巨量資料(Big data)產業應用成功的關鍵在於速度,不在巨量!

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一、巨量資料(Big data)為全球資訊科技發展之潮流趨勢

  若回顧資訊科技的發展歷程,檢視歷次資訊產業的典範轉移,就可以清楚的看到,第一次資訊科技的典範轉移是大型電腦,第二次是個人電腦,第三次是網際網路,第四次是社群媒體,而第五次的典範轉移則是當今最火紅的巨量資料。

  根據麥肯錫在2011年所發表的《大數據:創新、競爭和生產力的下一個新領域》報告,明白指出巨量資料將成為企業競爭的關鍵基礎,並成為下一波生產力提升、商業創新和為消費者創造價值的支柱。麥肯錫亦預估,未來10年美國保健產業與巨量資料有關的商機,將高達3000億美元,包含減少醫療糾紛、用藥避免浪費以及增進健康品質。

  IDC也預估,中國大陸的巨量資料技術服務市場,將以51.4%的年複合成長率高速成長,並在2016年達到6億1650萬美元。

二、巨量資料的特性,「又大、又快、又多、又真假難辨」

  根據IBM對巨量資料的定義,巨量資料有四個特性(4V):

  • 第一個是資料量「大」(Volume),指出資料規模的巨大性,因此首先必須對產生的大量數據資料進行處理與保存;
  • 第二個是變遷「快」速(Velocity),指出資料的即時性,對於資料的處理與反應的時效必須即時快速;
  • 第三個是資料型態的「多」樣性(Variety),指出顧客使用資料型態的多變性,巨量資料的來源包羅萬象,有文字、影音、網頁、串流資料、行動電話、感測裝置,包含結構化、半結構化以及非結構化的資料型態;
  • 第四個是真假「難辨」(Veracity),指出資料來源的真實性與正確性,因此必須檢驗資料來源本身的可靠度與品質是否足夠,若是資料來源本身就是錯誤失真的,那麼分析後的結果也不會是正確的,即是所謂的「Garbage in, Garbage out」。

  因此,若將此四大特性整合起來,巨量資料可以定義為「大量湧出且多元變動的即時資料,必須以高時效的方式完成取得、分析、處理、保存並反應,而且這些資料本身必須是真實可靠的。」

  也由於巨量資料同時具有「又大、又快、又多,又真假難辨」的四種特性,因此在處理這些資料數據時,要先辨別哪些資料才是真正有意義的資料來源,接著便需要透過一個可靠有效的資料分析方法,才能真正的萃取出有用的洞見,並真正有助於決策執行。

三、巨量資料之分析目的:洞察顧客意圖並掌握消費者需求,創造高價值的產品與服務

  巨量資料的分析之目的,在於「洞察顧客的意圖,並掌握消費者的需求,創造高價值的產品與服務」。因此,經由收集顧客的使用資料與回饋意見,選擇具有真實意義的使用者行為資訊,進而運用資訊處理技術將此顧客使用資料加以整合並分析,找出消費者的潛在喜好與需求,並預測未來可能的消費行為模式,以提供企業做為未來改善產品與服務的建議。

  巨量資料的分析,可以幫企業找出過去被忽略的大多數客群,並且準確的挖掘出這些客群的實際需求與意圖,進而讓所提供的產品和服務可以與目標客戶產生更緊密的連結,讓企業的市場策略得以真正的貼近顧客之需求,創造高滿意度的顧客體驗服務,提昇產品與服務的附加價值,建立企業的競爭優勢。

  而巨量資料的資訊處理分析處理過程,有三個關鍵步驟:收集(Collect)、連結(Connect),以及相關(Correlate)。

  • Collect就是收集無所不在的數據資料,是對於資料的歸納與分類。
  • Connect就是透過用來處理、分析數據資料的軟體與硬體設備,將各類的資料串接在一起,成為一個具有初步意義的資料集群。
  • Correlate則是把相關數據資料進行分析,在不同的資料集群之中找出具有商業影響力的關鍵因素,洞察目標顧客的行為模式,以做為未來決策的依據。

