110 8.5　超越傳統虛擬伺服器113 第9章　雲存儲117 9.1　雲存儲的類型118 9.1.1　雲計算廠商的存儲技術118 9.1.2　企業的雲存儲選擇119 9.2　物件存儲及其應用122 9.3　雲存儲的購買和費用124 9.4　以物件存儲為核心的解決方案126 9.5　存儲的安全、備份和容災127 第10章　雲網路130 10.1　雲環境的網路架構和產品的變遷131 10.2　經典網路和VPC133 10.3　VPC及其使用134 10.4　面向Internet136 10.5　混合雲環境

或多VPC環境138 10.6　網路安全141 10.7　其他網路產品及方案143 10.8　其他應用要點144 第三部分　企業上雲規劃 第11章　上雲整體規劃148 11.1　上雲涉及的工作148 11.2　上雲——從目標到規劃150 11.2.1　上雲——自下而上151 11.2.2　上雲——自上而下155 11.3　外部力量的引入157 11.4　價格和商務因素158 11.5　由廣而深，自下而上158 第12章　應用系統生命週期的規劃161 12.1　傳統應用系統生命週期的視角161 12.2　面對持續交付的應用系統166 12.3　敏捷開發模式下的視角169 第13章　小應用上

雲174 13.1　什麼是小應用174 13.2　小應用的上雲175 13.2.1　功能變數名稱、SSL證書、DNS解析176 13.2.2　CDN177 13.2.3　存儲（物件存儲或NAS存儲）177 13.2.4　安全產品（WAF和DDoS防護）178 13.2.5　VPC專有網路178 13.2.6　SLB負載均衡178 13.2.7　ECS伺服器179 13.2.8　RDS資料庫179 13.2.9　雲監控179 13.2.10　協力廠商應用180 第14章　大應用混合雲單元化部署181 14.1　大應用上雲的契機181 14.2　大應用考量指標182 14.2.1　時間182 1

4.2.2　成本183 14.2.3　品質183 14.3　混合雲和單元化184 14.4　一個大應用的例子187 第15章　資料業務上雲規劃202 15.1　傳統企業進行資料分析的過程203 15.2　數據上雲的顧慮204 15.3　資料上雲的步驟206 15.4　資料上雲過程中的思考207 第16章　容災策略209 16.1　容災209 16.2　容災的雲平臺工具保障211 16.3　過程保障216 16.4　經驗分享與探討217 第17章　安全性原則220 17.1　互聯網安全環境及挑戰220 17.2　安全方案222 17.3　安全產品的選擇226 17.4　廣義的安全229 1

7.5　安全的SaaS 的優劣230 第18章　組織最佳實踐233 18.1　什麼是組織233 18.2　上雲組織234 18.2.1　組織構成234 18.2.2　組織內的角色與分工234 18.2.3　每週例會236 18.2.4　任務開展237 18.3　組織上雲238 18.3.1　上雲流程238 18.3.2　上雲流程相關表格238 第19章　培訓244 加入阿里雲是我職業生涯中不可預測的一次轉身。在此之前，我做過架構師、技術經理、專案經理和產品經理等多個角色，更多的考慮是如何交付一個系統給業務單元，從而支援公司的業務發展。然而，阿裡雲面試我的幾位同學讓我看到

了一個不一樣的世界，一個用雲計算來改變IT、改變金融的機會。阿裡雲內部常說“夢想永在，自證預言”，要大家堅持自己的初心，我想我的初心在我完成那一下午的多輪面試時就已經確定了：希望通過我的努力，讓那些還處在我以前的角色/位置上的IT同行們，有更多的力量投入到服務好自己的業務單元、有更多的IT創新，並能夠在這個互聯網時代用IT人的思維去引領業務走向創新的道路。 加入阿裡雲之後，我發現阿裡雲（包括阿裡巴巴和螞蟻金服）是一個遠遠超過我預期的技術寶庫，這個寶庫裡有太多神奇的技術能力，這些產品和能力已經相當靠近我曾經的一個願景，那就是創意一個新的系統或業務模式的時候，可以通過大量的組合和少量的研發來完成

