「如果你願意傾聽，數據會與你交談」—Jim Bergeson
很少人會為此爭辯。
然而，當數據轉化為一堆無秩序與非結構化數據的資料集，挑戰才就此出現。聽取大數據和弄懂它的含義才是挑戰。
在大數據時代下，對話型數據變得大聲而嘈雜，你聽不到聲音，而是聽到雜音。這就是組織受困之處。而且，在受困之中，你要仰望領導者，觀察他們如何應對挑戰。你要觀察、學習、執行、適應。
這是我在「聚光燈下」系列文章中的第一篇，我們將看看領導組織如何利用大數據分析，從過程的噪音中濾除白噪音—密切關注並從數據的含義中獲益。
這些組織分佈在不同垂直行業，包括航空業、運動產業、生命科學，還有政府機構。
空中巴士利用大數據分析改善乘客體驗
空中巴士在過去的四十年一直是航空業的全球領導者，專門設計製造航空產品、服務與解決方案。
在這個複雜又高度競爭的行業中營運，空中巴士必須在效率、生產力、創新保持最佳狀態，以提供客戶無與倫比的服務體驗。而大數據分析正是輔助公司這方面的需求。
運用 IBM InfoSphere Data Explorer，空中巴士整合了分散在不同業務部門超過4TB索引數據的資料, 所有數據將可以集中到服務部門，提供有價值的訊息，以便及時執行航空公司的維護計畫。
空中巴士集團副總裁兼新商業模式與服務主管 Leonard Lee在最近一次訪談中提到：「我們擁有大量的數據，飛機是一個非常健談的機器，它產生好幾PB(Petabyte)的數據。而今天，一般來說在航空業中只有2%的數據有被建設性地使用。因此，我們的計劃是利用所有數據的豐富性，透過推動預測性維護等措施來幫助改善客戶體驗。如此一來，我們的客戶將能盡快讓飛機回到空中。」
這一個大數據分析的應用程序，已為公司在一年內節省了超過3600萬美金。
另一個公司利用大數據分析的方式是縮短航空單位的生產週期，以便促進客戶交貨控制在更適當的時間。
每個生產現場都被授權數位解決方案，允許不同生產單位的員工能及時更新專案狀態。這些數據能在員工之間被溝通和共享，跨越不同的生產現場，進而減少文書工作檢查，並採取積極主動的生產方式。最新的空中巴士H160直升機已經是用此新建的生產模式被建造。
Lee進一步擴大公司的策略，他補充道：「我們正努力完成的數位轉型，是建立一個數位化的、資料驅動的商業模式。我們正在與像是Palantir這樣的策略合作夥伴合作，透過分析、機器學習和人工智慧等手段從整個價值鏈中獲取更多價值，從而建構解決方案幫助改善我們的客戶體驗。」
國家美式足球聯盟 (NFL) 利用大數據分析提升球員戰力表現
今年四月，國家美式足球聯盟球員協會 (NFLPA)與WHOOP（一家美國開發可穿戴設備的公司）簽署了合作協議。此次合作目的是為運動員提供技術，幫助監測身體健康狀況和體能表現。
WHOOP裝置可以綁在運動員的前臂、手腕或二頭肌上，在訓練或恢復期間提供洞察；它能夠讓教練和球員了解自己得到多少睡眠，並將其與他們應該得到的睡眠進行比較；利用量測運動員肌肉拉傷程度，可以減少肌肉損傷和恢復時間；讓教練能夠分別測量每個運動員的訓練量，以便設計相應的訓練。
生物倫理學家Katrina Karkazis 和Jennifer Fishman在一篇文章中評論了這項創新措施，如果以明智、負責任和道德的方式應用職業運動中的生物辨識數據，將可能減少受傷、改善表現，延長運動員的職業生涯。
前美國橄欖球後衛 Isaiah J. Kacyvenski 對這個想法表示樂見，提到：「對我們來說，踢足球是我們運動員的工作。作為一位足球運動員，我一直認為我的身體是一項生意，而為你的工作創造更多價值的這項能力應該被重視。」
國家美式足球聯盟球員協會已經宣佈這些數據和洞察將由運動員獨自擁有，他們將能以任何自己期望的形式使用或出售他們。該聲明進一步要求在比賽期間禁止使用此裝置。
大數據分析可能加速尋找癌症治療方法
商業、體育，甚至生命科學產業都正在尋找大數據的用途。生命科學產業是研究和擴大我們對人體的認知、保持健康遠離疾病。
人體是一個複雜的細胞、組織和器官系統，由各種生物分子構成了這個複雜係痛的結構。而這個系統由存在DNA中的基因組調節。
以數量化背景來看這些細節和複雜的資訊：
- 我們身體裡有37.2萬億個細胞
- 每個細胞由70億個原子組成
- 單細胞中有約2萬個基因
- 展開每一個細節，你將得到好幾PB的數據
這顯示了大量的數據，生命科學家必須定期管理和譯解它們。但這個產業正面臨挑戰，大數據分析能夠幫助加速各種疾病的治療過程，甚至像癌症一樣複雜的疾病。
癌症基因通用資料庫專案首席研究員Robert Grossman在與Chicago Inno採訪中提到：「利用大數據分析，我們開始了解關於腫瘤如何生長的基礎事實，異質性腫瘤如何作用以及目標為何，所以我們能開發出適用於具有特定基因特稱的腫瘤的新藥。」
什麼是癌症基因通用資料庫 (Genomic Data Commons, GDC)？
這個計畫是關於提供全世界研究員癌症數據，以便他們可以為研究結果做出貢獻，加速癌症治療的搜尋速度。數據儲存庫位於芝加哥大學，是全世界最大的開放式存取儲存庫之一。
Grossman說：「在研究方面，我認為大多數癌症研究員對於發現大量數據感到沮喪，他們想要使用所有可用數據，但要建立一個環境去管理、維護安全、及合規它們，這個過程是很大的負荷。我們的職責是匯集大量的公共研究數據集，不斷分析，並以易於理解的形式提供給研究界，加快研究步伐。」
這個計畫在一年前啟動，團隊相信在未來六到九個月內，他們將有足夠的資源發布透過使用GDC做出的發現。
政府機構利用大數據分析確保民眾安全
政府機構的主要角色之一是相互協助和溝通，確保民眾安全福祉。
美國政府與聯邦政府機構一直努力履行這項責任，而現在他們正利用大數據分析加強他們的努力和策略。
數據分析對行政院不是新領域。然而，隨者數據量增加、預算緊張，面臨的挑戰是用大數據分析解決方案，為機構提供更快、更清晰的見解，以便主動快速地作出回應。富士通的SPATIOWL就是一個這樣的解決方案範例，該平台搜集來自安裝在郊區的感測器在交通移動和交通相關的數據，利用這些數據辨識事故高風險地點，乘客和車輛增加的區域。從而預先採取預防措施，減輕事故風險。
另一個例子是利用大數據分析來預測及改善自然災害管理。政府機構正利用此技術來獲取高分辨率衛星圖線和地震數據。在機器學習和人工智慧分析的幫助下，將這些數據與歷史訊息相結合，辨識模式並預測自然災害。此外，平台正在與災難預測算法相結合，使政府機構能夠及時監測不同的傳遞管道，從而使災難管理服務變成可能。因此，提供服務的標準正在得到改善。
大數據分析的世界充滿挑戰，但富有洞察力。它提供可操作的見解，幫助企業和組織實現流程自動化，深入了解其目標市場並優化現有運營，從而提高生產力和效率。
但是，只有當有人願意擁抱它的可聽性。而且，基於這些例子，只有少數人可以爭辯。