作者：周碩彥
第一節 簡介近年來“物聯網”（IoT）和“大資料”是兩個最受矚目的話題。 在物聯網的概念裡， 有關任何開和關切換到網路的設備皆會彼此連接，
圖 11.1 物聯網在連接設備的應用 (來源: the IPSO Alliance)
物聯網（IoT）是目前大資料市場的最新趨勢。 在未來十年內， 估計會出現約兩百五十億個網路連接設備， 比個人電腦、手機和平板電腦等的數量加起來還多， 這是一個很龐大的連接（有人甚至估計這個數字還要高得多， 超過一千億）。 物聯網是連接 “物品” 的巨大網路。 這關係是在人與人、人與事、物與物之間。 因此， 影響物聯網最大的因素之一就是資料：資料量、資料的管理和使用， 如圖11.2 所示。
圖 11.2 物聯網連接資料的數量 (來源:IHS 2013)
第二節 大資料大資料是指大量的資料， 它是非結構化和沒有組織性的， 指的是不斷增加的資料， 且需要收集、儲存、管理和分析的技術。 這是個複雜的和多層面的現象， 影響到人員、流程和技術。 從技術的角度來看， 大資料整合了組織、管理、分析和顯示資料， 這些都是“Seven V’S”的特點。
圖 11.3 在 Seven V’S 裡面的大資料演變為資料的價值
一、資料量
大資料的資料量， 是指從這些來源（文字、聲音、視頻、社交網路、調查研究、醫療資料、空間意象、犯罪報導、氣象預報和自然災害等等）所收集到的各個資料。 而在處理大資料的問題時， 數量的多寡是一個關鍵的因素。
二、資料輸出輸入的速度
這個速度影響負責大量數量和資料進來的速度。
三、資料類型， 多樣性
多樣性是指數據的不同資料資源和格式， 而它不能將自己儲存在結構化的關聯式資料庫系統。 資料的多樣性直接影響資料的完整性。 資料中的多樣性越複雜， 就越容易產生錯誤。
四、真實性
由於非結構化和大資料的處理應考慮其準確性 - 資料的真實性。 而“真實性”將成為最受關注的一項因素， 尤其是對於大資料的處理、相關分析以及最後結果這些方面而言。
五、有效性
資料的有效性可能聽起來相似於資料的準確性， 但概念上卻是不同的。 有效性意味著資料的正確性和精確度。
六、能見度
能見度指的是能夠看到或被看到–它是隱含的。 來自不同來源的資料需要合併在一起，而它們是由可見的技術層所組成的大資料。
七、價值
這是一個非常重要、具有價值或很有用的資料。這個“價值”是大資料處理後所期望的結果。實際上，資料的價值必須超過成本。
大資料技術是一項新的技術和結構，意指在從各種非常大量的資料中獲取價值，並透過使用快速採集來發現和/或分析大資料技術層，包括：
（一） 基礎設施，如儲存系統，伺服器和資料中心網路基礎結構
（二） 資料組織和管理軟體
（三） 分析和搜尋軟體
（四） 決策輔助和自動化軟體
（五） 伺服器包含業務諮詢、業務流程外包、IT 外包、以 IT 專案為基礎的服務、IT 輔助和培訓有關大資料如何運用。
圖 11.4 大資料在物聯網中的角色 (來源:IHS 2013)
如果沒有適當的把資料收集到位，對企業而言將不能排序所有在嵌入式感測器（圖 11.4）中流動的資訊流。這意味著，如果沒有大資料，物聯網僅可提供企業一點點東西。要引進先進的物聯網使用案例，其關鍵在於：在一般情況下進行資料分析、要能從想像中到實際上可以實施、借助進入到資料基礎結構，來達到經濟實惠和易維護性。
八、大資料架構
