上一篇有討論到Big data的演進史,而這一篇主要是要介紹其所能帶來得效益。早在還沒有Big data這名詞之前,在電子商務的帝國Amazon,就一直再探討跟實做:從user behavior logs挖掘出購買之推薦。迄今這樣的出發點依然不變,分析仍然為Big data中相當重要的回饋結果。凡事回歸效益面,如果big data無法帶來效益,那一切討論都是空談。綜觀未來應用的角度,在此我姑且將之分為三個面向說明其效益~

 

Big2C(Big data 2 Consumer)

Big data…用專屬於你的資料來分析你。在以前yahoo拍賣有自己的我的最愛、eBay有自己的、露天有自己的、xxx網站也有。每個網站都有一個我的最愛,我的蒐藏,讓你可以記住你最喜歡的商品是什麼。但試想yahoo拍賣或購物,瞭解的你只是片面的你,若他裡面沒有賣車、或賣書,那你喜歡的車款可能會記錄在另一個買賣車子的網站記錄中;而喜歡的書籍可能會記錄在博客來中。因故,每個網站看到的你都是片段化的,不是你的全貌,因此如何在適合的時間點推薦給你好的商品,談何容易。

但在big data的世界中,大多開始收集起專屬於『你』的歷史紀錄。舉個例子:Giftag是一款在FirefoxIE瀏覽器上的外掛程式。網路用戶在瀏覽網頁,尤其是購物網站時,可以利用該程式將中意的商品加入商品清單中,並與好友分享。這個應用程式一推出,便大受歡迎,每天都要回應數以百萬計使用者的造訪,以及大量資訊的存取。雖說giftag不是一個偉大的平台,但他做到了一點,『跨網站收藏,那是真正屬於你所需要的wish list,從中可以瞭解,你關注什麼?你喜愛哪些類型的商品?而不在是用yahooebayxxx網站的歷史紀錄來看你開始用你自己的清單來看你。試想何者較準呢?』。上述這件事情在以往面臨最大的問題是資料量,但在big data的世代中量已經不是問題,許多好的解決方案都已經在背後等著。

 

Big2B(Big data 2 Business)

收集的背後,當然力求就是『精準行銷』。試想big data到底要從哪一方收到錢?殺頭生意有人做、賠錢生意沒人做,這諺語應該闡述得很清楚,沒有辦法獲利那一切都別想了。對於企業而言,一切的目的就是把產品跟服務販售出去吧,應該不難理解。big data中,分析必定環繞在你的喜好、你的團塊、你的行為模式等。目的就是要給你好的『建議』、而非廣告。切記!『建議』跟『廣告』只在一線之隔,對你有用的資訊就叫做建議,對你無用的那就是廣告。所以big data求的就是真正瞭解你,瞭解到可以隨時給你夠值得的建議,而這建議會使你付費享用或去購買,這樣才有企業買單,才有行動廣告業者會投入接單,整個生態鏈才串的起來。

 

Big2G(Big data 2 government)

全民共享會是big data應用不錯的起步。公部門非常適合用big data立即收集國情,即時分析各種資訊,帶給民眾更加的服務體驗,畢竟納稅人都有權利獲得更好的服務。以下將從交通防災環保天候等議題來闡述,big data可發揮的效益如下~

就交通而言:由於車輛流動資訊跟交通動線的配合,未來民眾可以瞭解更好的路線行駛規劃,而隨時搭配各路線的平均行駛時速,非只是用最短路徑來建議。

就防災而言:感知的技術越來越成熟,可收集起全國橋墩、山區道路、山區土石的蓄水狀況等來判定遇到風災、豪雨等事宜該如何應對,另外即時公告各地區需注意事項,此後防災不再是被動等待公告,而是所有民眾可以主動擷取相關資訊亦可隨時瞭解災情的變化,做進一步的因應與防範。

就環保而言:至於環保議題當然可以收集各工廠、企業、地區等所排放的碳含量,來進一步做管制或改善,符合世界的環保趨勢與永續經營的精神。

就天候而言:至於天候的收集,可以搭配各種的農作物來達到最適化耕作計畫,以及總量的控管,避免有價值的農作物產量太低、也可防範過多農耕者過於集中生產同質商品。這些都是政府可以做的,而且由於監控的數據屬於全國性事務,這種data的收集比較沒有個人化議題,也對國人都有幫助,一方面有助於對民眾服務;一方面也可以建構出一個夠強健的big data analysis platform,可供後續商轉給業界經營。

 

總結:

data big將使買賣從:賣產品、賣服務、跨入賣商情。商情分析一直是企業很專注的事情。舉個例子,國外的遊客一年來訪台灣的人數有400~500萬人,這些人去台北玩的需求是?去花東玩又是圖什麼?去台南、高雄又想幹嘛?而來台中跟日月潭的又是何族群?如果big data可以快速給予這些進一步的商情分析那我想觀光相關產業(包含民宿、飯店業、觀光地點、旅行業者)勢必會有興趣出錢買回分析資料。因為資料可以告訴他們,你的目標客戶期待你做什麼,在big data來臨的世代,不是消費者要迎合商家,而是商家要迎合消費者,這道理很簡單,付錢的人最大!(如同web1.0web2.0,轉由消費者驅動市場之道)以上只是一個例子,族繁不急備載這也是IBM很想走的一條路,收收資料、出出嘴、拿拿錢呼~好高尚的一份職業啊。

 

Big data的來臨,不要忘了事後的分析。當然搭載了行動裝置這個載具,一切的營運模式將更為多元。這是post-PC時代,帶來的衝擊與商機。至於背後有多少技術有待克服,我想會在下一章big data的技術挑戰說明之。

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