，而且最好是在一個融合的生態平臺內完成。上一次讓我感到比較接近這個願景的平臺是穀歌雲，不過今天的阿裡雲比穀歌雲更接近這個願景。 也許我是非常幸運的先獲得打開阿裡巴巴技術寶庫的“芝麻開門”口令的人，所以我希望這個巨大的寶庫能夠造福那些和我以前一樣還“被沉浸”在繁複的日常重複工作中的同仁們。於是阿裡巴巴的“客戶第一”被我自己定義為：達成自己的初心，讓金融行業的同仁們用雲計算的方式從這些繁複和重複的工作中解放出來，去創造互聯網時代的金融業務，更好地服務於這個時代。就像阿裡雲金融事業部總裁九河說的那樣，從金融上雲到雲上金融到產融結合。 在服務雲上金融客戶的過程中，我發現有三個方面的問題是不斷出現的

。首先是像我過去一樣，埋頭苦幹的金融IT同仁們沒有時間抬起頭看一下這個世界的變化，也無法感知到雲計算會為他們帶來的巨大價值；其次，雲計算是一種以樂高積木的方式提供的服務，使用者缺乏一張圖紙，尤其是適合企業的定制化圖紙來用好雲計算的各種產品；最後，雲計算催生了一個技術能力快速釋放的新時代，用戶對雲計算的認知很容易停留在他們最初使用雲計算時的那個快照上。於是，我萌生了通過這本書來解決以上三個問題的想法。 既然是希望解決這三個問題，那就不能把這本書寫成阿裡雲的產品和方案手冊，也不能僅僅停留在阿裡雲解決方案架構師的視角上，而是要站在一個相對中立的立場，一方面代入到普遍的客戶需求和場景中來考慮需要雲計

算帶來一些什麼，還需要做些什麼，怎麼做；另一方面，仍然從解決方案架構師的立場來考慮雲計算的哪些能力能夠幫助到他們，怎樣更好地幫助他們。就像我曾經進行的心理諮詢師訓練所強調的：要共情，也要幫助（干預）。 於是，在本書寫作的時候，我邀請了阿裡雲的兩位聯合作者協助提供材料：金建明（花名：錚明）長期管理著阿裡雲上的大客戶，並提供售後服務工作，對客戶上雲之後的雲上運維有豐富的經驗；劉剛（花名：法華）是金融雲最早也是最傑出的架構師，長期領導著金融雲解決方案團隊，有更高和更寬的視角。結合他們提供的資料，在撰寫本書的相關內容時，我始終站在客戶對雲計算的“售前、售中和售後”“戰略、管理和執行”以及“過去、當前

和未來”等建構性的視角上，分享我們的經驗和沉澱，闡述我們對於企業使用雲計算的觀點。 本書的另一位主要作者裔雋所帶領的寫作團隊則讓書中關於企業客戶上雲的思考和沉澱更加務實和落地，避免我們這些已經脫離企業應用實際交付一線的雲計算解決方案架構師們，對當前企業的IT工作者們的“共情”中有太多屬於我們自己的“刻板印象”。 實際上，裔雋及其團隊對雲計算的認知和總結，無論從豐富程度、細緻程度還是從思考高度上，在我們日常遇到的其他企業客戶的上雲團隊中都是明顯屬於領先地位的。也正因如此，這本書才能將用戶和廠商的觀點無縫地融合到一起。 似乎在前言中表達感謝是一個國際化的做法，作為一個國際化雲廠商的架構師，當然

