書名：數據的微光：穿越資訊迷霧，尋找解決問題的光亮

作者簡介

《作者簡介》

賈斯汀．埃文斯（Justin Evans）
在數據與科技交會的領域深耕二十年，不僅是創造數億美元營收的商務專家，更是賦予枯燥數據靈魂的轉譯者。足跡橫跨三星、康卡斯特與尼爾森等全球頂尖企業，協助領導者在演算時代找回主導權。
兼具人文與商管背景，擅長將艱澀的AI概念化繁為簡，其專欄《The DataStory》廣受業界關注。他的文字魅力同樣展現在文學創作中，他的小說《A Good and Happy Child》曾獲《華盛頓郵報》年度選書殊榮，並吸引派拉蒙影業改編影視。
曾獲選為美國最權威的學術榮譽學會Phi Beta Kappa會員，並獲紐約大學史登商學院 MBA 學位。目前在紐約市工作與生活。

書籍目錄

《目錄》

第一部 我們如何走到這裡？
第一章 數據無所不在：我們都在數據海洋中游泳
第二章 資料的價值：古代圖書館宛如現代資料庫
第三章 資料科學：生死交關處的曙光
第四章 人工智慧：當機器人進入人類生活
第二部 解密數據人
第五章 數據惡霸：一個銀行家成為英雄的故事
第六章 數據好人：信任、倫理與改變世界
第三部 數據超能力
第七章 全知視角：衛星揭露全球碳排黑幕
第八章 永不迷航：解決無數微型問題
第九章 資源調度：拯救紐約的斯巴達時刻
第十章 照亮黑暗：照亮未知的市場領域
第十一章 結晶複雜：將混亂資訊化為決策金鑰
第四部 數據的運用
第十二章 計數：三的概念
第十三章 追蹤：單一指標的力量
第十四章 異常：地震獵人
第十五章 身分：沒被編號的東西就不算存在
第十六章 配對：打破資訊孤島
第十七章 評分：孤獨指數
第十八章 認證：肉類分級之教皇
第十九章 績效：連結因果關係
第五部 結語

推薦序/導讀/自序

《推薦序》

推薦序一：數據就是你的生活

老張是一位火鍋店老闆，他常自嘲自己是「看天吃飯」。只要氣象報告預告寒流將至，他幾乎可以預期店裡座無虛席；反之，盛夏來臨，來客數便明顯下滑。夏天與冬天，同樣是備料這件事，背後卻是截然不同的經營模式。
這樣的故事，其實每天都在台灣各地上演。據統計，台灣的中小型企業已超過一百七十萬家，提供了九百多萬個就業機會，整體銷售占比約五成二。若只看銷售數字，經濟重心似乎正逐步向大型半導體企業集中；但若從就業人口來看，這九百多萬人，才是真正支撐台灣社會運作的底層結構。九百多萬不是小數字。2024年總統大選，拿到五百多萬票就能當選。如何真正幫助中小企業，從來不該只是政策口號，而是攸關庶民生活的現實問題。
我們不妨做一個簡單的假設：如果能讓中小企業更精準地掌握「進、銷、存」數據，進而做出基本的業務預測，即便整體效率只提升 10%，那也是實質的改善。這困難嗎？《數據的微光》前言中有一句話令我印象深刻：「我不懂這些詞彙的意義，也不明白它們為何如此重要。」這幾乎是多數人的真實心聲。然而，緊接而來的卻是令人不安的結果：「但我知道世界已在我轉身之間天翻地覆，而我，因此被淘汰……」
我之所以喜歡這本書，正因為作者說出了殘酷卻誠實的事實：「許多聰明且令人敬佩的人，對數據的認知僅止於新聞標題。」我經常聽到有人說：「我不要寫程式。」我完全同意，我自己也不喜歡寫程式，但問題從來不在程式本身。
百多年前的清朝，山西商人沒有電腦，卻能經營跨區域的大型商業網絡；甚至連清政府向八國聯軍支付四億五千萬兩白銀的鉅額賠款，都仰賴他們的金融體系來完成。這說明了一件事：關鍵從來不是資訊技術，而是對資訊的理解、判斷與運用。作者也點破了另一個我們經常忽略的現象：「那種隨之而來的權力感，一堆軟體術語、居高臨下的語氣，往往就足以把人唬住。」現實中確實存在太多「數據惡霸」，利用似是而非的論述，阻擋你接近真相。
那麼，面對這樣的情境，我們的策略是什麼？書中給了一個極為樸素、卻極為有力的答案：「你與真理的距離，取決於你的勇氣。是否敢於提出那些『看似愚蠢』的基本問題，並持續追問直到徹底理解，是區分平庸與卓越的關鍵。」沒有行動，就不會有機會；而機會，永遠屬於已經準備好的人。至少，你得開始行動，開始關注並培養屬於自己的「數據超能力」。閱讀這本書，為自己創造案例，而不是等待別人替你定義答案。
我很喜歡這本書的中文書名《數據的微光》。所謂「微光」，看似柔和無害，卻足以吸引你的注意，並在黑暗中指引方向。別擔心自己懂得不夠多，只要開始行動就好。本書從歷史故事談起，描繪數據人的特質，透過真實案例說明何謂數據超能力，再一步步勾勒出數據應用的方向，讓你慢慢發現：數據並不是遙不可及的技術，而是你每天正在經歷的生活本身。
唯有行動，白日夢才不會停留在想像中。台灣的中小企業，正是無數普通人的日常生活；而正如書中所說：「唯有透過艱苦卓絕的數據蒐集，才能識別出何謂『正常』。一個平凡無奇的日子是什麼模樣？成千上萬個平凡的日子又是什麼模樣？」當你真正體驗、實踐並理解這句話之後，接下來的事就水到渠成了，運用你所蒐集的數據，做出屬於自己的業務預測。恭喜你。那一刻，你已經擁有了自己的、只屬於你的，而不是別人的人工智慧模型。

