最近有一個關於Google併購了Skybox這家公司的新聞，Skybox是專做衛星影像業務的公司，其過人之處在於製造與發射全球最小的高分辨率成像衛星，可提供次米級(sub-meter)精準度的圖像，以及來自衛星網路的90秒影片。
Skybox預計在2016年可用六顆衛星每天兩次拍攝全地球影像；到2018年24顆衛星全面部署完畢後，將能捕捉全球各地的高畫質影像，例如車輛在高速公路上行駛的即時影片，且每天更新三次。
Skybox共同創辦人博肯史塔克（Dan Berkenstock）說：「我們將徹底改變人類對每天經濟情勢的理解。」他透露，「我們每周都在觀察富士康」，因為Skybox只要觀察富士康製造廠外的貨車數量，便可推斷下一款iPhone何時推出。
此外，Skybox也可根據衛星從高空拍到的石油儲槽影像，判定沙烏地阿拉伯當時的產油量，或衡量地表作物生長的健康度，預估數月後穀物可能的價格。博肯史塔克自詡為「資料挖掘者」，可協助企業客戶從空中影像取得情報。
這個併購除了讓大家更瞭解Google對地圖服務的企圖心外，也帶給資料科學家更多的挑戰，那就是未來的資料入口端將更為多元，圖像、影片的分析將扮演更重要的角色。更遑論未來物聯網IoT的發達後，幾乎任何一個設備，小到手錶、貼片，大到汽車、房子都可餵給我們非常非常鉅量的資料，讓我們分析工作作不完。以下我試著從Skybox官網上的幾個應用，發想出可能的分析，供大家參考。
一、Financial Trading Intelligence商業交易智慧
監控大賣場的停車場停車數量，或汽車商在港口庫存的數量，推估廠商的營業額，先行進行投資布局。
需要蒐集的資料有：影像分析每天的汽車數量，廠商發布的日、週或月的營業額。可能會用到預測類技術如迴歸、類神經網路等方法。
二、Agriculture Health Monitoring農業健康監測
監控全球各主要農產品生產國的農作物生產情形，或者天災後的農作物狀況，推估下一季的收獲量，先行在期貨市場進行操作。
需要蒐集的資料有：影像分析每天的農作物面積（以顏色或其它方法辨別農作物的健康狀況），期貨市場的價格。同樣可能會用到預測類技術如迴歸、時間序列等方法。
三、Humanitarian Aid人道求援
監控大規模災難後，建物、設施損害情形，推估難民聚集數量及流動狀況，以協助救難中心指揮各種求難單位及物資之調配。
需要蒐集的資料有：影像分析災區建物、設施損害程度，依立即危除性高低派出工程單位初步處理；分析難民數量，指揮各救災團體就近有效率的救援，並且判斷安全區域，預先疏散災民。可能會用到運籌規劃（Operations Research）、地理資料迴歸分析等。
面對資料入口端的多元、創新，各位資料科學家，你(妳)準備好了嗎？
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