新大資料結構是彌補傳統系統中的不足之處，但也增加了整體的複雜性。這種技術使公司能夠分配資料的儲存與資料的分析，並分析有效性以及辨識模式、趨勢等。公司不僅能夠進行歷史分析和回饋導向的報告，同時也期待著，預測商業的見解，從而積極支持未來的決策。多數專業系統需要處理不同的需求和方法。特別是對於物聯網而言，M2M 和感測器的資料，因為資料的即時處理和分析是必要的，而且傳統系統無法提供其所需，因此記憶體和流動式資料庫的應用程式是必要且不可少的。
大資料的技術結構可以分成六個不同的重點領域，以專業技術為主軸：資料儲存、資料存取、資料整合、分析處理、視覺和資料管理。
圖 11.5 簡易大資料架構
九、雲端運算
而物聯網真正的創新來自於它與雲端運算的完美結合。當連接設備之間相互發生作用時，大量的資料將產生於此。這些資料很容易地被捕捉到以及儲存，但需要將其轉化為有價值的知識和可執行的情報–而這是雲端真實的實力所在。實際上，雲端運算是一個模型，為了足夠方便、並依據網路需求許可權，來配置運算資源的共用池（如網路，伺服器，儲存，應用和服務），它可快速配置和發佈最小的管理工作或服務提供者互動。[5]有三種雲端服務模式如下（圖 11.6）：
（一）雲端軟體服務（SaaS）
多數的 SaaS 應用程式，是用來涵蓋在所有情況的範圍之下企業使用者的所需。
（二）雲端平臺服務（PaaS）
PaaS 提供開發人員工具和知識庫構建、測試、配置和在雲端基礎設施上運行這個應用程式。PaaS 借助無需配置和擴展 Hadoop 的元素來實現降低管理的工作量，並作為先進分析應用程式的開發平臺。
（三）雲端基礎設施服務（IaaS）
IaaS 在共用資源伺服器中能分配或拖延時間，這往往是虛擬化，處理的運算和儲存需求的大資料分析。
三個主要的雲架構模型已經隨著時間的推移而發展； 私有、公共和混合雲（圖 11.7）。它們都共用資源商品化的想法，並為此常常虛擬化的計算和抽象的儲存層。
（四）私有雲
私有雲是專用於一個組織，不共用物理資源。此資源可由公司內部或外部提供。私有雲配置的典型要求是安全性，嚴格區分企業的資料儲存和處理是否被無意或是惡意進入共用資源。
（五）公共雲
公共雲的資料傳輸、儲存和處理共用實體資源。然而，客戶有隱私的可見運算環境和獨立儲存。安全方面的問題，採用一些私有雲或自訂的配置，對絕大多數的客戶和專案不相關。
圖 11.7 私有和公共雲端運算之間的區別
（六）混合雲
混合雲架構合併私有和公共雲的配置。通常是為了實施安全性和彈性，或提供更便宜的基本負載和脈衝能力。
雲端運算模式提高 IT 的靈敏性，就能節省很多成本。此外，雲端運算是一個自由的大資料 - 任何企業都能在規模龐大的資料裡與非結構化資料一起運作。雲端運算和雲端資料儲存的興起，對於大資料的出現而言，將成為一個前兆和推動者。雲端運算借助標準化技術方法，來計算時間和資料儲存，並商品化。它比傳統的物理配置有更顯著的優勢。然而，雲端平臺有好幾種形式，有時不得不與傳統架構一起整合。雲端運算運用視覺化在同一台實體機器上，來運算資源來以運行許多標準化的虛擬伺服器。雲端提供者允許低價格和根據短的時間間隔來計費，以實現這一經濟規模效益。這種標準化使得計算需求，具有彈性和高可用性的選項。
借助增加附加的實例與服務他們每個人一部份的需求，來垂直擴展以實現彈性。像 Hadoop 的軟體是專門為分散式系統來利用垂直擴展，他們在大平行規模裡處理小的獨立任務。分散式系統也可以作為資料儲存，例如 NoSQL 資料庫，或檔案系統像是 Hadoop 的 HDFS。透過與複雜工作流程的機器集群，可用風暴在接近即時之下提供協調資料流程的處理來替代。典型的雲端大資料專案的資料處理重點放在縮放或採用 Hadoop。像 Hive 和 Pig 這兩個工具已經在 Hadoop 之上，這使得它可行輕鬆地處理龐大的資料。
