「每十年，總是有極少數的書，能改變你看待一切的方式。《大數據》正是這樣的書。」
—— 萊斯格（Lawrence Lessig），哈佛法學院網路智慧財產權教授
麥爾荀伯格 Viktor Mayer-Schönberger
牛津大學網路研究所教授，
並擔任微軟、世界經濟論壇等大公司和組織的顧問，
是大數據（巨量資料）領域公認的權威，
寫過八本書以及上百篇專論。
庫基耶 Kenneth Cukier
《經濟學人》雜誌資料編輯，巨量資料思潮評論員，
經常於《紐約時報》、《金融時報》、
以及《外交事務》期刊發表財經文章。
第1章 現在該讓巨量資料說話了
第2章 更多資料「樣本＝母體」的時代來臨
第3章 雜亂擁抱不精確，宏觀新世界
第4章 相關性不再拘泥於因果關係
第5章 資料化當一切成為資料，用途無窮無盡
第6章 價值不在乎擁有，只在乎充分運用
第7章 蘊涵資料價值鏈的三個環節
第8章 風險巨量資料也有黑暗面
第9章 管控打破巨量資料的黑盒子
第10章 未來巨量資料只是工具，勿忘謙卑與人性
資料來源
延伸閱讀
謝辭
第1章
現在：該讓巨量資料說話了
巨量資料初試啼聲
谷歌的祕訣，就是看看民眾在網路上搜尋些什麼。由於谷歌每天會接收到超過三十億筆的搜尋，而且會把它們全部儲存起來，那就會有大量的資料得以運用。
谷歌先挑出美國人最常使用的前五千萬個搜尋字眼，再與美國疾病管制局在2003年到2008年之間的流感傳播資料，加以比對。谷歌的想法，是想靠著民眾在網路上搜尋什麼關鍵詞，找出那些感染了流感的人。雖然也曾有人就網路搜尋字眼做過類似的努力，但是從來沒人能像谷歌一樣掌握巨量資料（big data，直譯為大數據），並具備強大的處理能力和在統計上的專業技能。
雖然谷歌已經猜到，民眾的搜尋字眼可能與流感有關，像是「止咳退燒」，但相不相關其實不是真正的重點，他們設計的系統也不是從這個角度出發。
於是，他們就像疾管局一樣能夠掌握流感疫情，但可不是一、兩星期之後的事，而是幾近即時同步的掌握！
因此，在2009年發生H1N1危機的時候，比起政府手中的資料（以及無可避免的通報延遲），谷歌系統能提供更有用、更及時的資訊。公衛當局有了這種寶貴的資訊，控制疫情如虎添翼。
最驚人的是，谷歌的這套方法並不需要去採集檢體、也不用登門造訪各家醫院診所，而只是好好利用了巨量資料，也就是用全新的方式來使用資訊，以取得實用且價值非凡的見解、商機或服務。有了谷歌這套系統，下次爆發流感的時候，全球就有了更佳的工具能夠加以預測、並防止疫情蔓延。
巨量資料功能強大，可以讓許多領域改頭換面，公共衛生領域不過是其中之一，而商業領域也正在經歷這個過程。例如買飛機票就是個很好的例子。
早在幾個月前，他就已經上網買了機票，一心認為愈早預訂，票價就愈划算。但在航程中，他出於好奇，問了坐在隔壁的乘客票價以及購票時間，結果那個人明明是最近才買，票價卻是便宜得多。一氣之下，伊茲奧尼一個又一個的問下去，發現大部分人的票價都比他的更便宜。
對於大多數人來說，等到收回托盤、豎直椅背、準備下機的時候，這種覺得被敲竹槓的火氣，也差不多消了。但伊茲奧尼身為美國頂尖的資訊科學家，可沒這麼好打發。在他看來，整個世界就是由一連串關於巨量資料的問題構成的，而這正是他拿手的領域。追溯到1986年，伊茲奧尼可是哈佛大學第一位主修資訊科學的畢業生，之後進入華盛頓大學任教；而且早在巨量資料這個詞出現之前，他就已經開了數家處理巨量資料的公司。
客機著陸之後，伊茲奧尼已經下定決心，要讓人能夠知道自己在網上看到的票價，究竟是撿到便宜還是被人坑了。如果把飛機機位看成商品，同一航班的座位基本上也沒什麼不同，但票價卻是天差地別。這裡有許多因素，只有航空公司自己才曉得。
伊茲奧尼認為，這種系統並不需要真的去解出票價背後千絲萬縷的糾纏因素，只要能預測出未來票價是漲是跌就夠了。這其實不困難，只要先取得特定航線售出的所有票價資訊，再與出發前天數做比較即可。
