就大数据的出现来说，适宜发展（Goldilock）、重新思考（Rethink）和时机（Opportunity）是三个主要要素。其实现今数据分析利用的技术概念早在二、三十年前就出现了，至今变动不算太大。但是从电脑/数据科学家的角度来看，薛总经理殷切地叮咛着正经历大数据时代的我们：「你所处的这个时刻对人类来说是非常非常重要。」

　　Goldilock：不冷不热的这些时刻

　　自宇宙大爆炸开始，恐龙生灭、冰河时期，一直到人类聚落出现，甚至是现在各种新奇电子装置的产生，每个重要时间点都由一些大事标注。那些当年不冷不热、刚好出现而发生的时刻，就是Goldilock。 我们回顾历史可以发现「有些事」发生了，但更重要的是它「什么时候」发生。

　　1970年前后，不论是英特尔公司的第一张晶片、现代电脑雏型、或是数据数据库的理论等，都在此人类重要的时刻萌发。这些硬体设备的革新的确都跟着摩尔定律（Moore’s law）以每两年宽一倍的趋势持续进步。[注2] 而当年设计出程式C语言的Dennis Ritchie、Kenneth Lane Thompson和Brian Wilson Kernighan，对软体步步成长开发的贡献极为重大：若是没有 C 语言的诞生，就不可能发展出现在的 Linux、BSD、Mac OS等系统；当然，我们也不会有机会看到Steven Jobs创造的苹果传奇。

　　70年代以来一直被视为理所当然、但其实想法较为落后的电脑运算模式（computing model）：就像木工匠的工作台（workbench），把数据库叠床架屋地放在外面，有多少空间做多少事。然而，过去的数据量很小，代码大小（code size）都可能比数据数据（data size）还大，一直演进至现今的应用，数据量已经远远大于代码大小了。

　　空间决定了容量。大量数据在以前的运算模式可能因为空间有限而无法计算，大数据的运算概念则是从有限空间延伸到无限空间。给予2^64位元（可以计算看看这个天文数字，约莫曾曾曾孙的年代会得到结果），把所有数据放在距离CPU都一样近的地方，不用再将数据搬来搬去的。如此你可以得到即时迅速的大量数据分析，用无限大而永续的空间来换取直接的操作 。

　　资源可能可以无限大，但是人的时间是有限的。举SARS时期来说，你若须花费两星期才能测出得病与否的话，病人可能都撑不下去、先走一步了。利用「空间」换取「时间」，也得到「速度」－－速度是人类永远重要的基础概念。

　　薛总经理谦虚地说了，核桃运算的任务便是不断设计出更适合巨量数据演算的模式，以利数据分析，提供情报给新颖的应用。大数据本身是一个「现象」而不是「问题」。在有限、能够容忍的时间内解决大量的数据，重点就是你想要「问它什么问题」？试想，如果回到当初，给予那三位创造者2^64的无限空间，他们会做出什么不一样的东西？

　　可能现在就是Goldilock，当大家开始把作业第一步的假设拿出来重新再讨论的时候，这个年代也许会有新的或是更高的智慧发生。最后，薛总经理鼓励我们：「现在，你们有这些应用，你们可以重新翻转过去旧的想法，然后创造出伟大的东西。」

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　　注1: Goldilock 一词源自于格林童话故事《金发女孩与三只熊(Goldilocks and Three Bears)》的故事情节。故事中的金发女孩Goldilocks擅入三只熊的房屋内，看到桌上三碗粥，太热的、太冷的都不吃，只挑不冷不热的吃；又只选坐不大不小的椅子和不软不硬的床。

　　后来在天文学里，「金发姑娘地带」指的是一个星球周围的宜居地带。经济学家则引之形容高成长、低通膨的「新经济」状态，因此「金发经济」指的是不过冷(not too cold)、不过热(not too hot)，温度适中(just right)、美梦一般的市场。

　　注2: 摩尔定律（Moore’s law）： 由英特尔创始人之一戈登·摩尔提出来。指相同售价、尺寸相同的晶片上（积体电路），可容纳的电晶体数量，因制程技术的提升，每（24个月）18个月会提高一倍（效能加倍）；晶片的容量是以电晶体（Transistor）的数量多寡来计算，电晶体愈多则晶片执行运算的速度愈快，当然，所需要的生产技术愈高明。

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　　【关于 M. I. C.】

　　M. I. C.（Micro Idea Collider，M. I. C.）微型点子对撞机是 PanSci 定期举办的小规模科学聚会，约一个月一场，为便于交流讨论，人数设定于三十人上下，活动的主要形式是找两位来自不同领域的讲者，针对同一主题，各自在 14 分钟内与大家分享相关科学知识或有趣的想法，并让所有人都能参与讨论，加速对撞激荡出好点子。请务必认知：参加者被(推入火坑)邀请成为之后场次讲者的机率非常的高！