三、HADOOP
Hadoop 是一個強大的開放架構，它幾乎是由整個大資料堆中許多不同的技術所組成，借著利用正在使用的幾個組織，並透過物聯網（IoT）來收集分析和處理資料。對於物聯網（IoT）收集非結構化資料，這僅僅成功了一半，另一半處理批量，是使用 Hadoop 分析資料。物聯網的成功或失敗取決於大資料，隨著企業步入物聯網的世界裡，物聯網與大資料之間的共生關係被廣泛利用在盈利的業務決策上。物聯網大部分是關於資料而不是設備中的資料。大資料和物聯網就像是戰略合作夥伴，因為它們不只是從物聯網收集資料，還必須進行處理和分析，以爭取改善業務營運。因數據的特性，物聯網設備適合用於採用分析大資料的方法。物聯網（IoT）的基礎設施已經達到了成熟的水準：
（一） 無所不在 - 現在感測器已經很便宜，並可被包含在任何系統內。
（二） 向外擴展集中計算－Hadoop 可被用於分析、處理和儲存所有 IoT 所產生的資料，並具有成本效益的可擴展分散式運算系統。
Hadoop 運用企業級儲存處理層，可儲存接近一兆的檔。各種相關性可以在不同類型的非結構化資料之間，借助利用 Hadoop 和物聯網，從而為企業的競爭優勢提升到另一個層級。下圖所示的相互作用物聯網（IoT），說明資料儲存和大資料分析引擎之間是如何發生的，如圖 11.8。
圖 11.8 物聯網三要素之間的相互作用
第三節 物聯網的應用和大資料 HADOOP一、迪士尼世界獨有的流行魔術手環
二、受到大眾喜愛的珠寶店 Alex and Ani
Alex and Ani 這兩家受到大眾喜愛的珠寶店，它們在店內使用 Beacon 的技術來追蹤商店內的遊客數量和發送特定的折扣券，使顧客一進入到商店中就能發送給他們。
三、Beacon 技術在麥當勞食品供應鏈
麥當勞是用 Beacon 技術透過顧客的手機應用程式，知道誰在麥當勞餐廳附近，以提供優惠券給客戶。顧客收到有個人化種類的訊息，並使用手機應用程式找出最有關聯的交易。
四、UPS（聯合包裹服務公司）
UPS 是美國最大的運輸公司，他們正在利用感測器資料進行大資料分析，以提高辦事效率來節省資金，並減少對環境的影響。UPS 在送貨車輛上安裝感測器來追蹤油量行駛里程數，停止和加速的發動機狀況。這些物聯網感測器從每個車隊的每一台車輛採集近 200 個資料點，每一天將近 80,000 個。UPS 已成功地減少有害排放燃料的消耗和減少車輛的閒置時間。
第四節 運用大資料的案例現在的大資料技術提供了各種不同的能力。它已經用來創造新產品、預測行為和趨勢，並優化銷售活動。大資料正在改變各種行業的經營方式，它能提供量身打造的醫療保健，使得我們的城市更智慧、更安全。本節的其餘部分將討論，大資料被用於一些特定的情況。
一、利用大資料來預測犯罪地點
預測未來犯罪是現在現實的一部分。其中一個例子是洛杉磯警察局（LAPD）在近期利用大資料來預測犯罪地點，因此降低整個大都市區的犯罪，在使用預測軟體的區域作出了以下貢獻，降低 33％的室內偷竊、21％的暴力犯罪和 12％財產犯罪。當地震發生的時候，在附近會有很高的機率出現餘震。這個數學模型，是由一位元助理教授喬治莫赫所開發的，它可以用來定義和預測新餘震圖案。
