在數據量高速成長的時代下,舉凡在公司呈現的績效報表、在通訊軟體中傳送的文字訊息和社群平台上發布的照片貼文,都是含括在大數據範疇之中的資訊,因此在豐富的資料中,如何從中汲取重要的資訊加以分析,並得出核心的商業洞察結果,將會是企業在大數據時代下成為領先者的關鍵驅動力,以下將帶大家初步認識大數據,並找出其中所隱含的龐大商機!

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什麼是大數據?

大數據

(Photo Source:Shutterstock)

大數據是以高速成長的龐大、富含多樣性和具有數據處理即時性的資料,也就是熟為人知的 3V(數量 Volume、多樣化 Variety、速度 Velocity)特徵,相較於傳統只能針對結構化的資料格式(例如:表格)進行量化分析,大數據結合了半結構化(像是 JSON、CSV 等檔案)及非結構化(例如:文字、影像)等形式較為彈性的資料,讓這些種類多元的資料得以進行質化分析。因此,無論是透過量化或質化的資料探勘技術,都可以針對大數據背後所隱含的脈絡加以分析,提升數據所帶來的價值。

此外,在數據量快速膨脹的同時,對於資料的處理及運用也須地格外地謹慎,對此,大數據從過往的 3V 進化成強調資料的真實性(Veracity)與價值(Value)的 5V,除了重視收集到的資料品質、正確性、完整性和可信度外,當面臨決策制定時,也會更為關注資料的有效性以及所帶來的商業價值。

大數據如何加以分析?

大數據

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在理解大數據的定義後,進行後續的數據分析將會是賦予資料價值的重要過程,能夠帶領我們從龐雜的數據中獲得重要的洞察,進而幫助企業解決問題和創造價值,下述將會依序介紹四項數據處理的步驟:資料收集、處理、清理和分析,來增加讀者對於數據分析的理解!

•資料收集

進行數據分析的第一步便是收集所需的資訊,無論是從電腦本地端、雲端、手機 APP 或是 IoT 智能裝置都可以是資料收集的來源,藉由數位工具的協助,當面臨各種形式的結構化或是非結構化的數據都可以迎刃而解,首先,結構化資料可以透過商業智慧(Business Intelligence)工具來收集,並可儲存在資料倉儲(Data Warehouse)中,而非結構化資料則可以透過後設資料(Metadata)加以描述非結構化資料的資訊(例如:影片的發布者、發布日期等等),並將其儲存於資料湖泊(Data Lake)中。

•資料處理

擁有巨量的資料後,下一步便是將這些數據進行即時的處理,然而,傳統的批次處理(Batch Process)僅支援定期處理集中且完整的大量資訊,因而在資料處理的過程中會產生延遲,對此,面對大數據的考驗,串流處理(Stream Process)將會是解決高流量和提供即時洞察的解方,它能夠即時地監控不同來源且多樣化的少量資料,並能夠快速地針對分散式資料加以分析和作出回應,降低資料處理的延遲,以提高做出決策的效率。

•資料清理

資料清理也可以稱作資料洗滌,是進行資料分析前的關鍵環節,透過資料修正和移除,讓資料的格式趨於一致來維持資料的品質。當不同的使用者從各式管道收集資料時,彙總在資料庫中的資訊出現重複和不一致的情形屢見不鮮,因此在資料清理的過程中,常見的方式為刪除重複和不相關資料,讓資料能夠以最完整、正確的形式儲存並加以分析。

•資料分析

在歷經上述一連串的資料收集、處理和清理的過程後,最後一項步驟是透過資料分析將數據轉換為商業洞察,使資料成為協助企業成長的核心助力。首先,藉由資料探勘(Data Mining)將資料分群,並從中找出數據之間隱含的關聯性,接著根據分群後的資料進行預測性分析,找出未來可能會面臨的機會與風險,讓企業能夠提前掌握先機並化解危機。此外,透過導入機器學習和人工智慧等工具,可以讓資料分析具備深度學習的能力,這有益於演算法持續優化,並能讓洞察結果提高企業決策的準確度,進而增強市場競爭力!

為什麼企業需要大數據?

大數據

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根據 statista 的研究指出,在 2025 年前,全球大數據分析市場的年營收預計達到 6,800 萬美元,並且會創造高達 181 ZB 的數據,然而在可觀的數據量下,在 Forbes 的調查中有提及,在一間公司中,平均有 80% 的未結構化資料尚未被有效控管,因此透過數位工具來分析和轉換未結構化的資料,將會是帶領企業超前部署的關鍵競爭力,以下將從四大面向切入,簡單說明為什麼企業需要大數據。

1、節省成本和提升營運效率

大數據的運算相當仰賴強大的基礎設施,透過雲端的大數據即服務(BDaaS)作為處理大數據的架構,可以為企業節省部署和維護本地設備的成本,同時也可以彈性地根據用戶的使用量進行付費(Pay As You Go),讓企業能夠有效的控管預算和成本。

此外,透過數位工具(例如:Hadoop、Spark)的導入也可以降低所需耗費的時間與資源,提供快速且即時地數據處理,以利於成果分析,並協助企業確立策略規劃的方向和最佳化決策制定的結果,最終帶來提升企業總體營運效率的助益!

