責任美編/杜軍儀
■海量資料分析，提前24小時預知洪水和土石流
■分析Twitter推文，可以了解你的情緒，甚至能預測股市走勢
西洋諺語說：「昨天是歷史，明天神祕未可知，今天則是禮物。」如今的海量分析，就像是一份禮物，能讓人算出明天的某些神祕。
預見未來，正是海量分析深具威力的應用之一。有了這項利器，就像手上拿著預測未來的水晶球，政府和企業也因此改變了決策方式。
例如，即將主辦2014世界盃足球賽，以及2016年奧運的南半球大城市巴西里約，為了辦好兩項世紀大活動，從2011年開始便積極打造「21世紀的智慧城市」。它的智慧，來自於蒐集大量的資料並予以處理。
里約怎麼做？首先，它整合了超過30個政府單位的資料，設立緊急應變中心，裝置一面媲美NASA控制中心的電視牆。之後鋪天蓋地裝置路口監視器、GPS，加上直升機空中錄影等，24小時監控大眾運輸系統、電力系統及氣象，致力於收集城裡大小事。巨大的資料庫，專門用來儲存這些即時資訊，接著便可進行海量資料分析。
「目的只為一件事：預測，讓人事先做出反應，」知名儲存設備大廠、EMC台灣總經理劉容志說。EMC同時也參與了里約的智慧城市專案。
劉容志指出，透過海量資料分析，緊急應變中心的值班人員可隨時掌握哪裡發生車禍、停電等狀況，除了事先知道哪裡會塞車，甚至可提前24小時預知洪水與土石流即將發生，提醒居民趕緊疏散，避免重大傷亡。
「這個緊急應變中心，可說是整座城市的腦，」劉容志說。
從數據中看出端倪，是海量分析的核心關鍵。智慧城市系統已提升里約30％的緊急應變能力，讓這個城市更安全，針對可能發生的緊急狀況，它能快速預測、反應、計畫。這只是開始，里約還計畫將海量分析擴展到公共行政及水電能源。
「海量分析可以做到的預測，包括時間序列預測，以及行為預測，」曾協助許多客戶以海量分析進行預測、賽仕（SAS）顧問服務處副總經理蔡宜真進一步闡述。
時間序列的預測，是分析未來什麼時候會發生什麼事。
英國石油在2010年墨西哥灣漏油事件後，便積極研究避免悲劇重演的方法。它與IDC及EMC兩家公司合作，搜集過去全部的歷史資料，比如鑽油平台的波浪壓力、溫度、受潮汐振動的幅度等，進行適當的分析模擬後，找出了漏油前40分鐘數據會出現哪些的徵兆，以此推估漏油的機率，作為未來現場操作時的重要警示指標。
預知堵車 還能預測風來的方向
被譽為「堵車預言家」的交通數據處理公司Inrix，就因為具備預知堵車的分析能力，在2011年7月獲得了3700萬美元的投資。
Inrix靠著分析歷史和即時的路況資料，能給出即時的路況報告，幫助司機避開正在堵車的路段，並且提前規劃好行程。奧迪、福特、日產、微軟等汽車製造巨頭，全是Inrix的客戶。運輸業、行動裝置地圖應用開發者等，也需要Inrix的路況報告。
不僅如此，IBM於2011年成功幫加拿大的風力發電VESTAS預測了風向，風將從那裡來，風力發電機就先轉好方向朝向風來的地方，3個小時前就能預測。
海量資料分析另一個使人覺得妙用無窮的，是行為的預測。
賽仕曾在2011年幫新加坡星展銀行做過一個預測專案，以歷史資料為經，特殊事件為緯，拿海量分析勾勒，精準預測了每一台ATM提款機一天之內、每個鐘頭的千元大鈔和百元大鈔各將被提領多少。這對銀行的好處是，降低了補鈔的成本與現金放多了的現金成本。
掌握大眾情緒推測行為
美國《科學》雜誌曾發表一篇論文，社會學家分析推特（Twitter）中數以百萬篇的推文後發現，推文的用字可以反映大眾的情緒變化。後來，英國基金公司Derwent Capital Markets採用了這篇論文的觀點，以情緒分析結果預測股市走勢，結果在2011年7月全球股災時，還能維持1.85％報酬率，領先S&P 500指數。
為資料加值用於預測的，還有美國麻省理工學院的「10億價格計畫」（Billion Prices Project），這是相當有趣的研究計畫。與CPI不同，只收集10幾個購物網站的零售價格，透過海量分析所有產品的訂價變化，產生出即時的通貨膨脹率。
結果發現，「10億價格計畫」的方法比依據前一個月資料分析的傳統方法，更能即時掌握經濟變化，提高了對於經濟前景預測的準確度。
海量分析的預測特性，也令台北醫學大學醫學資訊研究所所長徐建業，誕生了「健康的命運規劃局」點子。
徐建業指出，使用海量的健康醫療數據，分析建立出一個推論模式，應可由每個人眼下的各種行為，推論未來健康狀態。
徐建業舉了一個例子說，抽煙對健康不好，如果能從各式各樣海量的醫療研究數據中，得知抽一根煙與壽命長短的關聯性，便可對個人健康進行規畫。
「就像是維持健康你該怎麼走的建議，」徐建業說。 換言之，多抽一根煙或是少抽一根煙，便會出現類似電影《命運規劃局》中的個人命運路徑被改變了，每個行為都會導致個人健康走向不同的結局。
找出疾病與醫療間的各種關聯
說得再天馬行空一點，假使抽了一根煙，抽完之後，手機裡可能就馬上收到來自「健康的命運規劃局」的簡訊，上面寫著：「對不起，你剛抽了一根煙，導致腦細胞死亡50個，壽命減少2小時。」
雖說乍聽像天方夜譚，但卻是未來的趨勢。徐建業指出，在醫學研究的領域中，本就會比對一大群人的病例情況，以及各種研究數據，從中分析出病理脈絡。
像《新英格蘭醫學雜誌》在2012年11月刊登的一篇文章，發現名為「Statin」的降高血脂藥物，長期服用可以降低癌症引起的死亡率，奧妙的是，這不是透過醫學臨床實驗而得知，而是用統計方法。透過收集丹麥40歲以上罹癌患者從1995～2007年的病歷資料，找到1萬8721位服用Statin和27萬7204位沒服用的資料直接比對，最後得到上述的結論。
「找出許許多多彼此之間的關聯性，將為疾病預防與醫療尋求新的突破，」徐建業說。完善健康醫療資料分析研究資料庫，將是第一步。
傳統的商業智慧，是看過去的歷史做出報告，海量分析則超越了傳統，能做到預測。比對手走得更早一步，這便是愈來愈多企業及單位對海量分析感興趣的原因之一。