犯罪資料顯示類似的模式（見圖 11.9）。這些資料有助於洛杉磯警察局 LAPD瞭解犯罪的性質。它表示當犯罪發生在一個地方的時候，就會有更多的犯罪出現在附近，這些犯罪活動的模式，就類似餘震模式。當他們把之前的犯罪代入方程式，就會產生在過去預測裡發生了什麼事。而現在該部門可以透過運算來分析識別犯罪模式，這系統的分析，讓暴力犯罪在洛杉磯連續遞減。
就像遵循一個地震餘震，附近的盜竊也跟著快速重複發生（從洛杉磯 2004/5 的資料）
圖 11.9 犯罪餘震 (來源:G.O. MOHLER)
二、以大資料作為醫療保健創新的源泉
大資料的發佈可能會激發很多公司開發醫療保健應用程式，或類似的創新。以下是大資料革命創造有關醫療創新的一些例子：
（一） MHealthCoach 支援慢性病照護的病人、提供教育，並透過一個互動系統來治療。這個應用程式利用醫療保健的成本和專案的資料，這是由衛生保健研究與品質的機構所贊助的，以及來自臨床試驗的結果和警告。MHealthCoach 也可被供應者用來識別高風險患者，和提供重要的消息並提醒他們（圖 11.10）。
圖 11.10 Mhealthcoach (來源:mhealthcoach)
（二） Asthmapolis 創造了一個可使用 GPS 追蹤器的東西，它借助哮喘來監測吸入器的使用情況，並在 Google Play 商店和 App Store 推出了名為Propeller Health 的應用程式（見圖 11.11）。這個 Propeller 感測器會持續追蹤患者藥物的使用，並隨著時間和地點來記錄，定位病人使用的吸入器。也可同時用於救援和控制藥物症狀追蹤。這些訊息會被放到中央資料庫，並用於識別個人、團體，並基於人口的趨勢，合併哮喘催化劑 CDC訊息（例如，在東北花粉計數和火山霧在夏威夷的影響），以幫助醫生制定個別化的治療方案，並預防突發的狀況。該 Propeller 無線感測器與患者的智慧手機，會使用內置藍牙的技術與手機同步。為 iOS（如iPhone 和 iPod Touch）和 Android 設備的 Propeller 手機應用程式可以讓病人來查看資料，給他們個人化的回饋和教育的方法，來改善他們的哮喘控制或慢性阻塞性肺病。
圖 11.11 Propeller 應用
Ginger.io 提供了一個手機應用程式，即患者（如糖尿病患者）同意，與他們的供應商合作，透過他們的手機進行追蹤和協助應用程式記錄呼叫訊息、簡訊、位置，甚至是移動的訊息（圖 11.12）。患者也回應了智能手機的調查。Ginger.io應用程式整合了從美國國立衛生研究院取得的公共研究，和其他健康資料訊息。獲得可揭示的見解；例如，缺乏運動或其他活動，可能預示著患者感覺身體不適，和不規則的睡眠模式可能預示著焦慮發作迫在眉梢。
圖 11.12 Ginger i.o 的應用
第五節 大資料為企業和消費者帶來的好處
大資料為企業和客戶創造價值，這些好處可以在廣泛的領域中感受到，不論是大型或小型公司。在大型公司中，有投資大資料技術的幾個驅動因素； 分析業務和交易資料，能夠收集深入瞭解網路上顧客的行為，並採用先進的分析來發現，其中 BTO 模式的製造商可以用影響最小的現有生產計畫到調度機、工作人員來銷售。大資料正由製造商提高保修管理和設備監控，以及優化他們的產品投入市場的物流。零售商正在利用各種各樣的客戶互動，線上和線下，以提供更有針對性的建議和最優定價。科技公司正在利用大資料來分析數以百萬計的資料，以提供更可靠，更準確的語音介面。銀行使用大資料技術來提高欺詐檢測。
