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什麼是大數據?你的公司適合用嗎?

[fa icon="calendar"] 18-4-13 上午11:46 / by Robert

Robert

什麼是大數據

什麼是大數據?傳統數據處理應用軟件不足時,用以處理它們大量或複雜的數據的術語就是大數據。近期技術的進步,它可以在短時間之內處理龐大的資料。它並不像統計的抽樣,它藉由觀察與追蹤的事情,找出一種趨勢,能夠提供決策者解決方案,甚至預測未來。應用層面非常的廣,除了政府決策、社會議題,許多公司早已擠身大數據的行列。

 

巴菲特曾經說過:「人是有情緒的生物,唯有數據是完全理性的。」人無法永遠都做對決策,但是數據可以告訴你真相,幫你決定方向。

 

大數據與人工智慧的出現,對世界造成了一場廣大的科技革命。大數據並沒有大家想像的困難,就是一大群數據的總和。它的思維是利用一整套方法來幫助人們透過數據尋找相關性,最後解決各式各樣的難題。當人們改變思維方式後,就可以開始完成許多過去不可能解決的問題。

 

為何要用大數據?

在過去,許多公司仍然習慣使用舊式的行銷管理方法,利用自身的經驗、以往的習慣,與團隊討論訂定績效與目標、擬訂不同的方案。這或許可行,但仍有一定的風險,畢竟在這個科技與社會變動迅速的時代,一次成功的策略,不一定能夠套用到下一次。不同產業之間、不同地區,銷售與行銷模式也大相逕庭。

 

當我們擬定了錯的策略,做錯了決定,覺得有些事情沒有正確解答,然後推給機緣與命運時,這更是大錯特錯。

 

因為數據將會告訴你答案!

 

美國過去毒梟猖狂,政府利用各種方式都無法遏止毒販的增加。最後他們利用了大數據來尋找到販毒嫌疑人。這種方式不僅可以解決社會問題,也能夠應用到企業上。普拉達  (  Prada  )  也是利用大數據,將其銷售額從15億美元在短短十年間,幾乎翻了三倍,到了 40 多億美元。

 

大數據的思維

現在數據化的時代已經到來,隨著時間的演進,它不會被淘汰,只會成本越降越低、結果越來越精準。

 

其實,我們天天都在使用大數據,經常利用數據來解決問題。我們腦袋自動會做分析、歸類,而做出相應的行為。


生活中,你會不經意發現你的另一半在某些日子心情會特別好,某些日子容易憂鬱。或是在某個時刻你做出某件事情,他會特別雀躍;某個時間點做出某個行為,會使他生氣。

 

於是,你的下意識會開始分析,他喜歡哪件事情,並猜測最好哪個時段不要做出哪些事來「惹怒」他。為了達到增進感情或是和睦共處的目標,你調整了自己的行為模式。

 

這聽起來理所當然沒什麼大不了,但這就是蒐集數據手段的源頭。之後漸漸發展出統計學、科學與數據分析等知識體系。使用大量的數據來當作背後的資料庫,利用技術與精密的計算來分析。在一些基本假設、各樣測試之後,建立模型。如此一來不僅可以得到解答,甚至能夠預測未來。

 

大數據是什麼?

大數據是什麼?其實就是先從生活情境中找好幾個關鍵數據,利用資訊規則先堆積出一個數學模型,再藉由逐步數據收集的過程中來修正這個模型。但問題是我們「如何把行為轉換成關鍵數據」?

 

以上段由自己的行為來判斷伴侶情緒為例,若要做成一個數據模型,並不是單純的計算與另一半情緒有極大起伏的出現次數,還需要判斷自己,有哪些行為會反映在該實驗之中,並思考這些行為會反映在哪些可以被量化的表徵上。

 

「 生氣 」 也需要事先被定義。有些女生生氣了卻說自己沒生氣,有些男生講話比較激動貌似在生氣,但其實只是比較大聲而已並沒有生氣。專業的諮商師不一定有數據敏感性;資訊處理人員則缺乏專業深度,而且這些人還需要社會學想像力,來還原人類行為與環境的推論關係。大部分人所受的專業訓練,沒有涵蓋得這麼完整,這就是大數據「 塑模 」 的瓶頸。

 

但其實許多企業真正要做的不是採納這個技術,而是利用大數據的觀點,來反思企業經營的做法。

 

誰會用到大數據?

