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Big data應用讓企業獲利翻倍

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2014雲端博覽會數位講堂演講

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Big data應用讓企業獲利翻倍

  1. 1. www.themegallery.com Big Data應用 讓企業獲利翻倍 如何在大數據海中掏金 2014雲端博覽會 數位講堂 翁國倫
  2. 2. www.themegallery.com 目錄 1. 建立基本觀念 2. 如何開始Big Data? 3. 應用案例分享 4. 如何在大數據海中掏金?
  3. 3. 建立基本觀念 Wallace 翁國倫
  4. 4. 到底要多大? Big Data 到底多Big才算數?  1GB  1GB X 1000 = 1TB  1TB X 1000 = 1PB 100萬支隨身碟!!
  5. 5. 大就是大數據Big Data? Big Data只有大嗎?  多元格式  複雜型態  增長快速 半結構化資料 結構化資料 非結構化資料 資料庫 管理系統 檔案文件 固定表單 操作記錄 使用行為多媒體資訊
  6. 6. Big Data從何而來? Wallace 翁國倫 超過20億人 使用網路 300億個以上 RFID 裝置 46億台 行動裝置 近億個智慧家用 傳輸裝置 每天增加的討論內容 12+ TBs 其他各種 形式的資 料 ?? TBs 每天增加 使用記錄 25+ TBs 進入『物聯網』後,數據會更多,累積會更快
  7. 7. 如何開始BIG DATA? Wallace 翁國倫
  8. 8. 技術可行性 電信 政府(公共事業) 交通 金融 醫療 教育 能源 High Mid Low Low Mid High 率先使用大數據的產業 不論技術與需求度都高 分析成果對於商業應用 顯著而立即 投入預算產生獲利可期 值得研究技術 方案的產業 組織內部有巨 量資料 期待巨量資料 分析成果 預算足夠 電子商務 現行需求度 流通買賣零售 製造 Big Data的產業特性分析 8 暫時不需要 跨入此領域 資料取得不 易 分析資料對 於產業幫助 不大 農業 養殖
  9. 9. 整合發揮價值 4V  大量性(Volume)  多樣性(Variety)  速度性(Velocity)  價值(value) 站在結構化基礎往資料海前進
  10. 10. 萬變不離其宗 產 集 存 析 決 Wallace 翁國倫 • 產生資料數據 • 發掘資料 • 定義數據來源 • 蒐集資料數據 • 確認資料格式 • 內外部資料匯聚 • 保存資料數據 • 保存年限與備份 • 不同型態的最佳方法 • 分析資料數據 • 設定分析目標 • 選擇適用工具 • 視覺化呈現資料數據 • 輔助決策 • 建立商業價值
  11. 11. 開始前的自我檢查 產 集 存 析 決 Wallace 翁國倫 • 作業過程資料 能否產生? • 產生的詳細度 是否足夠? • 是否透過有效 的方法蒐集? • 不是自我產生 的資料有無管 道蒐集? • 資料保存的載具? • 保存安全性? • 保存完整度? • 企業目標如何落 實到分析目標? • 分析方法與速度 是否滿足實際需 求? • 透過圖表方式呈現才 能一目瞭然 • 整個流程必然產生決 策輔助 • 決策品質隨時調整流 程
  12. 12. 準備面對未來的無限可能 結構化資料僅能分析已定義  結構化是事先規範的儲存規則  非結構化資料成為寶庫 不要相信沒有事先定義的行為無法分析  交易資料(時間、帳號、品項、金額…)  交易評價(感受、收貨喜好、回饋…) 存下一切可能  不要懷疑,存下來就對了
  13. 13. 應用案例分享 Wallace 翁國倫
  14. 14. 尿布與啤酒是好朋友 Walmart的銷售人員『不經意』的發現  每個週五晚間,總是會有大量的尿布與啤 酒被一併購買 資料分析比對概念  看到數據、推測結果,do not know why • 美國的婦女們常會在週五提醒先生在下班後要順路 去幫孩子買尿布再回家,而同時先生也會想要順手 帶個幾罐啤酒歡渡週末  尿布區擺上啤酒飲料架  啤酒區擺上銷路較差、但價格較高的尿布
  15. 15. 恭喜你女兒懷孕了! 比老爸還早知道女兒懷孕 資料分析比對概念  乳液、棉花球、鈣片、鋅鎂營養補充品…25種 商品  採購動機採購行為採購品項一致性模 型
  16. 16. 找到你最想看到的廣告 Facebook每天需處理25億個訊息 每天累積交易資料超過500TB 讚、文字、照片、影片 巨量分析  調整架構儲存資料  維持服務運作效能  廣告分析,找到合適TA  推出新的服務
  17. 17. 快速才能降低風險 VISA Net每天需處理1.3億次交易授權 每年累積交易資料超過18TB 過往每次啟動分析約耗時1個月 巨量分析  每次啟動分析時間縮短為13分鐘  透過模型找出疑似盜刷  阻斷盜刷行為