如果平均票價呈現下跌趨勢，買票這件事當然就可慢慢來。如果平均價格呈現上漲趨勢，系統則會建議馬上以目前顯示的價格購票。換句話說，當初伊茲奧尼是在三萬英尺高空詢問其他乘客的票價，而現在這個系統就是個加強版。雖然說這絕對還是個資訊工程的龐大問題，但與過去一樣，這對他而言仍然能夠迎刃而解。於是，他動工了。
伊茲奧尼花了四十一天，從某個旅遊網站取得超過一萬兩千筆票價資料，做為樣本，並建立一個預測模型，讓模擬的乘客都省下了大筆鈔票。這個模型並不懂「為何如此」（why），只知道「正是如此」（what）。換言之，模型完全不知道各種影響票價的因素，像是未售出的機位數、淡旺季、或是星期幾的機票較便宜之類；模型所做的預測，都是基於手中確實的資訊，也就是從其他航班所蒐集到的相關資料。
伊茲奧尼思思念念的，就是「要買還是不買」的問題——像極了莎翁名劇《哈姆雷特》的經典獨白：「生存還是毀滅，這是個問題。」正因如此，伊茲奧尼把這個研究計畫命名為「哈姆雷特」。
原本的小小研究計畫，後來發展成投入大量資金的創業計畫「Farecast」，藉著預測機票票價可能上漲或是下跌，Farecast就能讓消費者知道是否該立刻點選「購買」鍵。在過去，消費者從來不可能得知這些資訊。Farecast堅持一切應該透明，所以甚至還會對自己的預測加上可信度評分，提供給使用者參考。
預測系統要有效，就必須有大量的數據資料。為了提升效能，伊茲奧尼從航空業的一個航班預訂資料庫下手。資料庫存有全年美國商業航空各航班、各座位的資料，能做為系統預測的基礎。現在，Farecast手中大約有近兩千億筆票價紀錄，用以做出預測。如此一來，消費者就能省下大筆的金錢。
Farecast正是一個巨量資料的公司縮影，也是世界未來的走向。如果是五年或十年前，伊茲奧尼絕不可能建立起這種公司。他說：「這本來是不可能的任務，」所需要的計算能力和儲存容量都還太過昂貴。然而，讓計畫成真的原因當中，雖然科技進展是關鍵因素，但還有一個更微小、卻也更重要的因素，就是關於該如何使用資料的思維，已有所改變。
過去認為資料是靜態、靜止的，一旦完成原本蒐集的目的（例如飛機已降落、或谷歌完成了一次搜尋），便不再有用處。但現在，資料是新的商業生產原料、重要的經濟資源投入，可以創造出新形式的經濟價值。如果心態正確，就能巧妙重複運用資料，不斷帶來創新和不同的服務。只要夠謙卑、有意願、也有工具傾聽，資料就能讓種種祕密躍然眼前。
讓巨量資料說話
不論是每個人口袋裡的手機、背著到處走的電腦、又或是辦公室所使用的伺服器系統，都是資訊社會明顯而豐碩的果實。但相較之下，「資訊」本身就不那麼引人注意。自從電腦在半世紀前進入主流社會以來，累積的資料已經到了一定程度，開始帶來全新而特殊的改變。現在，世界上不僅是資訊量前所未見，資訊成長的速度更是一日千里。規模的改變已經開始導致狀態的改變；換句話說，就是從量變引發了質變。譬如天文學、基因體學之類的科學學門，在二十一世紀開始後的十年之間爆炸性成長，因而創造出「巨量資料」這個詞；至今已經又擴展到所有人類活動領域。
除此之外，也慢慢出現其他資料處理技術，能夠擺脫過去種種僵化的資料層級和同質性限制。同時，網路公司一方面能夠蒐集大量的資料，另一方面又有強大的財務誘因、必須盡快從中解讀出意義，因此也就成為頂尖資訊處理技術的先端使用者；相較之下，某些經營非線上業務的傳統公司，雖然可能歷史要多上幾十年，但腳步卻不及網路公司這般迅速。
針對這項議題，現在的思考方式（也是本書的切入方式）如下：巨量資料所指的，是一定要達到相當規模才能做的事（例如得到新觀點、創造新價值），沒有一定規模就無法實現，而且這些事將會改變現有市場、組織、公民與政府間的關係等等。
巨量資料可說是開始了一項重大轉變。就像許多新科技一樣，巨量資料也必然會落入矽谷著名的炒作循環：先是大動作登上雜誌封面、成為產業會議的焦點，接著再急轉直下，許多新創公司無法承擔這些資料，落得只能掙扎求生。
但不論哪種趨勢，其實都沒有真正看清巨量資料的重要性。就像是望遠鏡能讓我們探索宇宙，顯微鏡能讓我們微觀細菌，這種蒐集分析龐大資料的新技術，也能協助我們用新的方式來瞭解世界，而且我們才剛起步而已。