英國APMG講師與監考官
吳傑


推薦序二：在數據之中，看見人性與世界的溫度
我們正生活在一個被數據包圍的時代。
每天一醒來，拿起手機看社群媒體、搜尋資料、用導航找路、刷卡消費，甚至看醫生做檢查，都在不知不覺中留下數據，而這些數據也同時影響著我們的生活。然而，當人們談起數據時，往往聯想到的是艱深的演算法、冷冰冰的數字，甚至是一種遙遠而難以理解的技術語言。數據彷彿沒有情感，也似乎與人性無關。
但事實並非如此。
在長期投入人工智慧臨床應用研究的過程中，我愈來愈深刻地體會到，數據的價值從不在於技術本身，而在於我們如何透過數據理解世界、理解人類，並為現實問題找到更好的解方。數據科學的真正起點，不是演算法，也不是模型，而是對數據存在意義的追問，以及能否從數據之中感受到其所承載的「溫度」，那是人類需求的痕跡、生命經驗的投影，也是社會脈動的回聲。
在醫療領域中，我們透過數據與人工智慧協助醫師預測疾病風險、提升診斷效率、優化治療決策。每一筆醫療數據的背後，都是一個真實的人、一段生命的故事、一份對健康的不安與期待。當我們真正理解這些數據背後的意義時，科技便不再只是計算工具，而成為關懷生命、改善社會的力量。也正因如此，我始終相信，唯有能夠感受到數據溫度的科技，才能真正改變世界。
《數據的微光》正是一部讓人重新認識數據本質的重要作品。本書沒有以艱澀的理論或複雜的技術築起門檻，而是透過真實故事與深刻觀察，引導讀者看見數據如何悄然形塑我們的生活，如何推動社會進步，也如何成為解決重大問題的關鍵力量。作者以細膩的筆觸揭示，數據不只是抽象符號，而是人類行為與社會現象的映照；數據科技帶來的不只是效率與便利，也同時伴隨責任與倫理的思考。
閱讀本書的過程中，我特別感受到作者試圖傳達的一種深層訊息：在數據與人工智慧迅速發展的時代，我們不能只追求技術的精準與效率，更需要理解數據背後的人性，並思考科技如何回應真實世界的需求。這樣的視角，不僅是人工智慧發展的重要方向，也是未來社會不可或缺的核心素養。
本書同時為非技術背景的讀者搭建了一座理解數據世界的橋梁，也為專業人士提供重新思考數據價值的契機。它提醒我們，數據並非少數專家的專利，而是一種人人都應理解的能力，一種幫助我們看清世界、做出更好決策的力量。
在這個資訊快速流動、變化劇烈的時代，我們或許比任何時候都更需要一盞能照亮方向的光。《數據的微光》正是這樣的一本書，它不僅帶領我們穿越資料迷霧，更引導我們看見數據背後的人性與溫度，理解科技存在的真正意義。
誠摯推薦本書給所有關心未來、關心社會、關心人類發展的讀者。願這本書能為我們點亮一束溫柔而堅定的光，讓我們在追求科技進步的同時，也始終記得數據之中所承載的生命與世界。

