上個單元介紹物聯網，而最常跟物聯網綁在一起的名詞就是「大數據」，究竟「大數據」到底是什麼？如果告訴你，只要透過每天搭捷運進出站的數據，就能推論出你個人生活圈甚至是生活作息，還覺得大數據離你很遙遠嗎？
一、「大數據」是什麼？
大數據的英文是Big Data，中文其實就只是直譯字面的意思，但其實這樣的翻譯很容易帶來誤會，因為「大數據」不僅僅是指「海量數據」，也是指用來分析處理海量數據的新興科技，而且更重要的，是如何分析、解讀這些以前未曾被挖掘出來，甚至不被重視的重要資料，並將它們的價值發揮出最大效果。
那大數據跟傳統統計學差別在哪？傳統統計是從抽取少量樣本進行調查，再進一步推論整體；大數據則是匯集海量的資料納入計算範圍，並對未來進行預測，簡單來說，大數據是建立在統計的基礎上，再用演算法去計算分析，進而更精準的找出各個數據之間的關聯性。
二、「大數據」不是什麼新鮮事
2010年，「大數據」這名詞正式列入維基百科，近幾年也成為科技熱潮，但其實它的概念早已出現在我們生活中，例如「Google翻譯」，不同於傳統翻譯系統，在有限的語句庫中交叉比對翻譯，準確度也較低；「Google翻譯」則是著重於以大數據和統計的方式，翻譯系統會不斷地調整翻譯結果的相關性，並自我學習如何處理數十億的文字。通過這種方式，電腦最終能不斷優化翻譯結果，而且隨着數據資料庫的擴大，Google翻譯的精準度也會持續提升。最近大數據成為熱門話題，是由於近年全球網路飛速發展，互聯網規模龐大，數據資料越來越大量，「大數據」的熱潮便跟著水漲船高。
三、「大數據」能為你做什麼？
大數據為什麼這麼夯？因為它能預測消費者行為！在大數據的基礎下，企業公司能針對客戶的資料進行一對一的數據分析，一旦越個人化，就越能預測出每一位消費者行為，作出精準行銷，如此一來，當然提升公司的投資報酬率。
舉例來說，全球網購龍頭亞馬遜(Amazon)，藉由分析消費者瀏覽紀錄、購物車、商品搜索紀錄、心願清單，甚至是停留頁面的時間長度，將訊息主動「推薦」給消費者，進而引導他們的消費行為。亞馬遜甚至申請了一套「預先出貨」的系統，針對大數據預測出顧客的購買行為，在他們還沒下單前就先出貨，以縮短貨品物流延遲時間。今年11月亞馬遜更開設了實體店面，透過網站上獲得的大數據分析後，更精準的將產品陳列在消費者面前。
四、不要過分迷信「大數據」
如同在上一單元「物聯網」談到的，網路資安是現今科技最大的漏洞，當我們的一舉一動曝光在網路上，被監督、窺探的成果都成了「大數據」，此時「隱私」就成了最大的隱憂。
此外，「大數據」一定可靠嗎？阿里巴巴副總裁車品覺舉例，假如你在淘寶上搜索一件Ｔ恤，結果出來10萬條資訊。突然下面有一個手錶廣告吸引了你，結果T恤沒買，卻買了手錶，而淘寶還在繼續推薦手錶。「這印證了大數據的局限，只能看到消費者買了什麽，沒有顯示消費者看了什麽沒買，而這才是消費者潛在的購物需求。」大數據應該還原消費者的購買目的和決策過程，使企業更好地識別消費者，從而進行真正有價值的推薦。
數字是死的，人是活的。大數據是值得參考的方向，但絕對不是必然，我們不應盲目的信任資料的力量和潛能而忽略了它的局限性。
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延伸閱讀：【數位門外漢】單元一 「互聯網」和「物聯網」有何不同？
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作者資訊
- 無害嗜甜雙魚女，浮出水面跨界數位，從感性角度看冷硬科技，期許帶領讀者以有人味的角度看行銷。
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