二次大戰(zhàn)時,德國納粹軍隊所使用的「ENIGMA密碼機」(音譯:恩尼格瑪密碼機),可以將普通的訊息,加密成亂碼,隨著轉(zhuǎn)輪與接線的設(shè)定和組合,變化出159京(1016)種密碼,利用無線電報的方式,把密碼傳給遠(yuǎn)端的伙伴,由接收的一方,用相同的系統(tǒng)解密,還原訊息。
ENIGMA密碼機的資訊量龐大,敵軍如果沒有解密系統(tǒng),即便是最出色的數(shù)學(xué)家,也必須攔截大量電報,經(jīng)過數(shù)星期的研究后,才能解開一個密碼;然而,ENIGMA密碼機只要稍微調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)輪和接線,瞬間就可產(chǎn)生無數(shù)組不同的密碼。
經(jīng)過長時間的研究解密,英國的數(shù)學(xué)家艾倫?圖靈(Alan Mathison Turing)結(jié)合了統(tǒng)計方法,與長期從情報單位所累積的資料,終于破解了德軍的ENIGMA密碼機,解密的時間從數(shù)周,大幅減短成一個小時之內(nèi),盟軍也藉著破解德國密碼通訊,扭轉(zhuǎn)了大西洋戰(zhàn)場的戰(zhàn)局,成為二次大戰(zhàn)的一個重要轉(zhuǎn)捩點。
3V組合而成的大數(shù)據(jù)
這幾年,人人都在討論大數(shù)據(jù)(Big Data、Megadata,或稱巨量資料、海量資料、大資料),根據(jù)義大利研究顧問公司META Group(現(xiàn)在改稱Gartner),分析員Doug Laney在2001年的研究報告中得知,大數(shù)據(jù)包含「量」(Volume,資料大小)、「速」(Velocity,資料輸入輸出的速度)與「多變」(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」,有些企業(yè)更在3V之外,新增了真實性(Veracity)和價值(Value)兩個V。
大數(shù)據(jù)近似于在二次大戰(zhàn)難以破解的ENIGMA密碼機,都擁有龐大的資訊量,并能在短時間之內(nèi),快速解構(gòu)數(shù)據(jù);不同的是,大數(shù)據(jù)包含許多非結(jié)構(gòu)性(見動腦小字典)的數(shù)據(jù)。
IBM華生實驗室經(jīng)理張書平博士表示,員工本身交流的訊息、客戶合作的建議、使用者對產(chǎn)品的看法等,都屬于非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。
早期的技術(shù),無法儲存、分析龐大的數(shù)據(jù),所以有很多珍貴的資料都被丟掉了;但現(xiàn)在分析技術(shù)進步了、所需的成本也降低了,這樣的情況下,就看企業(yè)要不要處理數(shù)據(jù)、處理的目的為何,以及該如何處理,這些是企業(yè)主使用大數(shù)據(jù)分析前,需要積極思考的事。
民眾走過的痕跡都是不容忽視的線索
根據(jù)全球27個行銷聯(lián)盟組成的GlobalDMA,和美國市調(diào)顧問公司W(wǎng)interberry Group,在2015年3月訪問了全球17個國家,約3000名廣告人員,所做的行銷人員使用大數(shù)據(jù)調(diào)查現(xiàn)況報告指出,行銷人員最常獲得大數(shù)據(jù)的來源,第一名是網(wǎng)站(66%),接下來依序是,智慧型手機App(58%)、電訪(51%)、社群網(wǎng)站(49%)。
星傳大中華區(qū)數(shù)據(jù)分析事業(yè)總監(jiān)Kishore Parthasarathy指出,隨著科技日漸進步,媒體從傳統(tǒng)的電視、報紙、雜誌和廣播,演變成各式各樣的數(shù)位媒體,品牌經(jīng)營者可以從 Facebook、Twitter、WeChat等社群平臺,或是民眾所使用的智慧型手機、平板、電腦等媒體載具,收集大量且變化快速的資料。
透過從不同數(shù)位媒體收集而來的數(shù)據(jù),企業(yè)主更能清楚掌握民眾的生活脈動,和媒體使用行為,像是民眾關(guān)心什么議題、在什么時候什么地點、使用什么載體瀏覽與品牌相關(guān)的訊息,藉以規(guī)畫出更切合民眾生活習(xí)慣的活動,并進一步分析數(shù)據(jù),用客觀的數(shù)字來判斷,在各個不同媒體上應(yīng)該投放多少的預(yù)算。
Parthasarathy強調(diào),每一筆資料都不容忽視,因為多樣化的數(shù)據(jù),可以慢慢拼湊出消費者的輪廓。而當(dāng)企業(yè)運用大數(shù)據(jù)時,不僅應(yīng)該讓熟悉大數(shù)據(jù)的專業(yè)人員,來管理和分析各式數(shù)據(jù)資料,更需要與不同領(lǐng)域的策略伙伴,建立起資料合作關(guān)係(data partnership),并與時俱進地利用新科技與新工具,才能從數(shù)據(jù)中找出更多的機會。
讓數(shù)字說話找出問題的解答