臺北醫學大學大數據科技及管理研究所所長
張詠淳 教授




《前言》

世人總以為數據枯燥乏味，我卻在撰寫這本書時，數度失聲痛哭。這或許奇怪，卻也正是數據最真實的面貌：在眾人視為乏味且高門檻的技術外殼下，包裹著最深刻的人性。
此時此刻，我剛結束與書中一位受訪者的訪談，掛上電話後，我不僅僅是紅了眼眶，而是雙手掩面、放聲大哭。究竟發生了什麼事？數據並非觸手可及的實體，它抽象、無形，卻又如此深刻地主宰著我們的個人生活與職業生涯。
我第一次體悟到這點，是親耳聽到我的老闆用顫抖的聲音對領導團隊說話時。當時，我受聘協助有線電視巨頭康卡斯特（Comcast）的電視廣告部門。那時他們在廣告市場正被Google與Facebook打得潰不成軍，原因很簡單：對手打造了一整套以數據為核心的核武級工具，然而康卡斯特手握龐大數據，卻始終未能善加利用。於是他們找上我，希望我能構思如何轉化數據，協助廣告主精準投放，並抵禦科技巨頭的進攻。
我當時並不知道，自己正踏入一場巨大轉型劇碼的序幕。當時那位風度翩翩、風範十足的總裁，辦公室牆上懸掛著他與政要、家人的輝煌時刻，衣褶間不見一絲凌亂。但那天，當他的聲音從費城總部高層的擴音電話中流瀉而出時，那精緻的表象崩塌了。顯而易見地，他已成為舊時代的祭品。
起初是些冠冕堂皇的場面話：「是時候向前看了」、「我為我們的共同成就感到驕傲。」但接著，他脫稿了，語氣開始支支吾吾。「這個產業變了，」他突然滿溢著情緒感嘆道，「現在的主角是數據……演算法。」他的話語中充滿濃濃的挫敗感，彷彿在說：「我不懂這些詞彙的意義，也不明白它們為何如此重要；但我知道世界已在我轉身間天翻地覆，而我，因此被淘汰……」
隨後，離職潮接踵而至。與那位我始終看不透的總裁不同，後來離開的這些人是我真心喜愛的朋友。他們掌管數十億美元規模的業務、領導上千名員工，他們同理心強、善良且勤奮，是那種你願意追隨上戰場的領袖。他們會傳訊息分享孩子的近況，或跟我交換有聲書單。
然而，這群正值五十多歲壯年的人，開始紛紛選擇提前退休。每一次，當他們穿著剪裁合身的西裝離去時，總會對我這個「數據人」投以一個帶著淡淡哀愁的揮手禮，彷彿在說：「加油吧，孩子。我們已經盡力了。」五十多歲，難道不是人生「新的三十歲」嗎？
在那之後，我愈來愈常觀察到這種現象：許多聰明且令人敬佩的人，對數據的認知僅止於新聞標題。我在紐約那些受過高等教育、事業有成的朋友與鄰居，如醫師、編劇、編輯、心理治療師，這些頂尖大腦其實也不懂數據。每當我拋出相關話題，他們的表情瞬間變得尷尬，好像我正開口請他們幫忙清掃車庫，或逼他們生吞海膽。

問題到底出在哪裡？難道這些聰明人不知道嗎？在21世紀，數據已經成為我們解決問題的終極語言，AI是將人類文明的結晶，包含《聖經》、莎士比亞、克莉絲蒂到菲利普．羅斯等作品總和，再放大兩萬三千倍的龐大數據，經過深度淬煉而成的產物。當你接受癌症治療時，醫師能參考高達2.5 PB（拍位元組）的基因組與蛋白質體數據來制定方案；當你在手機看到一個如薯條大小的廣告，背後是機器學習演算法在毫秒間完成運算，從一億人中精準挑中了你。此外，我們之所以為氣候變遷憂慮，是因為我們分析了來自180個國家、75萬座氣象站的觀測紀錄。另外，像是從地圖找咖啡廳、每日步數統計到地鐵到站預測等等，現代生活的運轉，全賴數據支撐。
既然如此，為何我認識最優秀、最有能力的一群人，卻選擇背過身去，拒絕理解這一切？他們為何甘願將這股力量交給從未謀面、僅因擁有一張電腦科學學位便掌控局面的陌生人？他們為什麼要放棄這樣的權力？我想我心裡有數，我稱之為「數據否認的四個層次」。
第一層：我不需要懂。就像面對高膽固醇，等真出問題再說。現在，我有更火燒眉毛的事情要煩。但問題是，數據正是我們解決問題的方法，身為職場或組織中的問題解決者，你不能無視手中最有潛力的工具。
第二層：數據太複雜。除非回去念個碩士或學Python，否則我永遠搞不懂，而這兩件事我都不想做，所以乾脆放棄。但事實是，數據應用的核心不在數學，而在於「想法」。重點在於你如何運用它，而非瑣碎的技術細節。
第三層，通常是無法說出口的恐懼。當聽筒那頭傳來一堆花俏術語而我跟不上時，會覺得自己很蠢。這很正常，每個人起初都有這種感覺。二十年前我剛入行時，也常因深信自己的每個想法都極其幼稚而滿臉通紅，但我告訴你：事實並非如此。如今，每當我看到人們因數據而卻步，我就感到惱火。因為在對話的另一端，通常站著一個「技術惡霸」，利用縮寫與名詞，對知識較少的人居高臨下。別在意這種人，任何人都能理解數據，你絕對不能把權力讓給那些傢伙。
最後一層，則是人們認為數據是「邪惡」的。這並非空穴來風，因數據是不可見的，它隱匿在應用程式背後。我們看到的只是交易圖表與操作介面，卻看不見背後支撐它們、連結上億筆交易的龐大資料庫；正因為看不見，懷疑便悄然滋生。我們不清楚自己與數據的關係，只隱約知道自己每天都在製造數位足跡：刷卡、通話、簡訊，還有地圖上閃爍的藍點。但處理數據的不是自己，我們彷彿在不斷「掉落」數據，任由他人撿拾使用，這種被動感令人不安。
在資訊的空隙中，不信任感悄然生根。身為數位廣告從業者，我必須承認，像「再行銷」（retargeting）這類令人不寒而慄的體驗——你只是盯著一雙球鞋看了十分鐘，它卻在接下來的一整週陰魂不散地跟著你——確實嚴重敗壞了數據的名聲。再加上層出不窮、唯利是圖的操作，我們自然會產生一種預設：數據存在的目的，只是為了獲利，而不是為了讓生活變得更好。
那些足以撕裂社群、加劇青少年焦慮的演算法，在追求效率與精準的過程中，早已忘記數據的源頭其實是活生生的人。當一切被簡化為可計算、可優化的指標時，我們身而為人最基本的尊嚴，也往往就在精密的算力中被一併抹去。

