大數據​

徹底掌握大數據的定義、趨勢、以及用途

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出於網路速度的提升、運算能力的提高、以及物聯網的出現,全世界上有史以來的所有收集的數據,有90%都源自於過去的兩年。然而就在我們能夠搜集如此海量數據的同時,其中卻只有不到12%的數據被分析。最後,真正被分析的12%數據中,又有多少成為了Actionable Insight?

大數據是什麼?​

大數據是什麼? 如何應用大數據分析?
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詞彙的定義一直是爭議不斷,然而,我們認為,在最根本的層面,大數據與數據是一樣的。而之所以會有「大」數據,只是出於近幾年來,數據量變得極為龐大,以往我們無法轉化成數據做分析的資料(許多非結構化數據),在現代都成為了可能。

在現代,我們能夠量化文字,通過語法分析得出用戶的想表達的為何、甚至預測他的情緒,我們也可以通過機器學習去訓練語言翻譯的模型。我們能夠透過圖片的數據,去預測一個人的基本情報以及情緒,甚至中國有一間公司利用機器學習的技巧讓一個叫做「魯班」的機器人,自動設計廣告圖片。 同時,我們更是將大數據應用至影片、物聯網、行為模式、以及所有能夠想像的領域。

而這大數據究竟有多大? 答案是每天都有二十萬兆bytes(18個零)的新數據產生,同時,我們更是在思考如何追蹤更多的數據、增加新的數據追蹤點。 分析大數據軟體的市場更是被預估將在2023年時成長至770億美金。

為什麼大數據重要?​

大數據的重要並非源自於數據量的「龐大」,而是通過如此龐大的數據,我們可以達成什麼程度的分析?  以及通過分析衍生出的洞見,我們可以取得什麼樣的成果? 

降低成本,數據在商業功能中,最直接的應用即是降低成本了,一家國際石油公司Shell整合了Databricks、Alteryx、C3、SAP以及其他多種數據分析軟體,並通過微軟的Azure雲端科技,讓數據科學團隊能夠對它們全世界三千多個鑽油機器追蹤,並預測哪一個機器即將損壞,並提早提供修復機件以及資源至當地。而這次的項目讓Shell降低其存貨分析時間從48小時到45分鐘,並且每年省下數百萬的成本。

品研發,大數據還能應用至產品研發中,CPG產業的大玩家P&G,整合了數個品牌的接觸點,以及接觸點上的消費者行為,並從中取得洞見,以調整研發方向。 同時,P&G甚至透過模擬分析,讓系統在一秒的時間內帶進上千中不同的變數進入設計中,以研發出最理想的「可拋式尿布」。

行銷推廣,大數據在產品推廣與行銷的階段中也能夠帶來極大的助力。品牌能夠追蹤上百個數據點,變建立完整的顧客旅程,並從中找出常見模式以建立飛輪(或是行銷漏斗),在不斷的測試並優化Offer,甚至能夠以機器學習模型去做自動化(且個人化)行銷。

Author: Masa Chen

Masa Chen為台北辦公室的資深合夥人,主要業務範疇為協助先進亞洲之企業轉型。

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