對於顧客而言，大資料創造的產品和服務，影響他們的日常生活。使網路安全專家透過利用大量的網路和應用資料，並用它來識別異常情況和威脅，以保護信用卡系統。近 29％的美國人誰是“無銀行帳戶”或“已經開戶”有資格獲得信貸額度的使用範圍更廣，如支付租金、水電費、行動電話用戶、保險、兒童保健和學費。
當企業採用大資料作為其商業戰略的一部分，第一個問題通常大資料會啟動什麼樣的價值？ 有助於高層或低層，或者會有一個非金融類驅動？ 從一個價值點來看，對大資料分析應用程式可分為三個維度（見圖 11.13）之一。
第一項也就是最明顯的是營運效率。在這種情況下，資料是被用在做出更好的決策，以優化資源消耗，並提高過程的品質和性能，這是自動資料處理一直在提供的，不過也有一個增強的功能集。第二個維度是客戶體驗； 典型的目標是提高顧客的忠誠度，進行精確的顧客細分，優化客戶服務。包括公共互聯網龐大的資料資源，大資料推動 CRM 技術的下一個發展階段，這也使新的商業模式，從現有產品的補充收入來源，並創建全新的（資料）產品的額外收入。
圖 11.13 價值維度的大資料用例
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來自不同來源的資料需要合併在一起，而它們是由可見的技術層所組成的大資料。七、價值
這是一個非常重要、具有價值或很有用的資料。這個“價值”是大資料處理後所期望的結果。實際上，資料的價值必須超過成本。
大資料技術是一項新的技術和結構，意指在從各種非常大量的資料中獲取價值，並透過使用快速採集來發現和/或分析大資料技術層，包括：
（一） 基礎設施，如儲存系統，伺服器和資料中心網路基礎結構
（二） 資料組織和管理軟體
（三） 分析和搜尋軟體
（四） 決策輔助和自動化軟體
（五） 伺服器包含業務諮詢、業務流程外包、IT 外包、以 IT 專案為基礎的服務、IT 輔助和培訓有關大資料如何運用。
圖 11.4 大資料在物聯網中的角色 (來源:IHS 2013)
如果沒有適當的把資料收集到位，對企業而言將不能排序所有在嵌入式感測器（圖 11.4）中流動的資訊流。這意味著，如果沒有大資料，物聯網僅可提供企業一點點東西。要引進先進的物聯網使用案例，其關鍵在於：在一般情況下進行資料分析、要能從想像中到實際上可以實施、借助進入到資料基礎結構，來達到經濟實惠和易維護性。
八、大資料架構
新大資料結構是彌補傳統系統中的不足之處，但也增加了整體的複雜性。這種技術使公司能夠分配資料的儲存與資料的分析，並分析有效性以及辨識模式、趨勢等。公司不僅能夠進行歷史分析和回饋導向的報告，同時也期待著，預測商業的見解，從而積極支持未來的決策。多數專業系統需要處理不同的需求和方法。特別是對於物聯網而言，M2M 和感測器的資料，因為資料的即時處理和分析是必要的，而且傳統系統無法提供其所需，因此記憶體和流動式資料庫的應用程式是必要且不可少的。
大資料的技術結構可以分成六個不同的重點領域，以專業技術為主軸：資料儲存、資料存取、資料整合、分析處理、視覺和資料管理。
圖 11.5 簡易大資料架構
九、雲端運算
而物聯網真正的創新來自於它與雲端運算的完美結合。當連接設備之間相互發生作用時，大量的資料將產生於此。這些資料很容易地被捕捉到以及儲存，但需要將其轉化為有價值的知識和可執行的情報–而這是雲端真實的實力所在。實際上，雲端運算是一個模型，為了足夠方便、並依據網路需求許可權，來配置運算資源的共用池（如網路，伺服器，儲存，應用和服務），它可快速配置和發佈最小的管理工作或服務提供者互動。[5]有三種雲端服務模式如下（圖 11.6）：
（一）雲端軟體服務（SaaS）