我也不想免俗。首先要感謝給我機會打開阿裡巴巴技術寶庫大門的李剛、俞翔、劉剛（本書聯合作者）、劉樹傑、徐曉莉和徐敏，當我沉浸在這個寶庫時始終給予我巨大幫助的張婷華、傅傑、霍嘉、李晨和藺建邦，以及在我試圖分享這個寶庫時給予支持的陳冰賦、宋卿雲、夏睿、金建明（本書聯合作者）和張雲，在我的職業道路上曾經給予我很多指引的楊振華、王俊凱、張菁華、唐中興和楊治。感謝不能一一列舉姓名的阿裡雲華東一區團隊（尤其是上海分公司團隊）、阿裡雲金融雲團隊、阿裡雲的產品PD們，感謝阿裡雲的文檔團隊以及為阿裡雲官方文檔提供各類素材和不斷分享的作者們，以及百阿557的同學們。最後，不能遺漏我的家人們，感謝他們給予我的溫暖、包

容和無私支持。 本書中涉及的很多經驗和沉澱都來自從2009年開始不斷支援和信任著我們的雲上的各類客戶。正是這些客戶的陪伴和包容、交流和分享，以及不斷提出的需求、意見和建議，才使得我們有機會去發現、瞭解、總結和改進，也促使我們分享更多的經驗和心得。 由於每一本技術類圖書都是在某個時間內觀點的快照，一本技術類圖書的生命週期通常只有2～3年，這裡的內容代表了我們所有作者過去建構下的各種觀點，和我們過去的經歷、認知有無法割裂的關係，或許很難獲得所有人的認同。我們努力去掉了一些過於個性化的內容，其中有些內容或許會被證明沒有那麼普適，甚至未必經得起廣泛的實踐檢驗，希望各位讀者和同行能夠將意見和建議發給

我們，我們會在後續版本中納入這些意見和建議，並對書中的錯誤和問題予以更正。 瑞理（張靚） 2019年8月

roi分析進入發燒排行的影片

在fMRI使用命名遊戲探討阿茲海默病患的語義-詞彙處理功能的研究

為了解決roi分析的問題，作者杜瑞光 這樣論述：

數十年來，科學家一直在嘗試解決失智症的問題，目前尚無治療方法。在各類的認知功能障礙症狀中，語義-詞彙障礙已被公認是失智症的早期重要徵兆，但在目前的研究仍需更進一步的探索。在本研究中，我們設計一套可以使用於fMRI室的電腦遊戲，期望此命名遊戲可以擷取大腦中的語義-詞彙處理訊息。這項研究使用功能性磁振造影觀察參與命名測試的的31位受試者的大腦神經活動，包括16位健康控制組（Healthy Control）和15位阿茲海默病組（Alzheimer’s Disease），並探討HC和AD 兩組的神經心理特徵。 梭狀回（Fusiform Gyrus , FG）和額下回（Inferior Frontal

Gyrus, IFG）在兩組中均表現出顯著的活躍性。在這項初步研究中, 我們觀察到AD組神經活動的減少，從而導致語義缺陷問題。此外，本研究也進行了ROI分析，發現AD組在這兩區域會有活躍過度和活躍不足的現象，由於需要更努力比HC組辨識動物名字，因此在過程中大腦會產生補償機制，這代表AD的大腦神經功能特徵。對於未來探討失智症患者的大腦處理語義詞彙問題的相關研究，特別是在 AD 診斷的早期階段的大腦功能，本論文奠定了研究的基礎。

將大數據由「潮流」化為「營收」的8個法則：由理論落實到工作現場

為了解決roi分析的問題，作者高橋範光 這樣論述：

《排除妄想的大數據實踐術》全新封面版 為什麼「大數據」是史上最常被打搶的熱門技術！ 為什麼專家得到的結論，到了實務現場卻根本行不通？ 本書不討論資訊技術，只是用大量的例子告訴你， 該如何讓大數據在你的公司產生真正的效果！ 　　一家日本的餐廳想知道增加熟客的來店比率是否有助於提升業績！公司總部的大數據專家把熟客的定義為一周來店三次的客人。打算對他們推出促銷方案，但是實際進行時發現一周來店三次的客人根本沒有幾個，於是只好改變熟客的定義！ 　　一家公司聘用了外部的資料科學家，來進行資料分析，得到的結果興沖沖的和現場的銷售人員分享！但對方的回應是：你的資料有問題，和現況完全不符！ 　　由於大數據