知道了大數據的原理與概念後,可能很多人會產生疑問。

 

大家一定聽過的 Google 和 Facebook 。這種大型公司都是利用大數據來做決策,訂定公司下一步的方向,如何創造更大利潤與業績。

 

Google如何運用大數據?

Google 公司雖然沒有到處宣傳他們公司內部的作業方式,但確實已經擁有龐大的數據資料庫,甚至已經開發出很多處理這些數據的工具。 Google Analytics 就是其中之一,也有證照的考取。這方面的業務不只是網頁搜索,還衍生為可以隨時查詢任何可測量數據的中央端,這些數據內容包括購物訊息、股票漲跌、最新新聞、天氣信息、航班延誤。

 

大數據分析 ( 利用工具對數據進行分類,並讓這些數據產生價值 ) 加以很好利用的實例是,我們可以很方便的檢索相關的訊息。在  Google  搜索中就運用了非常複雜的算法,在使用者查詢相關訊息時可以與所有可得的數據進行匹配。大家最熟悉的 SEO ,也是因為這一套演算法下所產出的一種搜索優化方式。

 

對於其他更複雜的操作,比如翻譯。 Google  會調用其他內置的算法,這些算法也是基於大數據的。 Google  會研究幾百萬篇翻譯文章和演講,然後給出最準確的解釋。其實廣告投放再行銷的概念,也是利用大數據分析,希望吸引那些與他們的網站和商店的用戶畫像匹配的消費者。

 

儘管 Facebook  和  Google 在市場定位方面存在很大的差異,但他們擁有非常相似的業務和數據模型。

 

 Facebook如何運用大數據?

對於 Google  來說,就是在線信息、數字和事實。對於  Facebook  來說,就是用戶。臉書讓我們與家人和朋友之間的溝通變的更方便和高效,這使得  Facebook  在短短數十年的時間內成為全球最大的公司之一。最近  Facebook  執行長到法院說明資料洩漏問題,這也意味著  Facebook  可以從我們身上蒐集了大量的數據;而我們自己也可以利用這些數據應用在具體的場景,包括搜索老朋友、與我們搜索的結果進行匹配。

 

Facebook  研究的先進技術,像是圖像識別,能夠訓練機器紀錄幾百萬張圖像,該技術可以辨認出圖片或視頻中的物體或細節 。這也是為什麼在我們放照片的時候,機器會幫你辨識出這個人是誰。

 

透過這種技術,它也可以同時記錄我們瀏覽過的文章、圖片與資訊,來更了解用戶以及他們的喜好,使得  Facebook  可以向任何企業出售精準的廣告,這其實也就是再行銷的概念。 Facebook 可以根據詳細的人口數據以及興趣數據,幫助企業主找到潛在的消費者 。或者也可以讓 Facebook 使用大數據分析,尋找那些與公司目前消費者類似的人群。

 

新創公司更需要數據驅動化

大數據很夯也很重要,但跟我好像沒什麼關係?只有那些在 IT 業務上投入數百萬甚至上億美元的大公司才有可能從中受益?或是只有那些擁有海量數據的公司才會有所作為?看到許多大公司的應用,會突然發覺大數據好像很遙遠,其實並不然。新創公司在沒有太多實戰經驗的狀況下,除了找到 PMF 之外,更需要同時做一個數據驅動的公司,利用數據來幫助公司做決定、擬定未來策略和方向。

 

如何成為數據驅動化的公司?

近年來越來越多人知道大數據,也知道公司該「數據化」了。因此,到了2016年上半年,許多台灣企業的數位廣告預算首次大於電視廣告。公司紛紛開始聘請程式設計師加入公司的行列;UIUX 設計師、數據分析師也將快成為一間公司必備的職務。但是聘請那麼多數位與數據人才,耗了那麼多的成本,真的有為你達到理想的成效嗎?

 

大家都爭著想成為數據驅動化的公司,但是到底該怎麼做呢?趕快來了解吧!

立即成為數據導向的公司

Topics: 網路行銷策略, 網路行銷知識庫

Robert

Written by Robert

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