多數的 SaaS 應用程式，是用來涵蓋在所有情況的範圍之下企業使用者的所需。
（二）雲端平臺服務（PaaS）
PaaS 提供開發人員工具和知識庫構建、測試、配置和在雲端基礎設施上運行這個應用程式。PaaS 借助無需配置和擴展 Hadoop 的元素來實現降低管理的工作量，並作為先進分析應用程式的開發平臺。
（三）雲端基礎設施服務（IaaS）
IaaS 在共用資源伺服器中能分配或拖延時間，這往往是虛擬化，處理的運算和儲存需求的大資料分析。
三個主要的雲架構模型已經隨著時間的推移而發展； 私有、公共和混合雲（圖 11.7）。它們都共用資源商品化的想法，並為此常常虛擬化的計算和抽象的儲存層。
（四）私有雲
私有雲是專用於一個組織，不共用物理資源。此資源可由公司內部或外部提供。私有雲配置的典型要求是安全性，嚴格區分企業的資料儲存和處理是否被無意或是惡意進入共用資源。
（五）公共雲
公共雲的資料傳輸、儲存和處理共用實體資源。然而，客戶有隱私的可見運算環境和獨立儲存。安全方面的問題，採用一些私有雲或自訂的配置，對絕大多數的客戶和專案不相關。
圖 11.7 私有和公共雲端運算之間的區別
（六）混合雲
混合雲架構合併私有和公共雲的配置。通常是為了實施安全性和彈性，或提供更便宜的基本負載和脈衝能力。
雲端運算模式提高 IT 的靈敏性，就能節省很多成本。此外，雲端運算是一個自由的大資料 - 任何企業都能在規模龐大的資料裡與非結構化資料一起運作。雲端運算和雲端資料儲存的興起，對於大資料的出現而言，將成為一個前兆和推動者。雲端運算借助標準化技術方法，來計算時間和資料儲存，並商品化。它比傳統的物理配置有更顯著的優勢。然而，雲端平臺有好幾種形式，有時不得不與傳統架構一起整合。雲端運算運用視覺化在同一台實體機器上，來運算資源來以運行許多標準化的虛擬伺服器。雲端提供者允許低價格和根據短的時間間隔來計費，以實現這一經濟規模效益。這種標準化使得計算需求，具有彈性和高可用性的選項。
借助增加附加的實例與服務他們每個人一部份的需求，來垂直擴展以實現彈性。像 Hadoop 的軟體是專門為分散式系統來利用垂直擴展，他們在大平行規模裡處理小的獨立任務。分散式系統也可以作為資料儲存，例如 NoSQL 資料庫，或檔案系統像是 Hadoop 的 HDFS。透過與複雜工作流程的機器集群，可用風暴在接近即時之下提供協調資料流程的處理來替代。典型的雲端大資料專案的資料處理重點放在縮放或採用 Hadoop。像 Hive 和 Pig 這兩個工具已經在 Hadoop 之上，這使得它可行輕鬆地處理龐大的資料。
三、HADOOP
Hadoop 是一個強大的開放架構，它幾乎是由整個大資料堆中許多不同的技術所組成，借著利用正在使用的幾個組織，並透過物聯網（IoT）來收集分析和處理資料。對於物聯網（IoT）收集非結構化資料，這僅僅成功了一半，另一半處理批量，是使用 Hadoop 分析資料。物聯網的成功或失敗取決於大資料，隨著企業步入物聯網的世界裡，物聯網與大資料之間的共生關係被廣泛利用在盈利的業務決策上。物聯網大部分是關於資料而不是設備中的資料。大資料和物聯網就像是戰略合作夥伴，因為它們不只是從物聯網收集資料，還必須進行處理和分析，以爭取改善業務營運。因數據的特性，物聯網設備適合用於採用分析大資料的方法。物聯網（IoT）的基礎設施已經達到了成熟的水準：
（一） 無所不在 - 現在感測器已經很便宜，並可被包含在任何系統內。
（二） 向外擴展集中計算－Hadoop 可被用於分析、處理和儲存所有 IoT 所產生的資料，並具有成本效益的可擴展分散式運算系統。