是科技浪潮的代表性名詞，因此大家對它的作用存在很大的幻想，期望它對公司產生快速而巨大的影響。 　　當你聽到大數據在行銷領域的運用，是不是想到類似「啤酒」與「尿布」的例子？公司檢視來自網路及實體通路收銀機的銷售資料，發現買尿布的男客人，同時買啤酒的機率很高。因此公司立刻通知通路人員，把尿布與啤酒放在一起，營業額於是快速成長。 　　很可惜，企業在大數據的運用上，立竿見影的發現很少出現，要透過層層的梳理，才可以找到有效的運用。因此在利用大數據的過程中必須處理一連串的問題，化解一連串的迷思才能替公司帶來實際的效果。 　　而且，大數據的用途多半相對平實。日本軟銀（SoftBank）的電信服務，在9

5%以上的區域通訊良好，但是少數地方會傳回通訊不良的訊號，於是公司針對極少數通訊不良的地方進行改進，最後在同業中，因為這些小幅的改進而贏得更高的滿意度。 　　同樣的，日本著名的旋轉壽司店，利用食品在轉盤上行進的距離，來決定新鮮度，再配合來店客數，預估大約15分鐘後可能的點餐量，並據以出餐，同時滿足成本及品質控制。 　　幾年之內，全球會有500億部可以連網的終端設備。不斷由賣場、辦公室，甚至是噴射引擎內部傳送訊息，讓大數據的分析具有3V的特徵（Volume：大量；Variety：多樣性；Velocity：即時）。不過在資料運用處於核心的人類對如何利用大數據來提升營運效率，卻還沒有準備好。

　　以下情況充斥於企業界，讓大量的數據無法對公司的營運產生效用： 　　1 認為只要蒐集資料數據就能搞定一切。 　　2 要追求與眾不同的事實、新奇的發現。 　　3 只看數據，不去看現場狀況。 　　而本書則以明確的模式及具體的案例，告訴你如何把大數據由「雲端」的天上拉回人間的「收銀機」。 本書特色　　　　　　　　　　　 　　◆從尖端趨勢到實務操作全說明： 　　物聯網（IoT）的發展將對企業營運產生重大的影響，預估全球將有500億個終端連網裝置運行。如果電力問題可以克服，那麼日本的工具機廠商，可以立刻獲得銷售往全球各地機具的使用情況，有那些零件要更換；德國則據以發展工業4.0，即在德國本土，以

無人工廠，大量客製化生產產品；氣象預報可以每平方公里為預報單位，每幾分鐘就更新數據。而連鎖店則可以隨時得知店內有多少顧客上門、待了多久、有多少人沒有買東西。 　　除了最先進的技術發展，本書也說明在大量資訊產生時，如何利用資訊產生有助於提升營運績效的具體做法。包括「活用計畫專案」與「定型化專案」兩個階段。活用計畫專案是以資料科學家為中心，為了達成目的而蒐集、分析數據，再導出成為結果的啟發專案。其過程包括樣本的假設成立、數據的蒐集、假設驗證、樣本的最終確定（得出對策）。「定型化專案」則是以「活用計畫專案」得到的啟發為基礎，在事業現場實施對策並創造成果的專案。其分為對策的導入和監控成果兩個部分。