  而這一系列的資料處理程序,就是把單純的資料轉化成有商業用途之決策的過程:資料(Data)→資訊(Information)→情報(Intelligence)→決策(Decision)。巨量資料分析的最終目的還是在於做出商業決策,進而採取實際的改善行動。

  在瞭解顧客的潛在需求之後,可以預先準備正確的產品以滿足其需求,開創更大的商機。並在瞭解未來產業環境可能的變化趨勢之後,可以預先採取因應措施以避免損失。

四、Big data產業應用所要解決的問題:提昇顧客體驗與改善流程效率。

  巨量資料是一個很有潛力的議題,其涉及的技術層面也非常的廣泛,包含了過去的一些相關技術,例如物聯網、雲端運算、BI等,然而如果沒有一個適當的產業應用,最終也只會淪落為一個技術議題而已。

  根據Gartner 2012年與2013年的調查研究,企業最希望可以透過巨量資料的技術去解決其所面臨的兩大商業問題是:提昇顧客體驗與改善流程效率。例如,對於零售、保險、媒體傳播業以及銀行業來說,提升顧客體驗為其優先考量的重點項目。

  然而,對於製造業、政府、教育、醫療及運輸業而言,流程效率的改善才是其關注的第一要務。而就目前產業的應用上,也已經有部分的巨量資料技術真正落實到企業的經營管理與行銷決策,例如:更深入瞭解顧客需求、讓商業流程更有效率、降低製造成本、更有效的偵測風險。

  若以產業的投資趨勢來觀察,於2013年投資於巨量資料的前三大產業,分別是媒體傳播業、銀行業與服務業。而預計在未來兩年內進行投資的前三大產業,分別是運輸業、醫療業與保險業。

  巨量資料分析的應用效益,包括能夠更有智慧的管理、更有智慧的工作、能夠提升生活品質,及更能夠迎合消費者的喜好。然而,巨量資料的分析結果是否能創造價值,其最終的判斷標準則是要看能否用於未來的商業決策,創造企業的實質獲利。

  巨量資料分析第一個要問的問題是:此巨量資料分析是要滿足哪些商業決策?根據這些商業決策,要規劃哪些類型的資料蒐集與分析哪種型態內容?因此,巨量資料分析的基礎仍是深厚的產業知識(Domain Know-how),也就是所謂的洞見,缺少了此洞見,將很難避免落入為了資料分析而分析的窘境。

五、巨量資料產業應用的關鍵成功因素:速度!

  在巨量資料發展的歷程中,可以清楚的觀察到一個應用巨量資料的歷史脈絡,過往大企業通常把大部分的資源配置在如何去儲存大量的顧客使用資料(Volumes of data),以及如何將複雜多樣的資料型態進行整理(Varieties of data),但是卻很少實際去關注到如何快速的回應顧客的即時需求(Velocity to response)。

  過去企業由於資料儲存空間不足以及硬體儲存設備費用高昂的限制,導致企業主要是先想要把顧客的使用資料先保留下來成為歷史資料,後續再慢慢透過資料採礦(Data mining)的方式進行資料整理分析以找出消費者的行為模式(Pattern),做為企業在未來做行銷決策時的輔助。

  但是這種傳統決策輔助模式的回饋速度太慢,無法在消費者購買行為發生的當下,依據顧客實際需求而採用適當的即時購買建議,進一步刺激消費者真正採取購買產品的行動,因而錯失了當下促成此交易完成的機會。

  然而,現在資訊科技技術的發展已經大致上解決了資料儲存上的困難,加上當今在產品與服務提供的趨勢中,特別注重對於顧客體驗(Customer Experience)的即時互動(Real-time interaction)。

