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Firefox和IE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yahoo、ebay、xxx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。在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web1.0到web2.0，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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