  18. 18. 比對各種可能性 路口監視器不停的進行錄影 影像資料無法事先定義 分析資料龐大 巨量分析  建立資料儲存機制  導入影像辨識分析  整合GIS
  19. 19. 好吃真的重要嗎? 傳統品牌,老字號食品 銷售量微量下滑,廣告刺激無效 分析銷售數據找不到特別明顯的脈絡  結構化巨量資料無效 網友論壇討論分析(非結構化分析) 澳洲卡夫食品
  20. 20. 風速大小很重要 內部資料分析已達頂點,放眼外部資料, 跳脫盲點 了解天氣  精細程度  蒐集頻率  濕度、風速、風向 竹科工廠製程規劃  改變煙囪的排煙方向
  21. 21. 你搜尋我分析  搜尋行為成為最好的分析素材  關鍵字、點選、排序、關聯  免費的資料來源  非結構化的寶庫  了解TA的一舉一動 Wallace 翁國倫
  22. 22. 網友的意見可能影響你的品牌價值 網路評價蒐集  定義資訊來源  設定關鍵字與領域詞 • 不要相信共通性詞庫  情緒喜好必須被觀察定義  意見領袖才是重點 品牌是長期的,觀察當然也是  資訊必須被保存  不同期間的比較找出異同  不要受一個『活動』成敗影響
  23. 23. 如何在大數據海中掏金? Wallace 翁國倫
  24. 24. 掏不到金,肥了Levi’s 每隔幾年就要提出新術語 買設備、軟體、導入服務….. 總是無法完全理解  DB、AP、Web  ERP、SCM、CRM  ETL、OLAP、Data Mining、DW  VM、BI、Txt Mining  M2M、Hadoop、Splunk 、MapReduce 、 HDFS
  25. 25. 直覺很重要 擁有直覺與動機才是分析的key  好奇心  依照你的工作(商業模式)發揮各種想像力  丟出疑問,嘗試歸納一致性,變成模型 物流業者的巨量分析 最短時間 最少油耗 最低貨物損壞 出發 交通 氣候 目的 交通路線 路況 最短移動距離 天氣預報 地區實際天氣 車輛溫控調整 貨物裝載狀況 貨物運送注意事項 目的地路線圖
  26. 26. 多維報表分析-資訊日期比例分析 5.3% 9.1% 6.6% 10.1% 4.4% 2.2% 5.1% 22.0% 20.6% 18.1% 25.0% 20.2% 16.3% 21.2% 24.0% 7.0% 24.0% 26.2% 18.6% 18.8% 56.8% 44.5% 50.0% 54.4% 70.3% 78.0% 65.1% 17.5% 23.9% 24.3% 17.9% 29.6% 47.8% 28.2% 26.8% 41.6% 26.7% 26.9% 36.1% 38.2% 37.9% 46.4% 43.4% 35.4% 25.3% 19.7% 29.8% 60.5% 55.5% 57.5% 57.0% 50.2% 35.9% 50.6% 49.2% 51.4% 49.2% 46.9% 45.4% 43.0% 3月12日 3月14日 3月16日 3月18日 3月20日 3月22日 3月24日 3月26日 3月28日 3月30日 支持服貿比例 中立陳述比例 反對服貿比例 大數據分析協助掌握民意走向  3/19反對力量最高峰  3/24中立力量首度回檔
  27. 27. 電話行銷與客服  對事件的敘述方式如何歸納?  半夜挖馬路、晚上施工、三更半夜工程噪音  對地點的說明如何判斷?  民權東路建國北路口、榮星花園、民權東路三段2-1號  回答問題的說法如何一致?  服務成本如何降低? 文字探勘技術 提示話務人員可能的重覆 案件,減少重覆派工狀況 話務人員輸入案情時,提 示較標準的描述語,增加 資料記錄一致性 榮星公園路邊的路燈故障 民權東路與建國北路口的路燈故障 = …..捷運工程半夜施工….. 故障 …..半夜挖馬路….. = 自動分案判斷 案件趨勢分析 自動彙整常見問答FAQ
  28. 28. 任何產業都可以藉由分析數據而掏金  網路行銷正夯  比價、比價、再比價  你有、我有、他也有  該分析什麼數據?  訂購者回購記錄  商品出現頻率  搜尋關鍵字漲跌  商品交易數量  競爭同業狀態  產品金額區間  ……………. Wallace 翁國倫
  29. 29. 經費不足如何掏金?  先電腦化  檢視所有流程,儲存『數據』  設定量測指標  先從可以產生『可見』營收的開始建立信心  保存記錄,先不管能否分析  小量資料建立模型  嘗試各種可以『實驗』的模型  擴大模型的數據來源  強化模型的『校度』與『信度』  投入適當的成本  儲存系統、萃取模組、分析機制、資料視覺化 Wallace 翁國倫 產 集 存 析 決
  30. 30. 行動就會有收穫 Wallace 翁國倫 客戶行為分析 網站流程改善 產業情報蒐集 精準行銷 降低服務成本 提高生產效能 資源分配規劃 免除流程漏洞 確保法規遵循 風險因子管理 減少庫存囤積
  31. 31. www.themegallery.com 金礦一直都在,只是有沒有用對方法 翁國倫 Wallace.weng@gmail.com

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