  因此,當今企業在應用巨量資料的時候,必須要把重心轉移到如何對這些連續產生的即時顧客資料流,進行快速的資料分析,以獲得對於顧客當下行為的即時洞見(Insight),進而採取即時的促銷行動來回應顧客的需求,提升顧客當下對於其產品服務的顧客體驗滿意度,創造真正的顧客價值,也提升顧客對其品牌的忠誠度,如此才能真正的創造企業的實質獲利,並讓企業所提供的產品與服務產生差異化,大幅提升企業的競爭優勢。

  而在運用巨量資料的分析結果以連結到即時快速的顧客回應時,其主要的應用產業領域包含:顧客體驗管理系統、交通網絡管理系統、快速警示反應系統。

  這幾個產業應用領域的主要特性是,資料的來源是多樣且分散在各地的,但是可以透過許多不同的感測裝置(Sensor)而取得資料,而且某一個區域所發生的狀況可能會嚴重的影響其他區域的運作,因此,在這個複雜系統(Complex System)中,必須要透過整合各方的資料訊息,才能做出全盤的因應對策,並且採取即時的回應動作,以解決可能會產生的問題。

  舉例而言,以一家零售業者對其來店消費者的購買過程進行研究分析,想要提升其來店消費者的顧客體驗滿意度而促進銷售業績,零售業者可以在商場的主要動線擺置一台互動式的數位電子看板,並安裝一台具有人臉辨識系統的IP攝影機。

  在消費者觀賞數位電子看板上的產品廣告或點選查詢產品相關資訊時,一方面可以即時的觀察到來店消費者的性別、年齡、動作而進行人流分析,精準找出在不同時段來店消費的目標客群(Target Audience),一方面可以透過影像紀錄而更細膩的觀察消費者當下的行為動作,統計其最常點選查詢的廣告類型為何,找出消費者是被那些商品訴求所吸引。

  並且觀察此消費者在觀賞完廣告短片之後,後續在店內是走到那些商品區域而選購與此廣告相關的產品,並結合企業內部的會員採購紀錄、POS銷售資料,甚至是結合近期行銷人員所研究的市場趨勢,包含社群媒體、問卷訪談、氣象預報、消費政策的趨勢變化,經過各方資訊的整合與分析,就可以深入的洞察消費者潛在的購物行為模式,找出消費者的喜好與需求。

  如此,零售業者則可以進一步即時調整商場販售的產品配置規劃,把消費者有興趣的相關系列產品擺置在數位電子看板的周圍區域或商場的主要動線上,提升其搜尋產品的便利性,並把商場的銷售環境佈置成目標顧客喜好的場域氛圍,以強化其顧客體驗的滿意度,進而採用精準的個人行銷策略,提升促銷產品的成交率,避免一堆無謂的行銷資源浪費。

六、結論

  巨量資料的分析技術,可以廣泛的應用在提昇整體生活品質,達到智慧生活的目標,包含節能省電的綠建築、醫療保健的健康照護、社群媒體的交流互動、智慧化的交通網絡管理。

  巨量資料在產業應用時,不僅是需要蒐集消費者的種種交易過程資料,並且需要整合資通訊技術(ICT)、雲端運算(Cloud computing)、行動裝置(Mobile)、社群媒體(Social media)等等的軟硬體,才能建構出一個創新服務的商業模式,一方面為產業開拓出更龐大的潛在商業機會,一方面也為企業的轉型升級做出更大的貢獻。

  而巨量資料的分析更是一個價值創新的過程,對顧客的價值在於潛在需求獲得滿足,獲得即時全面的顧客體驗服務;對企業的價值在於即時做出正確的決策並提升流程效能,創造獲利成長;對於整體社會的價值則在於提升整體經濟成長並創造一個更美好的生活環境;如此才能創造出「顧客、企業、社會」三贏的結局。

  當今是一個十分注重顧客體驗的年代,巨量資料應用的關鍵成功因素,已經由「巨量」轉移到「速度」,唯有即時快速的回應顧客當下的需求,才能真正抓住顧客的心,提升顧客體驗的滿意度。因此,只要能夠找到一個適當的產業應用,並且即時快速的回應顧客需求,提升顧客體驗的滿意度,巨量資料的商機是無限寬廣的。

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