我是沒聽過啦.....
在資訊科技與應用的課堂上，被神祕洋文連環攻擊，IT、Gartner、The Hype Cycle、Slope of Enlightenment.....但這些都不重要，重要的是要知道為什麼資料很重要！
2017 經濟學人封面
1、DATA
自從有電子設備開始，數位資料不停累積，從單筆單筆的Data，儲存進入資料庫Data Base，到二三十年前開始發現分析資料庫成為資訊系統Information System，可以從過去發生的事情中找出對決策有幫助的建議；當科技再進步，透過資料探勘Data Mining的技術，發現資料的相關連性、看出模式，期望預先研判可能發生的趨勢；世界正以驚人的速度不停產生資料，並因為資料型態的變化，現在已經不只是小小的純文字檔，而是巨大的動態影像檔案，當現有技術已經無法負荷超大檔案量與複雜度，就必須發展出新的技術名詞與趨勢，大概是以五年為週期不停旋轉跳躍。
Why Big Data Keeps Getting Bigger
2、BIG DATA
新興應用服務的普及，導致各種資料大量且快速的產生，為了處理與運用這些資料，需要發展新的技術與工具，同時又衍生出新的應用服務。大數據是有4V特性的資料集合，大數據是名詞、形容詞、也是動詞。當資料繼續快速增長，下一步可預期是否就是需要靠AI來處理了呢？
＊4V：Volume 大量、Velocity 高速成長、Variety 多元性、Veracity 真實性
3、世界發展的趨勢
以前只有石油、金融、汽車等產業比較有機會成為超大公司，十五年前（2006）世界排名前二十大市值的公司名單中只有二家IT公司：Microsoft、IBM，但2017年經濟學人雜誌就已經用封面宣告「DATA is the new OIL」，資料才是這個時代最有價值的資產，擁有資料就擁有一切。到了2019年，全球市值百大公司前十名中就有七家是IT公司：Microsoft、Apple、Amazon、Alphabet、Facebook、Alibaba、Tencent
4、所以到底什麼是FAANG
就是擁有大量數據的那五家公司：Facebook、Apple、Amazon、Netflix、Google。擁有社群的臉書，完全有能力從日常潛移默化影響人們的觀念想法，進而對行為產生影響，2016年美國總統選舉、英國脫歐公投都被說是有單位透過臉書操作選民。Apple透過手機、電腦和每個人每分每秒綁在一起，不只記錄消費、有指紋有臉孔辨識、更能記錄行為模式。而用有龐大消費偏好資料的Amazon，觀看喜好、時間記錄的Netflix，幾乎知道我們所有人脈、去哪裡、做了什麼事情（和所有帳密）的Google，這些公司握有的資料龐大、多樣到不可思議！
5、有了資料然後呢？
擁有資料，可以整理分析成為決策的參考，也可能成為創新的起點。比如健保資料中藥物使用的紀錄，可以成為藥商明年進藥品項與數量的參考，PTT鄉民的留言互動，可以成為輿情風向的依據，電子消費單據可以讓食安追蹤到每個個體，天氣資料可以成為預測天氣風險、甚至預測農業期貨的表現。而本來只有聽了很煩的嬰兒哭聲，如果側錄加以分析，能夠成為寶寶翻譯機，幫助新手爸媽給娃兒更好的照顧；每天要轉好幾次次的溫度調節器，如果數位化，可以幫助節能甚至預測需求、提前佈署；公司內部的Email除了檢核工作，甚至可以幫助老闆找出潛在的領導者！
分析數據並不是新鮮事，2012美國零售商Target為了展現自己的科技實力，放出了一個故事，說他們精準預測一位高中少女懷孕嚇壞她爸爸。原本覺得應該是一個很好的公關新聞，但不小心忘記消費者很在意保護自己的隱私，所以也是爭議了好一番，但經此一局，大家就更知道，數據為王的時代來臨了！
6、還有人在等什麼是The Hype Cycle嗎？好吧既然這麼認真就還是說一下～
技術成熟度曲線（The Hype Cycle）是美國高德納（Gartner）顧問公司每年發布的分析資料，是全球企業做出重大投資決策的風向標。Gartner將所有科技分布在發展五階段的圖表上，2019年的長這樣，找找看你認識的IT科技在哪兒吧。
The Gartner Hype Cycle highlights the 29 emerging technologies CIOs should experiment with over the next year.
*科技發展的五階段：快速攀升的「觸發期」（Innovation Trigger）、過度期待的「膨脹期」（Peak of Inflated Expectations）、泡沫化的「幻滅期」（Trough of Disillusionment）、穩健成長的「復甦期」（Slope of Enlightenment）與穩定的「成熟期」（Plateau of Productivity）
重點：你永遠無法精準預測科技何時達高峰何時跌谷底，可能兩年可能二十年，因為期待值是相對的，就像股票高點是找不到一樣......
總之，數據很重要。下課！