- 工商時報,台北訊
- 2018/2/24 上午5:30
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近年來「大數據」一詞蔚為流行,企業紛紛找尋市面上可供「大數據分析」的數位工具,期待透過它協助企業找出更多商機,帶動實際產值提升競爭力。
不過隨著「大數據」一詞的出現,市面上眾多數位工具競相推出,也因此,如何找到符合自己企業所需的產品對症下藥,也成為老闆在數位浪潮下的一大課題。
實踐大數據分析前,應該先知道大數據的定義。
英丰寶資訊總經理林哲斌認為:「一談到大數據,大部分的人都認為資料量一定要非常大,這是因為大數據來自英文的Big Data。
對一般而言,這個翻譯有些誤導了Big Data的真正含義;大的含意和英文的big都是「強大」的意涵,而非「大小」的大。
」
一般企業經營的數據,主要都是來自企業本身的財會系統、ERP、供應鏈系統、製造系統、CRM…等內部營運系統,這些內部營運系統所產生的數據對於資訊人員,已經造成非常大的工作量來整合,與產出各使用單位、高階主管所需要的資訊與報表。
理論上,內部的數據應該是最容易管理、控制的,但一般而言即使是大型的企業都很少應用超過30%的內部資料;這意味著最容易管控的內部資料應用,其應用都還存在著許多問題與困難,更遑論整合外部的資料了!
資料種類與屬性大致可歸為四大類:內部資料、調查資料、社群資料、開放資料。
內部資料與調查資料屬於可控性較高的初級資料;社群資料與開放資料屬於可控性較低的次級資料。
內部資料含企業營運的各種資料、企業網站的資料、各種硬軟體紀錄的資料、App的資料,及物聯網的資料等。
調查資料主要包含觀察的資料和問卷調查的資料;社群資料顧名思義就是像臉書、PTT等社群網站產生的資料,及部落格的資料等;開放資料則包括政府部門、獨立研究單位、非營利組織,或其他機構各種收集後公開的資料。
妥善運用四種數據,將數據轉換成企業實質商機。
根據多年來的數據分析經驗,除了掌握最容易取得的內部資料外,也可以以極有效益的成本來增加調查資料的蒐集。
內部的資料通常是已經發生過的資料,反應各種經營管理的狀況;而調查的資料則包含正在發生中的觀察性資料和客戶、合作夥伴的經驗與想法以及預計性或計畫性資料。
這兩種較為可控性的資料若整合在一起,自然形成資料的互補效益;前者屬已經發生的資料,後者則為即將發生的資料,至於社群資料與開放資料則屬較不可控的資料,尤其是社群資料。
運用大數據已經不再是未來式,而是現在進行式!因此,若要駕馭大數據,企業本身不一定要先安內再攘外,可以從最低成本、最短時間就能實施的為優先;不論是先掌握內部和調查資料、藉社群資料瞭解社群對企業本身和其他競爭廠商的反應、或是應用開放性資料與其他資料整合來探討影響產品銷售或市場接受度的因子。
畢竟,這四大類的資料是需要永無止境的更新、整合、應用、視覺化、分析,以利企業主管的及時決策與行動來強大企業經營的體質。
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