看板 terievv
作者 標題 標題 [請益] 關於大數據
時間 2015-08-10 Mon. 11:47:08
看板 Soft_Job
作者 標題 [請益] 關於大數據
時間 Fri Jul 31 15:28:33 2015
先說好，我對大數據是完全外行…
現在是一家園區的下游商，靠接一些特殊工作，
其中一個案子，利潤很不錯，姑且稱之為a案，
在做a案的時候，發現a案將會衍生出另一個b案，
b案要動用到大數據(發包方會議上透露的)，
我們外行去估算一下，利潤也很不錯，而且合約是長期。
其實我們是完全不用碰的，但是如果控制b案，
我們等於肯定接到另一個很大又很有利潤的c案，
所以我起了貪念…
我與合伙人、投資方討論過很久，
目前並不適合也不應該建立處理大數據的部門，
而且我們外行，根本無法駕御這個項目…
如果交給別的公司做，又有點…
不過這個b案是在年底，所以還有充分的時間做一點想像…
好吧，我想問幾個問題:
一、大數據究竟前景如何?
二、有沒有大數據的team或能組建團隊的高人想創業?
有沒有可能由我們提供公司殼和合約擔保?
請大家不吝指教，不用客氣
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.37.143.65
※ 文章代碼(AID): #1LkoEeiG (Soft_Job)
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→ : 能夠處理真正大數據的"高人"，人事成本應該超乎你想像1F 07/31 15:49
→ : 有心裡準備2F 07/31 16:45
推 : 資料探勘在國外很多企業或政府機關在做 在台灣比較少3F 07/31 17:36
→ : 可以去找大學教授談談 說不定他們會有興趣
謝謝!這個我們真沒想到!→ : 可以去找大學教授談談 說不定他們會有興趣
→ : 在台灣"大"數據是要多大資料量才算? 有上T資料的公司多嗎?5F 07/31 17:40
推 : 連普通的統計數據分析都硬要冠上大數據的帽子 這樣才潮6F 07/31 18:37
推 : 虛擬化、雲端、app 最近是大數據 之後應該是物聯網7F 07/31 19:18
推 : 資料量不夠大的話根本只能算資料探勘 ㄎㄎ8F 07/31 19:38
我不知道資料量會有多大…真的是很外行!→ : 你們如果沒有足夠能力評估 不要亂碰9F 07/31 19:40
→ : 政府唬爛到連薪資都可以拿來當大數據了 不要想得太美好
→ : 到最後可能做做虎濫用的BI結案吧
→ : 有些老闆會把這些事情想得很完美
的確中肯，我們的評估也是不敢碰…→ : 政府唬爛到連薪資都可以拿來當大數據了 不要想得太美好
→ : 到最後可能做做虎濫用的BI結案吧
→ : 有些老闆會把這些事情想得很完美
所以想看看是不是有強人，畢竟還有蠻長的一段時間
※ 編輯: shukevin (114.37.143.65), 07/31/2015 19:46:08
推 : 台灣做資料分析案的中小公司都有，找找看吧13F 08/01 07:01
看板 Soft_Job
作者 標題 Re: [請益] 關於大數據
時間 Fri Jul 31 21:05:09 2015
※ 引述《shukevin (被毀容的武大郎)》之銘言：
: 先說好，我對大數據是完全外行…
: 現在是一家園區的下游商，靠接一些特殊工作，
: 其中一個案子，利潤很不錯，姑且稱之為a案，
: 在做a案的時候，發現a案將會衍生出另一個b案，
: b案要動用到大數據(發包方會議上透露的)，
: 我們外行去估算一下，利潤也很不錯，而且合約是長期。
: 其實我們是完全不用碰的，但是如果控制b案，
: 我們等於肯定接到另一個很大又很有利潤的c案，
: 所以我起了貪念…
: 我與合伙人、投資方討論過很久，
: 目前並不適合也不應該建立處理大數據的部門，
: 而且我們外行，根本無法駕御這個項目…
: 如果交給別的公司做，又有點…
: 不過這個b案是在年底，所以還有充分的時間做一點想像…
: 好吧，我想問幾個問題:
: 一、大數據究竟前景如何?
: 二、有沒有大數據的team或能組建團隊的高人想創業?
: 有沒有可能由我們提供公司殼和合約擔保?
: 請大家不吝指教，不用客氣
這一年我看了不少文章，我最喜歡這篇
http://www.bnext.com.tw/article/view/id/35404
他們以為大數據就是指大數目的數據，事實上，我認為這是大數據中最無趣的部分，
我們真正在尋找的是非傳統的、而且未曾被挖掘過的資料...
前幾年，數據基礎建設，包含儲存，分析，應用等都不成熟，
所以大家討論都在怎麼樣儲存大量資料，怎麼樣分析大量資料。
所以一般人，已經被洗腦成腦袋只在意數據量的大小。
但這位大師，簡單的話一下就點破了，而且他的說法正是現在大家在玩玩的事情
Big Data 的另一個 V，Variety。可能大家在台灣沒有感覺，
我前兩年也覺得不就不同種類的資料，聲音，影片，文字...
