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。