最佳答案：「大数据」(big data)和「资料科学家」(data scientist)是近年来商业界的热门关键字。不过，你感受到大数据的重要性，却未必真正了解大数据和你我的工作、和企业的关联性是什么？以下5
「大数据」(big data)和「资料科学家」(data scientist)是近年来商业界的热门关键字。不过，你感受到大数据的重要性，却未必真正了解大数据和你我的工作、和企业的关联性是什么？以下5 张图，让你快速了解大数据的商业应用。
Q1. 什么是大数据？A : 狭义的定义是指，符合「3V」条件的数据资料，分别是：
Volume(大量)：以过去的技术无法管理的资料量，资料量的单位可从TB(terabyte，一兆位元组)到PB(petabyte，千兆位元组)。Variety(多样性)：企业的销售、库存资料；网站的使用者动态、客服中心的通话纪录；社交媒体上的文字影像等企业资料库难以储存的「非结构化资料」。Velocity(速度)：资料每分每秒都在更新，技术也能做到即时储存、处理。广义的定义，《大数据的获利模式》作者城田真琴认为，还要包括具备储存、处理与分析这些资料的技术，和能够从这些资料中取出有用资讯或洞见的人才和组织。
A :《大数据的获利模式》作者城田真琴将企业能取得的资料分为4 种：
公司本身的事业活动资料：属于公司的核心资料，例如便利商店的POS 系统资料。公司背景资料：比方说员工的通讯录或财务报表，但是对服务顾客没有帮助。其他公司或顾客的资料：像是顾客在社交网站上的活动纪录，就是企业即使花钱也想拿到的资料，因为对自己很有用。公开资料：通常可以免费取得，企业应该积极运用例如政府的公开资讯，例如政府的公开资讯。
A : 基于前述资料的特性，大数据的储存、处理和分析绝非易事，通常需要团队支援，才能发挥出资料的最大效果。
大致来说，资料分析领域包含5 个关键职务：资料工程师与软体工程师负责资料的清理、储存和处理；资料分析师将资料视觉化，供资料科学家分析；资料科学家依据想要解决的商业命题建构模型，供决策参考；领域专家则是熟悉领域专业知识，提供专业见解供资料科学家分析参考，扮演发展决策的桥梁。