這本書並不會宣揚「信巨量資料得永生」，只是要傳達相關資訊。此外，真正的革新之處也並不是在於處理資料的機器，而是在於資料本身、以及使用的方式。
全球資料總量有多少？
如果想知道現在這場資訊革命已經發展到什麼地步，你可以從整體社會的觀點出發。
這種天文數字，讓人也覺得負擔沉重。2003年，科學家首次破解人類基因組密碼，當時足足花了十年時間全力投入，才完成三十億個鹼基對（base pair）的定序。而在十年後的今天，單一機構只要花上一天，就能完成同樣數量的DNA定序。
就金融領域而言，美國股市每天大約會成交七十億股，其中有大約三分之二，是由電腦用數學模型分析大量資料後自動交易，一方面預測獲利、一方面也試著降低風險。
網路公司特別會碰上這種問題。像是谷歌，每天就得處理超過24 PB的資料（1 petabyte大約等於1,000 terabyte），是美國國會圖書館所有紙本資料量的數千倍。臉書（Facebook）這家十年前還不存在的公司，現在使用者每小時就會上傳超過一千萬張新照片。每天，臉書所有使用者會按「讚」或留言超過三十億次，從這些使用紀錄，就能讓臉書追蹤使用者的喜好。
從科學到醫療保健、從銀行到網路，涵蓋的行業各式各樣，但講的是同一件事：世界上的資料量正在迅速增長，不僅超過機器能處理的量，甚至超過我們的想像。
有很多人希望，能把全世界的資訊量定出個明確的數字，好計算成長的速度。由於每個人看的面向不同，得到的數字也各異其趣。其中一項比較全面的研究，出自南加大安納堡傳播學院的希爾伯特（Martin Hilbert）教授。希爾伯特教授希望能把世界上所製造、儲存和流通的一切資料都定出數字，不只是書籍、繪畫、電子郵件、照片、音樂、影片（類比和數位），甚至連電玩、電話、汽車導航、紙本信件，也都包含在內；另外，還依據閱聽眾接觸率，計入了各種廣播媒體，例如電視和電台。
有趣的是，在2007年，全球的資料大約只剩下7%為類比形式（像是紙張、書籍、相片等等），其他都是數位資料。然而，其實在不久之前，情況還相當不同。雖然早在1960年代就已經開始出現「資訊革命」和「數位時代」的概念，但還不能說是已經完全真正實現。就算到了2000年，全球資訊仍只有四分之一是以數位方式儲存。至於其他四分之三，則是以紙張、膠卷、黑膠唱片、磁帶之類的類比型式儲存。
雖然早已有人開始上網、在線上買書，但他們可能沒想到，當時的數位資訊量其實不大。（說真的，在1986年，全球的袖珍型計算機總共占了全球一般運算能力的40%左右，所占比例要高過個人電腦。）然而，由於數位資料增長實在太過迅速了——希爾伯特認為每三年多就會加倍，情勢很快便風雲變色。相對的，類比資料幾乎沒什麼成長。因此根據預測，到了2013年，全球資料量大約是1,200 EB，非數位資料所占比例將不到2%。
這個資料量大到難以想像，如果印成書、堆在美國表面，能夠鋪上五十二層；如果燒成CD再疊起來，可以分成五疊、一路堆到月球。在西元前三世紀，埃及托勒密二世希望能將世上所有的文字作品都保留一份，於是造就偉大的亞歷山大圖書館，是當時世界上所有知識的總和。現今席捲全球的數位浪潮，相當於是讓每個現代人，都擁有三百二十座亞歷山大圖書館的資料量。
從科學和社會兩面向，開始改變一切
一切真的正在加速。目前，資訊儲存量的成長率是世界經濟成長率的四倍，而電腦的處理能力成長率更是世界經濟成長率的九倍。這也難怪，總是有人要抱怨資訊超載，每個人也都深陷在改變的風暴之中。
讓我們把眼光放遠，看看先前的資訊革命與現在這波資訊洪流有何不同。我們要比較的，是1439年的古騰堡印刷術。根據歷史學者埃森斯坦（Elizabeth Eisenstein）的研究，從1453到1503這五十年間，大約印製了八百萬冊書籍，這個數字足足超過了自從西元四世紀君士坦丁堡建立以來、整個歐洲所有產出的文字量。換言之，不過花了五十年的時間，歐洲的資訊量就成長了一倍。但在今天，大約每三年，資訊量就會翻倍。