　　◆用實際案例來說明大數據運用的過程： 　　本書用完整的案例來說明大數據研究及運用的過程。其中一個案例為在商店街展店的餐廳「定食屋change」。 　　「定食屋change」的漢堡定食是店內固定的熱門菜單，另外也提供數種午餐菜單。由於會有假日的營業額比平日差的情形，該店的目標是「要設法增加平日午餐的營業額」。因此，定食屋change的店家利用每日點餐明細的資料而開始活用大數據。 　　於是，立刻開始進行「大數據活用計畫專案」。成立假設、活用可能取得的數據、進行各種分析的結果，發現了「連續兩天來吃漢堡定食的所有客人，隔天都不會來店裡消費」的傾向。 　　這是以前從未注意到的新發現，從這個結

果中就能知道「如果針對連續兩天吃漢堡定食的客人，設法讓他們隔天也來消費的話，就能確實增加營業額」。因此，可以說「大數據活用計畫專案」暫時是達成目標了。 　　雖然「大數據活用計畫專案」本身是順利結束了，但這時候其實尚未出現成果。這是因為要在現場實踐的「讓連續兩天來吃漢堡定食的客人，隔天也會來店」的對策還沒有落實。因此，要落實對策付諸實踐、檢驗成果的就是「大數據定型化專案」。這個專案所進行的就是「導入和監控」以及「成果」這兩項。 　　例如，以「定食屋change」的情形來說，如果沒有決定要如何辨別「連續兩天吃漢堡定食的人」，以及如何應對的話，那麼這個對策就無法運作。因此，如何辨別「連續兩天吃漢

堡定食的人」、如何促使目標顧客隔天來店消費，還有如何掌握實際上連續3天來店的人、在結帳時該如何應對等，這些事項都要一一給予定義。而且，在掌握到進行此對策的成果之前，都是屬於這個專案的範圍之內。 　　本書以具體的步驟來說明大數據研究的運用，讓讀者可以確實遵循。 　　◆全面的實作經驗分享，讓你少走冤枉路： 　　由於大數據的運用成為風潮，因為形成許多新的專業工作，如分析資料的「資料科學家」，由於許多企業沒有相關的專業人士，因此常常用外聘的方式進行。這些外聘人士往往與公司內部人士，特別是現場人員的溝通不足，因此取得的研究往往無法推動。為了避免以上問題發生，本書建議在組成大數據相關專案時，要將現場的

人員納入聽取其意見。 　　而在許多大數據方案的進行過程中，大家都會有以下的看法：如果只是用數據來證明「大家都能感受得知的事實」，就談不上有什麼價值。但是，假如對大數據抱持過度幻想，想盡辦法要找出「無法找到的事實」，就會步上一條辛苦的道路。 　　作者指出大數據並不是要強行從數據中找出在工作現場大家都感受不到的傾向，而是要證實現場的專家或老手等一部分的人所感受得知的傾向。也就是說，要將內隱知識（tacit knowledge）變成外顯知識（explicit knowledge）。面對數據分析時如果沒有瞭解這一點，就只會白白浪費時間了。 　　本書作者輔導過大量企業進行大數據的研究，在本書中分享

他們的迷思與經驗，讀者不必重蹈覆轍。   作者簡介 高橋範光（たかはし　のりみつ） 　　日本首創專研大數據的線上雜誌『大數據雜誌』總編輯，change股份公司的董事。 　　於東京工業大學研究所專攻經營工學及集團決策模型等領域。畢業後進入外資公司Cosulting Firm Andersen Consulting（現在的埃森哲）。從事於業務系統開發、Web系統開發、市場行銷投資回報率（ROI）分析等跨領域的IT諮詢顧問工作。2005年進入change股份公司服務，從事於超過100家IT&系統開發企業的人才培育。現在專注於資料科學家的培育及數據解析諮詢。除了在『日經情報戰略』連載有關大數