Hadoop 運用企業級儲存處理層，可儲存接近一兆的檔。各種相關性可以在不同類型的非結構化資料之間，借助利用 Hadoop 和物聯網，從而為企業的競爭優勢提升到另一個層級。下圖所示的相互作用物聯網（IoT），說明資料儲存和大資料分析引擎之間是如何發生的，如圖 11.8。
圖 11.8 物聯網三要素之間的相互作用
第三節 物聯網的應用和大資料 HADOOP一、迪士尼世界獨有的流行魔術手環
二、受到大眾喜愛的珠寶店 Alex and Ani
Alex and Ani 這兩家受到大眾喜愛的珠寶店，它們在店內使用 Beacon 的技術來追蹤商店內的遊客數量和發送特定的折扣券，使顧客一進入到商店中就能發送給他們。
三、Beacon 技術在麥當勞食品供應鏈
麥當勞是用 Beacon 技術透過顧客的手機應用程式，知道誰在麥當勞餐廳附近，以提供優惠券給客戶。顧客收到有個人化種類的訊息，並使用手機應用程式找出最有關聯的交易。
四、UPS（聯合包裹服務公司）
UPS 是美國最大的運輸公司，他們正在利用感測器資料進行大資料分析，以提高辦事效率來節省資金，並減少對環境的影響。UPS 在送貨車輛上安裝感測器來追蹤油量行駛里程數，停止和加速的發動機狀況。這些物聯網感測器從每個車隊的每一台車輛採集近 200 個資料點，每一天將近 80,000 個。UPS 已成功地減少有害排放燃料的消耗和減少車輛的閒置時間。
第四節 運用大資料的案例現在的大資料技術提供了各種不同的能力。它已經用來創造新產品、預測行為和趨勢，並優化銷售活動。大資料正在改變各種行業的經營方式，它能提供量身打造的醫療保健，使得我們的城市更智慧、更安全。本節的其餘部分將討論，大資料被用於一些特定的情況。
一、利用大資料來預測犯罪地點
預測未來犯罪是現在現實的一部分。其中一個例子是洛杉磯警察局（LAPD）在近期利用大資料來預測犯罪地點，因此降低整個大都市區的犯罪，在使用預測軟體的區域作出了以下貢獻，降低 33％的室內偷竊、21％的暴力犯罪和 12％財產犯罪。當地震發生的時候，在附近會有很高的機率出現餘震。這個數學模型，是由一位元助理教授喬治莫赫所開發的，它可以用來定義和預測新餘震圖案。
犯罪資料顯示類似的模式（見圖 11.9）。這些資料有助於洛杉磯警察局 LAPD瞭解犯罪的性質。它表示當犯罪發生在一個地方的時候，就會有更多的犯罪出現在附近，這些犯罪活動的模式，就類似餘震模式。當他們把之前的犯罪代入方程式，就會產生在過去預測裡發生了什麼事。而現在該部門可以透過運算來分析識別犯罪模式，這系統的分析，讓暴力犯罪在洛杉磯連續遞減。
就像遵循一個地震餘震，附近的盜竊也跟著快速重複發生（從洛杉磯 2004/5 的資料）
圖 11.9 犯罪餘震 (來源:G.O. MOHLER)
二、以大資料作為醫療保健創新的源泉
大資料的發佈可能會激發很多公司開發醫療保健應用程式，或類似的創新。以下是大資料革命創造有關醫療創新的一些例子：
（一） MHealthCoach 支援慢性病照護的病人、提供教育，並透過一個互動系統來治療。這個應用程式利用醫療保健的成本和專案的資料，這是由衛生保健研究與品質的機構所贊助的，以及來自臨床試驗的結果和警告。MHealthCoach 也可被供應者用來識別高風險患者，和提供重要的消息並提醒他們（圖 11.10）。
圖 11.10 Mhealthcoach (來源:mhealthcoach)
