“创意”是决战大数据时代的关键

资诚企管顧问公司执行董事刘镜清

资诚企管顧问公司执行董事刘镜清

资诚企管顾问执行董事刘镜清,曾经担任IBM工商事业群总经理,是Big Data在国内推展的先头部队。他可以分享的Big Data成功应用案例,不可胜数;但他也提醒,「Idea」才是最重要的分母。

「网络上关于Big Data的讨论很多,似乎都认为资料量要达到「太位元」(Terabyte,TB)才算Big Data,我的看法不太一样!」

发会员卡是为了抽样调查

资料究竟多大才够?其实取决于「用途」,有时资料少少的就够了;「采矿」(Data Mining)前,对所要探勘的答案与后续市场策略,要计画得够清楚,才是Big Data能否奏效的重点。

举一个非Big Data的案例来类比,或许有助思考工具与目的的关系。日本便利商店Lawson借发行会员卡来了解消费者「到店距离」与「购买行为」的关系。他们想知道:住在多少距离以内的消费者会到Lawson购物?多远的距离或哪一种商品类别,会让消费者选择量贩店?

所以,外界看到的或许是Lawson发行会员卡,而Lawson则心知肚明自己的目的是抽样调查。

Big Data非新鲜事

目前全球最大的资料库就是互联网,由于世代经验的落差,想要了解消费者代代不同的想法,到网络上「捞」资料,是最精准快速的方法,「了解使用者想什么」 ,正是脸书(Facebook)维持身价的关键,只是它还没开始大张旗鼓地「开矿」。

不过,Big Data所归属的商用智慧(Business Intelligence,BI),已行之有年,分析大量「既有」资料的作法,并非新鲜事;只是Big Data使用累积的庞大资料,再加社群,两项新元素让既有的BI产生空前变化。

Big Data计算分析出的模型(pattern)具有预测能力,而且数量之多,远超出人脑所能记忆。最典型的例子是气象预报,Big Data分析的台风路径,即使专业气象人员也很难全数记住。

应用,火星文是「罩门」

应用Big Data,没有产业限制,从半导体业的生产线品管、民生消费与金融业创新产品与服务、手机制造商收集使用习惯,到选战分析数以百计的电视谈话性节目、政府部门查漏税、漏水、疏运交通、国土安全……,全都派得上用场。

「语意分析」是Big Data的最大障碍之一,它判断有「弦外之音」的关键字会失准,也看不懂圈圈叉叉的「火星文」,否则,只要使用目标清楚,通常都能发挥大效益。