[摘譯]麥肯錫 2013Q1 全球經濟剪影

原文：Economic Conditions Snapshot, March 2013: McKinsey Global Survey results

[譯按] 

此報告為定期針對全球企業高階經理人進行的調查，主要詢問對經濟情況的信心程度，預期可能發生的風險等等。

[摘要]

• 未來三年風險最高的因素：低消費需求（42%），政治衝突（38%），缺乏政策的支持（37%） 
• 儘管抱持高度不確定性，經理人對未來半年景氣平均較上一季樂觀，尤其是已開發亞洲國家為最。 
• 歐元區對未來景氣的態度較其他地區來得保守，預期會發生經濟突發事件或債務危機的比例較其他地區經理人來得高。 

長期展望

在區域成長上，經理人最擔心的依序是：國內政治衝突，低度的創新，政府干預，以及人才流失。

以地區看，北美最擔心政治衝突，已開發亞洲最擔心需求不振（擔心工作機會流失到低薪資地區的比例由上一季的60%降到33%），印度最擔心政府支持不足，歐元區最擔心創新程度下降。開發中經濟體最擔心政治緊張與創新動能不足。

最後，是經理人們對幾個可能發生的情境的評估：

InnoCentive 媒合「需要被解決的問題」與「解決問題的專家」

InnoCentive 是一個結合「群眾外包」（crowd-sourcing）與「開放式創新」（open innovation）的平台，基本上就像是個線上市集，一方面讓企業可以尋求外部資源來解決創新過程所遇到的難題，另一方面讓研發團隊可以聚焦在自己擅長、感興趣，又真正需要被解決的問題上。

從禮萊藥廠（Eli Lilly and Company）將前期新藥研發的工作發包給大學實驗室的計畫開始，到成為獨自營運的平台，InnoCentive 把研發的範圍擴展到更多的科學與工程領域，還增加了非營利的部份，像是「點亮非洲村落」與「清除海上浮油」，都是 InnoCentive 上的知名專案。

政治大學的邱奕嘉教授在2012年五月號的經理人雜誌裡有一篇討論創新外包的專訪，談的恰好是類似的觀念。2013年四月號的哈佛商業評論，其中「創新夥伴滿天下」以及幾篇相關的文章（「這是我們的時代」，社群解題力，力挽失控群眾），也針對開放式創新與群眾外包的幾個面相，以及具體執行方式，做了深入的剖析。

台灣目前面臨的幾個難題，包括了企業需要創新與轉型，以及高學歷者缺少發揮的舞台，其實「開放式創新」的平台恰好是媒合兩種需求的以種運作模式：讓企業可以找到創新的動力來源，而學界也可以針對社會的實際需求設定焦點，改變研究經費只有來自公部門的現狀。（well, somehow our society is change-inhibiting, so I can just say so...）

下面的投影片是一個 InnoCentive 及其商業模式的簡短介紹：

InnoCentive from Ting-Shuo Yo

[摘譯] Big Data是什麼意思？

[原文] What Does Big Data Mean? [1] [2] [3] [4]

[譯按]

原文的作者 Michael Stonebraker 是資料庫技術的專家， MIT 的教授，同時也參與許多新創企業的活動。

[摘譯]
作為一位處理資料庫問題長達數十年的人，我想從四個不同的範疇來談「什麼是巨量資料」。

1.大量的資料，小小的分析 （Big volumes of data, but "small analytics."）

基本上這指的是讓 SQL 可以支援很大的資料量。當然，這裡談的是 SQL 的 count, sum, max, min, avg, group_by 等指令，而不是 select。所謂的「小分析」，是相對於「大分析」來說的， 這會在下一項說明。

2.大分析，大資料（Big analytics on big volumes of data.）

我所謂的「大分析」，指的是對大量的資料進行「叢集分析」、「迴歸分析」、機器學習，以及其他更複雜的分析方法。這些分析的進行除了用現有的分析工具，如：R，SAS，SPSS 之外，也會有機會直接用到各式線性代數的函式庫， 像是 Scalapack 或 Arpack，總之這種分析常常需要自己編寫客製化的程式。

