評價棒!成為大數據專家!巨匠電腦分享大數據的機會與挑戰

錚/

成為大數據專家!巨匠電腦分享大數據的機會與挑戰
我們活在巨量資料的世界,資料的數量與多樣化的程度,每日都以前所未有的規模撲向人類。無論你是不是在相關產業工作,都不可能逃離被大數據「圍攻」的現實。自哈佛大學電腦科學系畢業、Cambridge Semantics 共同創辦人 Lee Feigenbaum 撰寫的〈Turnning Big Data into Smart Data〉一文,告訴我們橫亙企業眼前的「大數據挑戰」。讓我們先來看看,大數據到底有多大?

  • 每天全球每一個人聚沙成塔,累積的新數據達到「艾位元組(exabytes)」(甚至達到「皆位元組(zettabytes)」,端賴統計的來源)。
  • 至今一半以上(有些報告甚至指出高達 90%)的數據資料是在過去 12 個月產生的。
  • 人們創造數據的速度每一個月都以雙倍速度成長。

除了嚇人以外,光有這些「大數據」,其實沒有什麼意義,唯有人類能夠從中發掘價值,大數據才產生意義。所幸,已有很多應用實例,讓大數據發出應有的光芒,也讓我們看到各行各業有無窮盡的機會,等待數據科學家的探勘。

1507311359270.jpg
魔球電影劇照

  • 在「大數據」還沒變成人人琅琅上口的流行詞彙之前,小說改變而成的電影《魔球》描述美國大聯盟運動家隊點石成金在缺乏明星球員的狀況下殺出血路的真實故事,早已讓人津津樂道,而它正是數據分析的絕佳體現。
  • 醫療與製藥產業紛紛投入大筆經費,研發「客製化」的個人醫學,透過分析病人的特徵與基因組成,給予個別病人量身定做的診斷與療法,實驗室與臨床都需要大量且多樣化的數據整合。
  • 智慧型手機、運動手環甚至後來的智慧型手錶,我們分分秒秒都在「量化自我」,健身的程度、攝取的營養、身心狀況、行為趨向全部都被巨細靡遺的記錄下來。
  • 大型銀行與隸屬政府的金融部門對資料長(chief data officer,CDO)與數據科學家需求若渴,他們要能全盤考量組織職能,針對數據的蒐集、分析與應用做出策略性的思維。
  • 無論地方政府或中央政府,都正流行「資料透明化」,如政府皆建立網站揭示公開資料。人們自發性要求政府公佈更多資料的行動也如火如荼,例如美國的 DATA Act。
  • 大數據在美國總統大選中扮演了很關鍵的角色,幫助候選人清晰的辨識出搖擺不定的選民。
  • Target、Walmart 等零售商巨擘已經透徹分析顧客的資料好幾年,早就能夠在家人與朋友察覺之前,搶先一步知道某個消費者懷孕的消息。
  • 智慧型恆溫器 Nest Thermostat、智慧監控 Quirky、利用使用者 GPS 「群眾外包」塞車情況的 Waze,都是基於數據蒐集與預測成就物聯網生活的新創公司,他們都已獲得 GE、Google 等大企業投入鉅資甚至併購,企盼能從巨量資料中挖掘巨量價值。

儘管有這麼多成功的案例,對很多企業來說,大數據仍像一座無法翻越的山嶺,難以將數據完美的融入決策過程。通常公司在運用大數據時,會遇到下列五個挑戰:

挑戰 1:我們不知道答案,甚至連問題是什麼都很模糊

大數據時代的其中一個關鍵特徵是,我們很難知道我們需要的答案,有時甚至連想要解決的問題都很模糊。有一部分原因是,大數據的價值在於模式(pattern)與相關性(relationship),但這些過去隱藏在大量資料中的模式與相關性,經常都是意外發現的。我們不能期待專家為每一行資料都特製 MapReduce(Google 提出的軟體架構,用於大規模數據的並行運算),其他大數據分析框架也一樣有很高的進入壁壘,阻礙簡單的資料探索與分析。

擁有深度分析、數學、統計與程式技能的數據科學家,無疑是現階段最炙手可熱的人才,不過人才養成的速度遠遠不及市場需求。

挑戰 2:非結構化的數據難以採集

就現實面來說,大數據其實就等於「非結構化」的數據,也就是從文本分析到未經梳理的文字、聲音與影片導出的數據。這些文本分析景觀,有著幾乎堆積成山的問題,讓我們難以利用非結構化的數據幫助日常的企業營運決策。這些問題包括:

  • 不同的內容需要運用不同的工具:客戶迴響與產業分析各有不同的語言分析工具,如果使用一般的分析軟體,可能就會犧牲精準度。
  • 不同的時機需要運用不同的文本分析技術:自文本中萃取企業內部資訊,跟分析社群媒體情緒波動是完全不同的挑戰。
  • 文本分析的結果不可預測:挖掘大量網頁、電子信箱中的信件、以及其他文件,通常能夠顯示過去未知的關聯性。只是,即使大數據的貯存,讓我們能夠更便利的捕捉難以控制的數據,不過後續的分析,光有大數據的存在是沒有多少幫助的。

挑戰 3:大數據難以重複利用

一般而言,數據的蒐集、貯存、使用,都是針對單一目的,像是投資銀行蒐集 10-K 文件(美國上市公司年度報表),協助買方從事權益分析,生技公司在資料庫中儲存臨床實驗的結果,向 FDA(美國食品藥品監督管理局)提交報告,電商從製造商擷取庫存滋料庫,與他們自己的網站內容管理系統整合在一起。這些數據既然只為特定目的服務,自然很難再被利用到其他使用情境上。因此,風險管理人員無法從 10-K 文件的分析獲取與自己職務相關的資訊,生技公司的資深科學家沒辦法自臨床數據滋料庫預測早期藥物的成功機率,電商從業者也沒辦法重複利用庫存資料庫,辨識不同商品的戰略性差距。

挑戰 4:大數據只是故事的一小部分

從前幾項挑戰看下來,想要促成一家真正由數據驅動、且由數據決策的公司,光有大數據是遠遠不足的。大數據得跟傳統的企業資料來源(如交易與營運資料庫或 ERP 儲存系統),或者雲端 SaaS 應用(如 Salesforce 的 CRM 資料)、無數的影子 IT(shadow IT)數據來源(包括試算表、簡報、文件、SharePoint),整合的工作極端昂貴而且曠日費時,但是如果不做,那也甭想利用大數據解決企業的問題了。

挑戰 5:大數據的「準備」階段成本極高

大數據時代的普遍心態與工具,總是鼓舞著我們蒐集愈多數據愈好。不過數據要有價值,在準備的階段就需考量整合、散佈與利用。大數據的「準備」可能代表三種情況:

  • 發現(discovery):在大量的數據儲存中辨識正確的數據記錄
  • 去蕪存菁(curation):評估與改善數據的品質、可靠度與精確度
  • 組合(alignment):將數據概要與個人記錄以常態的模式聯繫起來,以利整合與分析。

普遍來說,數據的準備,幾乎完全是純手工作業,因此非常冗長乏味,消耗很多時間,而且還很容易出錯。

要克服這些挑戰的方法,就是把大數據「變聰明」。Lee Feigenbaum 把未經處理的數據稱為「啞數據」,他也提供了「讓數據說話」的五個方法,我們將會在下個禮拜分享給大家。

巨匠電腦設計了程式/資料庫課程,教你程式設計、大數據分析與應用等等,快來巨匠電腦輕鬆學!

文章與圖片出處: http://goo.gl/DytQeV

 

朋友問我巨匠電腦好嗎~

巨匠電腦評價我覺得不錯啊

巨匠電腦給了我一個機會去找到另一個自己(轉圈^__^)

選擇自己喜歡的學習方式就是最好的-巨匠電腦心得分享

評價高!巨匠電腦分享用大數據創造絕佳客戶體驗的6個絕招!

錚/

用數據來行銷!巨匠電腦分享用大數據創造絕佳客戶體驗的6個絕招!

對於行銷來說,資訊就是力量。在一個市場調查中顯示,各行各業的行銷高手們不約而同的提出了一項市場致勝關鍵:大數據(Big Data)。
1507281052410.png
2012 年 2 月,紐約時報記者 Charles Duhigg 報導了一則新聞《How Companies Learn Your Secrets》1,內容是這樣的:一名高中女生收到了 Target(類似美國的大潤發)所寄給她的折價卷跟 DM,廣告主打孕婦裝及各式嬰兒用品,這名少女的父親看到後十分生氣,認為 Target 這些廣告是在鼓勵未成年少女懷孕,便氣沖沖地去找 Target 經理理論,經理當下也只能道歉了事,而且在幾天後再度打電話拜訪說明,沒想到這名父親反而在電話中羞愧的向經理道歉,道歉的原因是…,原來他女兒已經懷孕了,預產期在 8 月。

當時這則新聞引起了廣大討論,大家紛紛讚嘆於 Target 公司的「讀心術」,但相信你已經猜到這個故事中的箇中奧妙 –– 數據。順帶一提,這一年(2012)也是被公認為「大數據」熱潮發燒的開始!


