播種Big data的三家最強潛力股出列

6/11下午，畢德歐夫團隊成員Anson參加由天下雜誌舉辦的論壇，
邀請到「大數據」作者Mayer-Schonberger來台演講。
這次新北市政府的大數據論壇，除了一睹大師風采外，
也實際聽到怎麼把「大數據」概念帶到實際的世界中。

在去年，
我們在專欄曾經寫過一篇【全面啟動，Big Data投資時代正式來臨】，
用傳統的統計學概念導引大家朝著新的思維。
節錄當時的部分內容：

「我們認為市場中的確存在著雜音(noise)和隨機性(randomicity)，
Big Data並非是最終解答，卻是大趨勢，未來關鍵的因子有幾項：
1.資料大量且快速取得管道
2.有效的篩選與分析方法
3.量化非結構性資訊
4.靈活善用Big Data的思維」

這些現象都已經在大家的身邊醱酵，
大家可以回頭看看過了半年左右的時間，
是不是有更多相關的應用不停出現？
例如更多「量化型的投資判斷工具」、「巨量資料分析法」出爐。

這次作者提到許多實務上論點，
我們也在本週開始和各位讀者分享看到的投資想法。

前果後因

這不是標題打錯字，而是大數據很重要的概念。
無論是古今中外的教育和思考邏輯中，
都講求合理的邏輯思考，
所以常說「大膽假設，小心求證」，
要清楚事情從一開始的原因、過程到最後的結果一體化。

對商業行為來說，有時候知道是什麼(what)比知道為什麼(why)更重要，
在弄通尿布、零食和手電筒這幾樣物品的關聯性之前，
推論結果告訴你有高度正相關時，把生意做下來最要緊。

傳統的資料庫技術是以關係型資料庫(Traditional Relational Database Modelling Systems, TRDMS)為主，
對於「非結構性數據」比較難做到有效的分析。
在消費心理學或行為財務都提到相同的人性弱點：
害怕「不確定性」，但相對的這也屬於非結構性數據，
講白話就是「摻雜很多主觀的意識想法，在行為上失去理性。」

打個簡單的比喻，
今天在一條美食街上選擇餐廳，
為什麼Anson選擇是牛排館而不是拉麵店呢？
你會開始找動機，可能前天沒吃飽肚子餓所以選牛排，
或是牛排館有特價促銷等等諸多原因，
往上深入的分析大概可以出篇論文【論餐廳選擇與人生經驗相關性】。

但我可能跟你回答：「直覺就是想吃牛排。」
這個很令人傻眼的回答其實並不令人意外，由於有很多的變因，
例如許多雜訊、隨機性等非線性因素，這些在推論過程中都會直接影響到結果。

大數據的分析無法規避掉所有問題，
但可以對大量樣本進行多層次分析，
減少小樣本偏誤，可以更精準地提供客製化服務。
無論是之前分享過的Netflix或潘朵拉線上音樂，
近期美國的一家企業True&CO也利用大量的數據來訂做女性貼身內衣。

人人有功練，你也是key man

如同會中Mayer-Schonberger舉的一些跨領域解決範例，
資訊人員可以幫忙醫療問題，過往都說術業有專攻，
但現在用Google就會快速找到非常多資料，
減少各門知識之間的藩籬，
例如線上學習網站Coursera提供了非常多有用資料。

多工、跨界都是一個大企業必經之路，
想想郭董事長的鴻海集團為何這幾年積極用併購擴充來佈局市場。
在投資市場上，未來勢必繞著「資訊」這個核心發展，
搶時間、找有效解讀方法。

播種大數據的三家最強潛力股

目前資料的供給是以等比級數在增加，
反而造就另種「資訊不對稱」的套利機會，
市場愈對資訊敏感，可篩選出有用的訊息，
誰就能搶到愈豐厚的報酬。在往後的社會裡，
資料成了最值錢的商品，
掌握了有用的資料就等於掌握了市場。

美國已經有眾多企業已投入發展，
在這裡分享3家目前在大數據領域領先的企業。
Fusion-io (NYSE代碼：FIO)

直接跳過了傳統的固態硬碟(SSD)，專攻雲端運算、大數據與資料虛擬化的企業，是蘋果和臉書的儲存供應商。

(在完稿的隔天開盤前，FIO傳出記憶卡大廠SanDisk要併購消息，當天跳空上漲超過20%)

截自6/30日當天的線圖，目前依舊維持在跳空缺口之上。

IBM (NYSE代碼：IBM)

這是大家熟悉的藍色巨人，
不過在筆電和周邊硬體的成長力道逐漸下降後，
IBM轉而發展資訊服務，尤其在大數據耕耘很深，
是目前企業發展的核心。

上圖為IBM日線

Oracle (NYSE代碼：ORCL)

這也是另外一家各位熟知的企業，甲骨文...

上圖為ORCL日線圖

目前和IBM並列大數據領域中兩個最大咖，
提供的是一條龍服務。
最近台灣三家電信業者的4G陸續開台，
會讓傳統資料轉移快速，生產量更多，
如此一來每份資料的邊際處理成本都在下降，
當行動商務、雲端、微型製造同時開跑時候，
大數據這個突破性的概念不會只是個好萊塢想像而已！

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這場演講令人收穫滿滿，如同行為財務學把投資和人類行為拉得更近，我們引用作者Mayer-Schonberger的一段話：「最終資料只是現實的影子。(The data at the end of the day, is always just the shadow of reality.)資料誠可貴，但更細部的判斷和解讀更是關鍵。