3.高速（Big velocity）

這裡指的是高速的處理與吸收大量的、即時湧進的資料，像是電子交易、網路廣告選播、即時的精準行銷，和行動社群網路等等。這個使用情境在大型網站跟華爾街最為流行，而這些地方也都會建置自己的系統。

4.異質性（Big variety）

許多企業都面臨了新的資料處理需求：越來越多不同來源、越來越大量的資料。傳統上，有許多 ETL（萃取（extract）、轉置（transform）、載入（load））廠商在提供某個範圍之內的解決方案。

[譯按]

原文作者針對每一個範疇寫了一篇詳盡的討論（ [1] [2] [3] [4]），其中 [1] 跟前幾年興起的雲端科技息息相關，討論的主要是在分散式架構下使用傳統的資料庫技術，[3] 與 [4] 是在新的需求下，各自相應而生的新資料庫架構，而 [2] 則是討論未來的「資料分析」會更需要新的分析技術和與應用的密切結合。

由於各篇文章的篇幅都不短，這裡筆者主要想藉著大師的文章，點出 Big Data 其實包含「資料庫」跟「分析」這兩個不同領域的主題，對個別領域有興趣的讀者歡迎先往原文做進一步的了解。

Google Glass 可以用來做什麼？

Google Glass 自去年（2012）在 Google I/O 跳傘亮相之後，大概是科技迷目前最引頸期盼的新玩意了，這項產品也宣示了「穿戴式裝置」將是未來行動運算的大方向。除了新奇與話題性之外，許多評論家也懷疑 Google Glass 真的能為使用者的生活帶來什麼價值，詳細的評論可參考「Google Glass 引發期待，最終會成為小筆電還是 iPad？」一文，這裡就不詳述了。


除了上星期在 SXSW 上展示首批應用之外，今年初，Google 透過 twitter stream #ifihadglass 向全球徵求「如果你有 Glass，你會怎麼用它？」，入選的人可以加入試用計畫（僅限北美地區）。日前，ReadWrite 整理了目前十個看起來很不錯的應用，涵蓋了教育、醫療、通訊遊戲與行動等領域，簡單介紹如下。

1. 利用擴增實境進行手術

不少人覺得 Glass 可以作為手術室裡的虛擬助理，除了結合其他診斷資訊供手術醫師參考，即時連線會診之外，也可以把手術過程直接錄影下來供教學使用。

2. 高等教育革命
大學教授可以不必再背對著學生講課，學生記錄上課內容的方式也更加多元。

3. 在非傳統授課方式或手動學習上的應用
透過擴增實境，可以在操作式的學習上提供額外的資訊。其實這跟手術應用的概念相似。


4. 擴增實境遊戲
其實已經有許多手機上的擴增實境遊戲，透過穿戴式的裝置，使得遊戲「與現實結合」的程度更上一層樓。

5. 克服肢體障礙
Google Glass 可以提供很多視覺與聽覺的線索，雖不足以讓失明的人重見天日，但至少可以幫助很多身障者與世界有更多的互動。

6. 觀星
手機上已經有許多受歡迎的觀星軟體，Google Glass 可以提供更現實的體驗。

7. 更健康的生活
在採購食品時提供健康相關的資訊。

8. 與歷史接軌
當漫步在舊市區時，可以同步顯示歷史資訊。

9. 擴增實境藝術

10. 即時翻譯

以上十個應用，大多數與擴增實境（Augmented Reality）有關，筆者在 2009 年有一篇短短的介紹這個名詞，文末恰好提到的可能應用就是「即時翻譯眼鏡」。Google Glass 在 #ifihadglass 的徵答還在繼續，相信前世界的夢想家們還可以提供更多不同的使用方式！

[Data Analytics] 新生兒命名推薦大賽

來為新生的寶寶推薦個好名字吧！今年 ECML PKDD 2013（European Conf. on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases）的比賽，是利用 data mining 來為小朋友的命名做推薦。

比賽有「離線」和「線上」兩個項目，前者是利用 Nameling.net 網站上的搜尋記錄，為將來搜尋的人提供建議；後者則是將這個推薦引擎上線。

好像可以來做個中文版的。