這些批判確實存在且令人憤怒，許多優秀的人也曾對此深刻剖析。然而，這不可能是故事的全貌。如果數據僅僅是監控資本主義榨取利益的陰謀，為何整個現代文明仍對它趨之若鶩？關鍵在於：數據一如普羅米修斯自天界帶回的火種，它標誌著繼工業革命後的又一次文明躍遷，賦予了人類改寫現實的超能力。
數據賦予我們驚人的生產力與洞察力，同時也賦予我們責任。既然是人人都可取得的超能力，我們就更有理由去駕馭它，這份使命感促使我寫下這本書。我之所以認為自己能勝任，是因為我並非從技術頂端切入，而是從商業實務出發；更重要的是，我本質上是一個說故事的人，我沒有電腦科學學位，大學主修英文，總坐在莎士比亞課堂的第一排，這種非技術背景，反而成了我職涯的利器。我的職責，是擔任那座跨越鴻溝的橋梁，向那些深耕產業、卻對數據感到陌生的專家們，將艱澀的邏輯轉譯為清晰的洞見。
說來奇妙，剛開始涉入這個領域時，我同樣青澀且步履蹣跚，曾深陷於「冒牌者症候群」（Imposter Syndrome）的幽谷。那是一種即便外界給予肯定，內心卻始終恐懼被拆穿的焦慮，總覺得自己不過是個濫竽充數的冒牌貨，遲早會有人發現我根本不具備那些專業資歷。尤其在技術至上的環境裡，這種懷疑更顯得如影隨形。然而，在橫跨尼爾森（Nielsen）、創投新創、康卡斯特到三星電子的職涯歲月裡，我構思了無數方案，率領過數據科學團隊，更為企業創造了數億美元的價值，而這一切的背後，我從未寫過一行程式碼。
這段歷程教會我一件事：數據的核心並非冰冷的語法，而是它所映照出的事物本原。一旦你洞悉了數據背後的邏輯與生命力，即便沒有工程背景，你依然能與最頂尖的技術高手並肩而行，甚至成為指引方向的燈塔。你真正需要的，並非成為一台計算機，而是明白：我們究竟能運用數據，為這個世界成就什麼。
這也回到了我寫作這本書最大的挑戰，以及我落淚的原因：我要如何將數據的靈魂，傳達給非專業背景的讀者？市面上多的是教你寫程式或談AI理論的書，但那對理解本質並無幫助。如果數據的超能力是為了解決人類文明最棘手的問題，那麼，就讓我們去認識那些「問題解決者」吧。
接下來的章節，你將見到數十位性格鮮明的「探索者」，他們對數據充滿熱情，決心用數據去解開前人未曾觸碰的難題：我們要如何追蹤汙染源？如何保護紐約市免於疫情的威脅？又要如何治癒現代人的孤獨？正是在書寫這些探索者的過程中，我變得情緒激動。他們的誠摯與謙遜，深深地打動了我。
現在，我想將這些故事分享給你，透過他們的眼睛，我們將一同見證數據賦予我們的超能力，以及如何運用這股力量，讓世界變得更好。