大塊文化
在一個資訊爆發網路發達的時代，隨之而來累積了大量的數據，然而數據當中隱藏了各式各樣的商業價值。如今，不論是大型公司或是中小企業，都想盡辦法蒐集消費者或使用者的數據，運用新的技術來建立數據模型，幫助企業做出有利的決策判斷；用以建模的有效數據越多，模型越能發揮效用。但在大數據背景之下伴隨而來的是資訊安全問題，企業開始意識到數據的重要性，無論是和使用者相關的個人資訊，還是企業自身機密的運營數據，都是企業在網絡安全中必須被保護的對象。
若數據能夠有效地被蒐集及分析，就能像阿里巴巴（Alibaba）透過其建造的數據銀行來做分析，可以迅速在十一天內吸引到三百萬位消費者；電子商務巨擘亞馬遜（Amazon）使用「大數據」來預測顧客的行為，有效降低物流成本跟倉儲成本；在Google、微軟、IBM等企業，大數據的應用已經融入到各行各業。在生活中的任何環節裡，從科技業、醫療、保險、體育、農業等，都有相關應用，從數據中找到規律，歸納出目標方案或解決方案。
大數據基本四步
第一步──取得資料：當一間超商想要知道一位消費者的需求時，從消費者走進商店就開始從消費者身上取得資訊。這些資訊包含、但不限於：年齡、性別、購買商品、行徑路線等，就連上下班行走的路線，都可以成為店家拓展新店的參考資料，透過長期累計下來的資料預測未來的目標。
第二步──儲存資料：由於蒐集而來的資料量極為龐大，過往的儲存方式將不敷使用，無論是硬體容量或是記憶體都是問題，因此處理大數據時多半會使用分散式的技術進行處理，藉由將資料分割或是備份儲存，來突破記憶體不足的狀況。
第三步──運算資料：蒐集資料就是為了達成當初所設定的目標，可以透過分類、回歸、排序、關聯等分析方式找出有用或是規律的資料，並運用在決策、演算法、人工神經網絡等模型進行計算。
第四步──數據視覺化：運算後呈現出來的結果對一般人來說過於複雜，若數據沒有進行良好的視覺化，對一般大眾在閱讀解釋上將造成一定的障礙，因此需要透過一些資料視覺化的工具，將資料整理成大眾可快速理解的圖表，將大數據發揮最大的功用。
資料品質
品質改善是整體品質管理的重要步驟，不論是對一個組織團隊或是企業本身，都是一個永無止境的過程，對大數據有初步的瞭解後，我們知道資料品質改善也是相當重要的課題。資料品質的好壞，就像在買A跟B兩個品牌同一種類型的產品，我們會去比較哪一個品質較好。資料也是一樣，會有品質好壞之分，所以瞭解大數據對品質改善的影響是很重要的，那前面提到的永無止境的過程指的是甚麼？當一個團隊為了達成目標或是解決問題A使用了模型，分析現有的數據／最佳化後，將結果提交成一個實際的方案。方案執行後，在過程中或是得出某些結果時，會產生新的問題，也就是新的數據，而這些數據將會回到模型裡執行，又或是需要一個新的模型來解決問題，形成一個循環。
大數據＝交易＋互動＋觀察
資料的真實性、信賴度、準確性都與資料的品質相關。在一般人眼中看來，大數據就是一堆資料，但內容中可能存在不少錯誤的訊息跟不實的資訊。那為什麼會出現品質如此不佳的資料，原因有很多，可能是人為疏失、技術錯誤、硬體故障或是惡意的企圖。
資料來源可能不可靠
並非所有網站上的資訊都是值得信賴的，像是俗稱的內容農場網站(content farm)，主要是為了圖利部分商業利益或是特定人士，取得網路上的流量跟散播量為目標，所使用介於合法或是非法間的模糊地帶，產生大量且品質不穩定的資訊，或是有些社群網站會遇到有心人士惡意散播不實訊息，雖然網站本身沒有問題，但是並不是所有頁面都是值得信賴的。
人為或技術
操作失誤或是硬體出錯，可能造成資料無法有效地正確傳送與接收，而用於傳送或接收資料的感應器可能會出現故障，這有一定的機率將錯誤的訊息記錄下來並傳送錯誤的資訊，還會要求在特定的時間點傳輸可使用的資料，但不穩定來源的資料也會讓統計或紀錄上充滿問題。
水面下的暗潮：暗數據