據的文章，也在日本航空等多家企業開設有關大數據的研習、講座等，積極投入工作。 譯者簡介 蔡姿淳 　　淡江大學日文系畢業。曾任出版社編輯，目前為專職文字SOHO，從事翻譯、採訪與企畫等文字相關工作。 鄭睿芝 　　淡江大學日文系畢業，曾任職時代外語、健峰企管顧問公司，現為專職翻譯。譯作有《免捏御飯糰》、《蛋營養‧常備蛋料理100道》、《狗狗這樣吃，癌細胞消失！》等書。   前言 序章 大數據從熱門話題邁向「活用」的階段 0－1 利用大數據能夠做什麼？ 0─2 大數據帶給我們瑰麗色彩的未來！？ 0─3 要思考的並非「做或不做」，而是「如何去做」 第1章 理解大數據這項「工具的特性

」 1－1 為什麼大數據會受到注目呢？ 1－2 大數據的3個「Ｖ」 1－3 將大數據當成工具——第四個「V﹙Value價值﹚」 1－4 圍繞著大數據的社會環境 1－5 熟練運用工具的「資料科學家」 第2章 大數據的活用要以「目的」為前提 2－1 無法順利活用大數據的3個模式 2－2 沒有目的的大數據計畫就無法順利進行 2－3 向『魔球Moneyball』學習活用大數據的重點 2－4 在商業上活用大數據的4種模式 2－5 利用大數據開展「新經濟」 2－6 「增加銷售額」是活用大數據的第一步 2－7 大數據也有助於「提升品質」或「降低風險」 第3章 活用大數據的進階方法 3－1 理解活用大數據

的兩種設計 3－2 設計大數據活用計畫的程序 3－3 設計大數據固定化的程序 3－4 小動作串聯出大成果 第4章 活用大數據邁向成功的8個法則 4－1 大數據是工具，而非目的 【更深入的認知】大數據與IoT、Industrie4.0 4－2 「創意」是從資料中啟發而生 4－3 過度「深信不疑」就會分析錯誤 4－4 為了正確掌握實際情況，就得組合複數的資料 4－5 資料的查證不能只做一次就結束 【interview 1】資料的假說驗證當然要經過不斷的嘗試和錯誤 國際大學國際交流中心（GLOCOM）準教授中西崇文先生 4－6 大數據的關鍵就在細節處 4－7 除了分析，還要串聯現場的行動才能產生成

果 【interview 2】分析與成果是兩回事 GiXo股份有限公司CEO網野知博先生 4－8 傾聽現場的聲音，打動現場並持續進行 【interview 3】將現場想知道的數據可視化 akindo sushiro股份有限公司情報系統部長田中覺先生 第5章 透過大數據的活用，我們的生活會如何改變 5－1 持續活用大數據的未來會是什麼樣貌 5－2 大數據的活用在協調社會中能展現豐盛成果 【interview 4】將大數據當成表演 Rhizomatiks Research真鍋大度先生 結語 參考文獻   前言　　　　　　　　　　　　　 　　大約從2011年出現「大數據」（Big Data

）這個關鍵字以來，到目前為止，已經有許多和「大數據」相關的書籍出版上市。 　　在這段期間，大數據成了掀起熱潮的流行術語，被說成像是不可思議的魔法棒，和「大數據」有關的各類新聞幾乎每天都在報導，另一方面也逐漸開始進行了實際具體的議論。 　　然而，深入探討這議論的人還是少數，也一直處於認知度不高的狀態。而且，積極致力於應用大數據的企業也不多。至今蔚為話題、也被稱為魔法棒的「大數據」，為什麼活用它的企業會如此少呢？ 　　「因為資料的分析相當困難」，有人會提出這樣的意見吧，或許也有意見認為「並不保證一定成功，所以才無法全力進行」。 　　的確，雖然出現了許多論及大數據的概念或事例的書籍，或是針對