這樣的成長代表著什麼？谷歌的人工智慧專家諾威格（Peter Norvig）喜歡用圖像來做比喻。首先，他要我們回想一下法國拉斯科洞穴的壁畫，該處著名的野馬圖像大約可追溯至一萬七千年前的舊石器時代。接著，再回想一下現代馬的圖片、或甚至是畢卡索畫的馬，會發現和洞穴壁畫並沒有太大不同。其實，有人給畢卡索看過拉斯科的圖像，而他打趣說：「原來我們根本沒發明出什麼新玩意嘛。」
畢卡索這句話也對、也不對。先想想馬的圖片，過去想畫一匹馬得花上很長的時間，但現在要呈現出馬的形象，速度可快得多了。雖然說這確實是個改變，但還不見得是最重要的改變，因為這在本質上仍然相同：就是「馬」的形象罷了。諾威格再接著要我們做的，則是先取得一匹馬的圖像，再加速到每秒二十四個影格，成了動畫，於是量變就產生了質變。巨量資料的道理也是如此：由於量的不同，我們也改變了其本質。
讓我們再以奈米科技來打比方。奈米技術的重點在縮小，也就是在達到只有分子大小的等級時，就能讓物理性質有所變化。而瞭解新的性質之後，也就能設計出全新的材料，做出過去做不到的事。例如，在奈米等級的情況下，能夠讓金屬更有彈性、而陶瓷也能夠伸縮。相對的，巨量資料的重點在放大，只要擴大資料量的等級，就能做出小量資料不能完成的事。
有時候，我們對某些限制習以為常，以為別無他法，但其實都只是囿於規模不足而已。我們再來打第三個比方，也是由科學來切入。對於人類來說，最重要的一項物理定律就是重力：重力掌握一切、無所不在。然而，對於微小的昆蟲來說，重力幾乎是無關緊要。例如對水黽來說，最重要的物理定律反而是表面張力，能讓牠在水面上移動、而不沉入水中。
資訊也就像物理，尺度大小確實會造成不同。因此，谷歌判斷流感流行，準確度能夠不下於政府的官方就診資料。透過爬梳數百億的搜尋字眼，谷歌便能幾乎即時提供問題的答案，速度遠遠快於政府。同樣，伊茲奧尼的Farecast也因此能夠預測機票價格的波動，使相關經濟權力轉移到消費者手中。這兩件事，都得分析上千億的資料點，才有達成的可能。
從以上兩個例子，可以看出巨量資料在科學和社會上的價值，以及瞭解巨量資料如何能帶來經濟效益。同時，也可看出在這個巨量資料的時代，巨量資料將從科學和社會這兩個層面，開始改變一切，無論是醫療、政府、教育、經濟、人文，或是其他各個方面。
現在巨量資料方興未艾，但我們的生活早已不能沒有它。例如垃圾郵件過濾器，現在已能夠自動因應各種垃圾郵件的變化。過去的過濾軟體設計，就算知道該擋下像「viagra」之類的字，卻無法在一開始就知道該擋下「via6ra」或是其他數不盡類似的變形字。約會網站也得要分析每個人許許多多的資料，再與過去成功配對的資料比較，才知道怎樣配對機率更高。至於智慧型手機的「自動更正」功能，則會追蹤我們的輸入動作，根據輸入的內容，加入新的拼字規則。
巨量資料的核心重點在於預測。我們一般將巨量資料看做是資訊工程中「人工智慧」的一支，或者更具體的說是「機器學習」的一部分，但這其實會造成誤導。巨量資料並不是要「教」電腦如何像人類一樣「思考」，而是要計算大量的資料，以此推斷機率：某封電子郵件是垃圾郵件的可能性；輸入的「teh」應該是「the」的可能性；以及如果有某個人隨意穿越馬路，就要分析他的路線和速度，如果判斷他能夠及時通過，車速就只需要稍稍放慢即可。
如果希望這些系統效能卓著，最關鍵的一點就是要能有大量的資料做為預測的基礎。此外，這些系統也必須能夠隨著時間自動改進，從新增的資料中，判斷出最佳的信號和模式。
在未來（而且可能比想像要早得多），許多現在依靠人腦判斷的事務，都將由電腦取代，而且不只是開車或配對，更複雜的任務也可迎刃而解。畢竟，亞馬遜（Amazon）已經能夠推薦你最想要的書，谷歌也能夠排序出最相關的網站，臉書知道我們按了什麼讚，LinkedIn則能夠猜出我們認識什麼人。同樣的科技，也將應用到診斷疾病、建議療法，甚至是在罪犯犯罪之前，就先將他們逮出來。
網路讓電腦有了「溝通」的功能，進而徹底改變了世界；巨量資料也將為人類生活帶來前所未有的量化面向，進而使生活全然改觀。
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