2、獲取消費者洞察以達成精準行銷

消費者是決定企業留存與否的關鍵命脈,而消費者洞察正是對於顧客行為和反饋等資訊理解與詮釋的結果,透過下述三種大數據分析方法,則可以協助企業更加了解受眾,首先藉由比較分析檢視顧客的行為指標,即時掌握消費者動向,接著利用社群聆聽分析找出潛在的客群和問題,並從使用者的反饋來改善企業的品牌形象,最終再運用敏感度分析,深入剖析顧客對於品牌的真實感受和滿意度等資訊,進而針對痛點提出精準行銷方案,極大化數據的運用價值,為企業帶來提高顧客留存率,並找出高含金量消費者的實質效益!

3、掌握市場現況和未來趨勢

透過即時的大數據分析,企業可以快速的統整來自不同面向的資訊,進而全面掌握市場現況,從行銷層面而言,大數據可以使公司從全方位視角達成「Know your customer (KYC)」的精準行銷目標;以財務面而言,則可以提高金流的透明程度,也利於掌握資金配置狀態;而從營運層面來說,透過大數據的應用,企業能夠即時掌握物流倉儲狀態和顧客關係管理等資訊,也能良好適應變化莫測的市場。

此外,透過大數據預測模型來分析產業未來趨勢,將有助於提升企業的決策品質,讓大數據分析的效益極大化,協助企業贏在起跑點,維持在市場的領導地位。

4、加速創新與產品開發

根據 DOMO 的調查,全球每人平均每秒會產生 1.7 MB 的資訊量,無論是關鍵字搜尋或訊息傳遞都是創造和分享資訊的媒介,因此在可觀的數據量下,大數據的運用無疑為企業帶來了破壞式的創新,成為主導企業發展的力量,現今,導入商業智慧等數位工具來進行數據分析和管理,是讓企業得以更方便獲得關鍵洞察結果的推力,進而在營運策略上做出調整和優化,並加速產品開發與革新速度,持續帶領企業創造巔峰,共享數據帶來的無限價值。

大數據的應用

大數據

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根據《Digital 2022 Global Overview Report》,網路用戶平均每天會花費近乎三成的時間上網,而在 Forbes 的調查中指出,全球每日會創造高達 2.5 兆位元的資料量,因此在高流量的大數據時代下,從數據中找出隱藏的價值將是企業掌握商業趨勢的關鍵能力,下述將會以影音串流平台 Netflix 作為案例分享,提升企業對於大數據實際應用的認識,並從中闡述他們的成功之道。

截至 2022 年 4 月,Netflix 的用戶已達 2.2 億的高峰,身為影音串流平台的領導企業,Netflix 的商業模式是提供用戶每月的影音訂閱服務,除了拓展客群外,他們現在最首要的目標是提高訂閱戶的留存率,而其中的關鍵要素便是善加運用大數據分析的演算法來優化個人化推薦的精確度,Netflix 透過收集平台的搜尋關鍵字、搜尋量、影片評價、用戶的續看節目列表,以及頁面的瀏覽、滑動等未結構化資訊,精準預測用戶下一部想要觀看的影片,再透過 Personalised Video Ranking(PVR)的演算法,過濾用戶感興趣的影片類別,並且能夠進一步根據用戶的個別偏好,在 Netflix 首頁中的客製化片單,排列出用戶最感興趣的影片,提升用戶對於 Netflix 的滿意度和網頁停留率。

此外,也透過 Video-Video Similarity Ranker 的數據分析技術,針對用戶喜好的影片類別來推薦具有高度關聯性之影音內容,值得一提的是,在 Netflix 平台中,近乎 80% 的串流內容都是藉由大數據分析的個人化推薦系統,來有效預測用戶個人偏好,除了增加用戶對於平台的黏著度之外,也同時提升了用戶的留存率,成功帶動企業的持續成長!

大數據的未來趨勢

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儘管大數據分析帶來的核心洞察可以為企業創造新興的商業模式和解決嚴峻的議題,然而面對大數據的龐大規模和高度複雜性時,該如何確保數據在生命週期中能夠維持高品質將會形成一大挑戰。因此,數據管理將會是持續昇華大數據質量的核心驅動力,為了能夠即時地從大數據中汲取重要資訊,建立資料庫目錄(Data Catalog)來整合數據沿襲資訊(Data Lineage )和後設資料管理( Metadata Management),將會有助於分析者釐清數據和資料庫之間的關聯性,透過資料流向(Data Flow)的完整呈現,降低資料出現不一致性的情形出現,提升了大數據管理流程的效率和成效,這不僅成功為企業帶來加值的效益以提升長期競爭力,同時也在邁向數位時代的路途中,打下了穩固的基礎。(延伸閱讀:AIoT 是什麼?人工智慧結合物聯網,開啟智能生活新體驗


在大數據高速運轉的時代下,無論數據是以結構化或非結構化的形式儲存,透過數位工具的協助都能夠將龐雜的資料加以解構和分析,對此,企業能夠即時掌握隱藏於巨量數據背後的龐大商機,讓洞察結果提高決策品質,進而使大數據成為引領企業成長的幕後推手,實踐數位轉型的核心價值!

文/Vivi Peng|COMMEET編輯群


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