各種統計分析手法與實踐應用而寫的書籍，但卻很少有寫到「資料分析是簡單的」、「只要努力進行就必定成功」的著作。 　　事實上，大數據並不是魔法棒。但是，它的確是非常有效的工具。這項工具雖然在用法上需要耗費不少功夫，但只要能完整地善加運用就一定可以獲得成果。而且，隨著技術的進步，這項工具還能提供從適合初學新手到適合高階使用者的各種多元選擇。 　　筆者參與過許多為了培養從事大數據專案人才、資料科學家（data scientist）而舉行的演講或研討會，在本書中，就是根據累積至今的登台演說經驗，整理出在具體進行活用大數據方面容易陷入的錯誤要點，以及如何成功的know how祕訣。 　　為了能讓更多

人對大數據抱持關注、努力加以應用，因此書內記載的是以進行程序或方法的理解說明為主，完全不會出現任何計算公式。 　　那麼，接下來就開始進入大數據的世界吧。   筆者 序章：大數據從熱門話題邁向「活用」的階段 在報章或電視新聞中頻繁出現的「大數據」，雖說是一個掀起熱潮的流行術語，但最近活用的事例卻正在逐漸增加。序章中所觸及的內容，就是在不遠的未來，大數據將會帶來的未來面貌，以及我們應該思考的事項等相關方面。 0－1利用大數據能夠做什麼？ ◆利用大數據，打造出事先知道「會發生○○」的世界 假如能夠事先知道「會發生○○」，那我們的日常一切將有怎樣的變化呢？以天氣為例，如果可以「正確得知接下

來的24小時內，日本全國會出現的天候或氣溫的變化」，那麼日常生活應當會變得非常便利。 「下午兩點起的40分鐘內，會有間歇驟雨，由於不是通勤時段，因此不用帶傘」，「明日傍晚六點會降雪達5公分，要準備長靴和防寒用品」，「明日會有強烈雷雨，一定要做好農作物的防護措施」等等，如此一來，在工作或日常生活上就能事先做出最適宜的措施計畫，應該也能大幅減少天災所造成的損害。 還有，假如變成「正確得知在接下來的二十四小時內，鐵路、公路、飛機、船舶等所有交通網絡中會發生什麼事」的話，將是怎樣的狀況呢？「這條高速公路從早上開始將持續5小時的塞車，因此抵達目的地的時間會是下午三點」，「明日山手線的上下車乘客人數是○○

萬人，尖峰時段有兩個，分別是早上8點後的兩個小時以及下午6點後的兩個小時。這段期間會調整發車班距，因此從涉谷車站到東京車站需要28分鐘。」 假如能事先得知像這樣的資訊，就可以調整上班時間或外出時間。而且，交通轉乘等的移動過程也會非常順利。如果你的工作是業務人員，就不會在重要的公事洽談時遲到；如果你是在物流公司上班，就能訂立出準確的配送流程。 不只是工作，個人的生活也一樣。以飲食生活為例，如果有一套系統能配合自己的身體狀況或健康狀態，提供最適合的餐廳和最適合的菜單建議，就可以預防肥胖或生活習慣病。 還有，假如有一項服務是能根據體溫、血壓、心跳數等生命徵象資料，給予最適當的睡眠或運動建議，應該就能

度過更健康的生活。或許，大家現在的衣櫃裡可能會有一些在特賣會時過度購物，買來後就放著沒穿的衣服吧。

網路商家之內容行銷與數位廣告成效比較研究-以某食品電商為例

為了解決roi分析的問題，作者林冠辰 這樣論述：

現今數位廣告成本日益攀升，電商產業若持續依賴數位廣告以增加曝光、導入客源的話，有朝一日會很難負擔數位廣告成本；內容行銷不僅能吸引消費者主動上站之外，也能大幅減少數位廣告投放之次數，因而可減少行銷花費。近年來內容行銷趨勢崛起，諸多企業皆將投放數位廣告的成本與精力轉向至內容行銷上，內容行銷已被被重視。本研究使用Google Analytics（GA），觀察電商企業操作內容行銷與數位廣告之情況，以兩者之行銷績效來衡量行銷效益，而後探討兩行銷策略對電商企業產生之影響。