因為台灣的產業太單一了，但離開台灣後，你真的會衝擊很大，
Variety，是不一樣的思維。
你能想像嗎，地球上所有的人事物，環境，花草樹木，房間，電器，水
都會產生數據，幾乎所有的物體都會產生數據了，這是什麼樣的未來
這是過去20年以來，IT產業如此發達，也從未發生過的新現象。
在美國，有人讓土壤說話，架了一堆分析土壤濕度的設備，分析後供耕作建議，
提升農產品產量，這種公司在以前的商業思維，根本就不會有人這樣搞。
在中國，冷氣都會產生數據，除了遠端診斷外，還可分析用戶的作息，喜歡的溫度，
夏天回家前遠端把空調打開根本就沒什麼，自動判斷回家是最近大家很想做的。
冷氣也會產生數據，自己說話了。
至於各地的 Maker ，也不斷的讓地球上所有的生物，非生物產生數據，
連可愛的小倉鼠，都可以產生數據，向大家介紹他怎麼樣運動了 :
https://twitter.com/RunnerHam
這是今年的趨勢， Social Machine，萬物上社群，
任何家電，物體都可上臉書，Twitter，空調自己上微信，微博發文。
在五年前，根本就不會有人去想這些歷史幾千年以來，從未被挖掘與應用的數據，
但是當地球上所有東西都會說話了，那會是什麼樣的世界?
我自己最近曬很黑，所以我也搭建一個簡單的感測裝置，
測量房間到底哪些地方紫外線多，房間會產生數據告訴你那些地方紫外線少。
你可以用較少的成本去弄隔熱裝置，或將紫外線高的地方用好一點的窗簾。
房間會產生數據，跟你說你該怎麼樣隔熱，怎樣防止皮膚老化? 我以前也沒想過。
有些人覺得 Big Data ， IoT 是老東西，炒作。我認同。
但你有沒有發現一些不同? 有人發現了，有人還在討論數量到底多大才叫大數據。
我覺得這三年，最有趣的地方是，萬物都可以說話了，
那些由史以來從未被挖掘與使用的數據，用起來真的非常有趣阿。
真的別在乎數據大小，也不用在乎要很昂貴的成本才能玩大數據，物聯網。
發揮想像力，現在萬物都可以有辦法蒐集數據了，它們會說話了，
要怎麼跟它們對話，改善我們的生活呢。
能玩的東西很多，絕對不是炒作，而是無限的商業空間阿。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 119.126.110.228
※ 編輯: DrTech (119.126.110.228), 07/31/2015 21:15:01
推 : 謝謝分享1F 07/31 21:20
→ : 因為IoT 基本資料收集這塊有了 分析應用才是困難點2F 07/31 21:25
→ : 可是我認為數據量還沒到一定程度
→ : 不用在那裡喊我們也有BigData
→ : 以統計分析，數據量一定是越多分析的越精準(先以常理來看)
→ : 可是我認為數據量還沒到一定程度
→ : 不用在那裡喊我們也有BigData
→ : 以統計分析，數據量一定是越多分析的越精準(先以常理來看)
→ : 你可以去看那篇文章，數據量多少，一直都不是我們在意的6F 07/31 21:27
→ : 我講這段的意思是..很多人都在那喊IoT喊要搭BigData7F 07/31 21:27
→ : 可是都沒有提到他們分析應用是做什麼 XDD
→ : 可是都沒有提到他們分析應用是做什麼 XDD
推 : 數據量有 但技術........9F 07/31 21:36
推 : 感謝分享 <(_ _)>10F 07/31 21:42
推 : 推11F 07/31 22:17
推 : 技術應該不是問題吧...12F 07/31 22:22
推 : 資訊爆炸的時代13F 07/31 22:33
推 : 萬物皆聯網的時代 隱私權很快就會淪為歷史古蹟了14F 07/31 23:48
推 : 推15F 08/01 01:33
推 : 資料量大A片庫最大了16F 08/01 04:34
推 : 推17F 08/01 08:07
推 : 推18F 08/01 10:06
推 : 你說的其實就是data lake，已經有不少技術能夠整合到had19F 08/01 10:59
→ : 台灣目前還沒有幾家在搞 因為不能立即賺錢的東西20F 08/01 11:36
→ : 企業不想要
→ : 企業不想要
→ : 以後應該會有數據交易這種東西 個資隱私換來換去22F 08/01 11:58
→ : (或許現在早就有了?XD)
→ : (或許現在早就有了?XD)
推 : 冰箱上FB:我的主人超廢 下班回家先開半打啤酒看電視罵24F 08/01 13:01
→ : 髒話
→ : 洗衣機，冷氣機覺得這個訊息很讚
→ : 髒話
→ : 洗衣機，冷氣機覺得這個訊息很讚
推 : 開飲機：對啊我也聽到了，而且常常會配兩碗泡麵 (肥死)27F 08/01 17:15
推 : 推~~28F 08/01 17:58
推 : 冷氣機：幹嘛這樣～主人每天都工作到晚上10點也29F 08/01 23:40
推 : 大數據最重要的是資料的多樣性，推這篇30F 08/02 09:57
推 : 多樣性還好拉 關鍵在整合整合出有用的資訊 才是困難的31F 08/02 17:33
推 : 我也認為big不該被當作重點32F 08/05 01:20
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※ 作者: terievv 時間: 2015-08-10 11:47:08
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