從網路上瀏覽的頁面、光顧的網站、所點擊的連結,掌握這些數據的公司比你還要了解你自己。有了這些資料,企業不需要「靠直覺」猜測客戶的需求(更何況有時候客戶也不知道自己要什麼),數據不說謊,這也是為什麼搜尋引擎、社群媒體能夠逐漸擴大自己的專業領域且立於不敗的地位,關鍵就是數據、數據、大數據!從這裡也更能理解為什麼許多企業年年砸下大錢在資料取得、資料分析上,就此設計更好的行銷手法來迎合使用者、吸引新顧客。

在現今的社會中,如何利用大數據創造絕佳的客戶體驗成了主宰市場的訣竅,知名 B2B 市場行銷專家Paul Dunay 曾傳授六個把大數據轉換成絕佳的客戶體驗(Costomer Experiences)的絕招,在此分享給大家。

1)市場不是瞬間變化而是連續演化的

你得先明白,利用大數據所得到的結果,可能會完全顛覆你平常做事的條理,但別想著要一次改變所有的事情。最有經濟效益的方式是「test and learn」,一邊測試一邊學習,以應用程式設計為例,一次修改 20 個小地方絕對比一次全面革新來的有遠景,類似的例子比比皆是。

最厲害的高手是利用數據來微調和優化,他們追求的是穩定的成長跟改善,一步踏穩再踏一步直直向前行。

注意事項:上述戰術不是於各種情況,你必須意識到有些改變是必須立即反應的,同樣以應用程式設計為例,如果你的程式存在問題,例如會影響到使用流暢度的「bug」,那當然是要在幾小時內做出調整啊。(有些神經大條的人就會慢慢拖,等到下次更新再來改善,那就輸定了!)

2)數據要用對地方:個別擊破

首先你必須把你的終極業務目標分成數個小專案,再針對每個專案來選擇數據、使用數據,舉例來說,如何吸引新客戶、如何增加客戶忠誠度、如何提高終身客戶的數量。藉由這樣的「個別擊破法」可以幫助你決定數據的類型、分析的方法。尤其記得一次專注於完成一個專案、達到一個目標。

3) 從公司內部推廣大數據概念

基於「數據導向」、「數據為證」的行銷手法在某些公司中並不是人人都能理解,因此為了確保公司全員能夠擁有共識,教育推廣大數據是十分重要的。除了鼓勵知識共享、持續學習以外,也應該用容易理解的方式解釋數據分析的結果,例如資料視覺化,讓數據專家與非專業人士都有共通的「語言」。

4)建立一個專門的大數據團隊

一個理想的大數據團隊應該包括行銷策略師、市場分析專家、網頁開發人員、尤其是創意設計師 –– 儘管他們總是認為必須考慮「數據」這項因素的創意點子十分讓人頭疼,將上述這些人跟負責電子商務跟網站最佳化的專業人士整合起來,最後選出一個負責任且積極推動進度的人來帶領這個團隊,以「增進客戶體驗」為目標。

5)你的數據最有價值、讓你最有優勢!

你從自己的網站和顧客關係管理(Customer Relationship Management, CRM)系統所得的即時數據比你從外部供應商獲得的數據更有價值、更值得信任,因為「你的數據」來自「你的顧客」,是你的顧客們真實的軌跡記錄,更是你的競爭對手無法取得的寶貴資訊,而這些都能成為你的優勢!

6)追求即時反應,準確了解每個顧客的需求

一個頂級的行銷專家,應該是追求顧及到「每位顧客」的需求,利用大數據,你能追蹤不同環境不同條件下獨一無二的顧客,如果行銷手法能精準至此,能為每個人打造最棒的使用者體驗,那他們一定會消費更多。

若做到以上這一切,你的顧客絕對會再回來。

巨匠電腦設計了程式/資料庫課程,教你大數據的分析與實務應用、程式設計等等,快來巨匠電腦輕鬆學!

文章與圖片出處: http://goo.gl/NwcMi5

 

補習人生 巨匠電腦讓我看見光明!!!

補習班與我►巨匠 P.K. 聯成

巨匠電腦,著實地讓我上了一課!

感謝巨匠電腦,服務態度超級好!