（二） Asthmapolis 創造了一個可使用 GPS 追蹤器的東西，它借助哮喘來監測吸入器的使用情況，並在 Google Play 商店和 App Store 推出了名為Propeller Health 的應用程式（見圖 11.11）。這個 Propeller 感測器會持續追蹤患者藥物的使用，並隨著時間和地點來記錄，定位病人使用的吸入器。也可同時用於救援和控制藥物症狀追蹤。這些訊息會被放到中央資料庫，並用於識別個人、團體，並基於人口的趨勢，合併哮喘催化劑 CDC訊息（例如，在東北花粉計數和火山霧在夏威夷的影響），以幫助醫生制定個別化的治療方案，並預防突發的狀況。該 Propeller 無線感測器與患者的智慧手機，會使用內置藍牙的技術與手機同步。為 iOS（如iPhone 和 iPod Touch）和 Android 設備的 Propeller 手機應用程式可以讓病人來查看資料，給他們個人化的回饋和教育的方法，來改善他們的哮喘控制或慢性阻塞性肺病。
圖 11.11 Propeller 應用
Ginger.io 提供了一個手機應用程式，即患者（如糖尿病患者）同意，與他們的供應商合作，透過他們的手機進行追蹤和協助應用程式記錄呼叫訊息、簡訊、位置，甚至是移動的訊息（圖 11.12）。患者也回應了智能手機的調查。Ginger.io應用程式整合了從美國國立衛生研究院取得的公共研究，和其他健康資料訊息。獲得可揭示的見解；例如，缺乏運動或其他活動，可能預示著患者感覺身體不適，和不規則的睡眠模式可能預示著焦慮發作迫在眉梢。
圖 11.12 Ginger i.o 的應用
第五節 大資料為企業和消費者帶來的好處
大資料為企業和客戶創造價值，這些好處可以在廣泛的領域中感受到，不論是大型或小型公司。在大型公司中，有投資大資料技術的幾個驅動因素； 分析業務和交易資料，能夠收集深入瞭解網路上顧客的行為，並採用先進的分析來發現，其中 BTO 模式的製造商可以用影響最小的現有生產計畫到調度機、工作人員來銷售。大資料正由製造商提高保修管理和設備監控，以及優化他們的產品投入市場的物流。零售商正在利用各種各樣的客戶互動，線上和線下，以提供更有針對性的建議和最優定價。科技公司正在利用大資料來分析數以百萬計的資料，以提供更可靠，更準確的語音介面。銀行使用大資料技術來提高欺詐檢測。
對於顧客而言，大資料創造的產品和服務，影響他們的日常生活。使網路安全專家透過利用大量的網路和應用資料，並用它來識別異常情況和威脅，以保護信用卡系統。近 29％的美國人誰是“無銀行帳戶”或“已經開戶”有資格獲得信貸額度的使用範圍更廣，如支付租金、水電費、行動電話用戶、保險、兒童保健和學費。
當企業採用大資料作為其商業戰略的一部分，第一個問題通常大資料會啟動什麼樣的價值？ 有助於高層或低層，或者會有一個非金融類驅動？ 從一個價值點來看，對大資料分析應用程式可分為三個維度（見圖 11.13）之一。
第一項也就是最明顯的是營運效率。在這種情況下，資料是被用在做出更好的決策，以優化資源消耗，並提高過程的品質和性能，這是自動資料處理一直在提供的，不過也有一個增強的功能集。第二個維度是客戶體驗； 典型的目標是提高顧客的忠誠度，進行精確的顧客細分，優化客戶服務。包括公共互聯網龐大的資料資源，大資料推動 CRM 技術的下一個發展階段，這也使新的商業模式，從現有產品的補充收入來源，並創建全新的（資料）產品的額外收入。
圖 11.13 價值維度的大資料用例
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