對於現有的數據，企業的保護一定也是嚴密周全，但是再多的嚴防保護，能確保有多少數據具備有效性和可用性？甚至有很多的數據是被忽略、不明確的，有時候可能覺得已經想得很完善了，但往往會有額外的狀況發生？這也間接地告訴我們，暗數據可以藏在任何環節裡，讓結果偏離現實。
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暗數據其中的「暗」，是指那些未被發現、理解或者故意忽略的數據，就像宇宙中看不到、但確實會影響觀測數據的能量，被稱為「暗能量」。舉例來說，企業需要優化或重新利用過去的方案時，可能因為該方案時間拉得太長，相關數據無法被發現，無法在這些數據上研擬更合適的方案。當某用戶的舊電腦裡有幾百GB（Giga Byte）或是幾TB（Tera Byte）的檔案時，今天他想要從中找到一份資料，但已經忘記資料的位置、檔案名稱、什麼時候修改的，他可能只記得大概的內容。
從上述的案例可以發現，數據被忽略或是無法利用，但這只是暗數據的其中一環。又或者，企業在營運中產生大量的新數據，其中可能會有一大部分的數據沒有被即時發現而無法使用。
全球信息管理解決方案廠商Veritas Technologies，在二○一六年時發布一份《數據冰山報告》。該報告指出，五二％的數據是價值不明確的暗數據，三三％數據屬於對企業本身沒有價值的陳舊數據，一五％才是被判定為關鍵的業務數據。數據的儲存也是要成本的，刪除不必要的資料可以有效降低成本，所以優化的刪除策略也顯得重要，對數據進行分類、保留、刪除，可以減少暗數據的出現。
除了已經存在的暗數據，還有其他種類的暗數據，像是我們不知道漏掉的數據、我們知道但是忽略掉的數據、隨時間而異的數據、量測的誤差與不確定性、遺漏掉的關鍵因素。長期持續累積會導致暗數據囤積，大量且有效的數據跟不明確的暗數據混雜在一起，無法被認知，最後造成模型的偏差、決策的錯誤，進而演變成後續衍生的災難，所以暗數據的威脅不容忽視。
商業價值
暗數據也是充滿商業價值的。就像是一個坑洞裡蘊含著黃金，但是探進去看卻沒看到，這不表示裡面沒有，如果挖到了，那不就成了有錢人；遠處的森林中，如果有棵樹倒了，而我們沒有看到，就表示沒有樹倒下？暗數據也是如此，沒有看到不代表沒發生或是不存在，而且通常都是非結構化、非組織化的數據，在沒經過處理的情況下是很難被使用。但是找到暗數據，可以應用在AI模型的訓練、媒體研究、商業決策等。在這些尚未被分析的未知數據中可能含有潛在的商機，而這些數據也可能會產生出新的收益或降低企業內部成本，所以有越來越多的數據家、科學家、企業家、商業領袖嘗試投入到「暗數據分析」之中，期望能在其中找到更細微的商業形態、更準確的客群，以及運營的突破口。
對大數據跟暗數據的關係有了簡單的瞭解後，要如何解決大數據裡外的暗數據也成了首要任務。因為暗數據無所不在，以各種形式或狀況出現，一個暗數據的出現，就像在平靜的湖面上丟入一顆石頭，打破原有的平衡，水波的漣漪向周圍擴散，但是如果有很多的暗數據呢？在本書中有非常多的範例，以及確確實實發生過的事件，講述各種暗數據的出現所造成的影響。我們要怎麼避免？怎麼應對？怎麼去挖掘？怎麼去利用？No data, no value, and no AI. 但是好的數據才能造就優質AI；善用及發掘暗數據，也是產生AI的重要及必要條件！（摘錄整理自本書序言，作者／輔仁大學副校長、台灣人工智慧發展學會（TIAI）理事長謝邦昌，大塊文化提供）
圖片來源_大塊文化
暗數據：被看到、被聽到、被測量到的，往往不是「真凶」
大衛‧漢德（David Hand）／著；賴盈滿／譯
大塊文化出版
售價：400元
作者簡介
大衛‧漢德（David Hand）
英國統計學權威，目前是倫敦帝國理工學院數學系榮譽教授暨資深研究調查員。曾擔任倫敦帝國理工學院及公開大學統計學教授，為合格統計學家及多家學術機構成員，多次獲獎，學術成就非凡。除了常上媒體接受訪問，也曾協助警方調查科學詐欺案件。
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