甲骨文亞太區(qū)企業(yè)架構(gòu)師王任遠(yuǎn)認(rèn)為,大數(shù)據(jù)最大的挑戰(zhàn)在于,如何統(tǒng)整、儲存和分析結(jié)構(gòu)性和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù),并讓數(shù)據(jù)跟傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)相輔相成,用新的方法和思維,去分析、應(yīng)用,找出數(shù)據(jù)的價值。
舉例來說,第34屆美國盃帆船競賽(America's Cup),Oracle Team USA就運用從海面上的訊息,像是風(fēng)速、風(fēng)向、海面氣象等,結(jié)合帆船本身收集來各種參數(shù),每天產(chǎn)生近200GB的數(shù)據(jù)。
透過WIFI傳送大量的數(shù)據(jù)到分析器Oracle Exadata,即使Oracle Team USA的數(shù)據(jù)分析團隊不在比賽現(xiàn)場,都能知道Oracle Team USA當(dāng)天的表現(xiàn),哪些地方需要修正和調(diào)整。
Oracle Team USA的數(shù)據(jù)分析團隊表示,Oracle Exadata縮短了數(shù)據(jù)生成及調(diào)查的時間。如此一來,各部門就能獲得即時數(shù)據(jù),并在開會前,先針對自己的部門修正問題。也因此,Oracle Team USA能在短短一天內(nèi),就有明顯的進步,最后成功打敗對手,衛(wèi)冕冠軍寶座。
王任遠(yuǎn)表示,企業(yè)應(yīng)該要專注在數(shù)據(jù)資本(data capital)上,看數(shù)據(jù)能為企業(yè)帶來什么價值,而價值也會因為產(chǎn)業(yè)、部門人員切入的角度不同,產(chǎn)生不同的價值。大數(shù)據(jù)不是只有企業(yè)的科技人員需要了解,行銷、業(yè)務(wù)、財務(wù)人員都需要一同學(xué)習(xí),因為大數(shù)據(jù)能夠協(xié)助做出客觀、聰明的決策。
王任遠(yuǎn)提醒,操作大數(shù)據(jù)前,企業(yè)不該假設(shè)如何解答問題,而是要讓資料說話,透過跟資料互動,找出商業(yè)模式,之后再用簡單的統(tǒng)計模型,檢測用大數(shù)據(jù)得出的商業(yè)模式是否有效。
有了大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)找出民眾需求
大數(shù)據(jù)除了能夠應(yīng)用在比賽中,更可以藉由累積和分析眾多的歷史數(shù)據(jù),觀察民眾的喜好、習(xí)慣,推薦他們可能需要的商品,Amazon網(wǎng)站近期推出的服務(wù)「Amazon Machine Learning」,就是一個很好的例子。
Amazon Machine Learning是以云端運算為基礎(chǔ)的服務(wù),協(xié)助合作廠商從龐雜的資料中,摘錄出對企業(yè)最重要的資訊。當(dāng)網(wǎng)友登入Amazon的網(wǎng)站后,Amazon Machine Learning可以根據(jù)網(wǎng)友的購物紀(jì)錄,從成千上萬筆的產(chǎn)品資訊中,找出網(wǎng)友可能會購買的產(chǎn)品,并讓他們在30分鐘以內(nèi)下單。
有了Amazon Machine Learning后,合作廠商和產(chǎn)品研發(fā)商可以透過分析數(shù)據(jù),優(yōu)化商品的服務(wù)或是消費體驗,創(chuàng)造品牌忠誠度,也吸引顧客再次上門。
雖然云端運算服務(wù)能夠提供企業(yè)主更多有用、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù),但IBM華生實驗室經(jīng)理張書平指出,臺灣的云端運算服務(wù),因為牽涉到資訊安全,許多廠商不愿意把資料提供給第叁方公司處理,這也導(dǎo)致臺灣云端運算技術(shù),雖然討論聲量很高,卻很少人因此從中獲利。
張書平預(yù)估,大數(shù)據(jù)的發(fā)展會愈來愈成熟,并深入到民眾的生活中,例如,透過大數(shù)據(jù)的收集、分析和應(yīng)用,未來手機App可以客製化幫民眾做更多事,是生活小幫手,也能跟手機的主人聊天,「大數(shù)據(jù)」可能會成為歷史名詞,但實際應(yīng)用會進入到各行各業(yè)。
從過去看見未來
大數(shù)據(jù)行銷最迷人的地方在于,從歷史資料中找出精準(zhǔn)的消費者洞察,也因此近幾年來,大數(shù)據(jù)行銷的話題熱度持續(xù)延燒。
不過比較可惜的是,臺灣因為企業(yè)規(guī)模小、愿意投注在大數(shù)據(jù)分析的資本也較少,再加上政府對相關(guān)法律的規(guī)範(fàn),相較于其他國家來得嚴(yán)謹(jǐn),所以臺灣在大數(shù)據(jù)行銷上,仍有許多的發(fā)展空間。
利用大數(shù)據(jù) 贏得美國杯帆船競賽冠軍
Oracle Team USA在美國盃帆船競賽中,每天觀察海面上的訊息,并結(jié)合帆船本身的資訊,產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù),讓后勤的數(shù)據(jù)分析團隊,時時調(diào)整、修正不足的地方,靠著理性的分析,成功衛(wèi)冕冠軍寶座。