採(cǎi)訪．撰文／李欣宜  

當(dāng)大數(shù)據(jù)充斥各種場(chǎng)合，從馬云到釋昭慧都侃侃而談，你還能不懂什么是大數(shù)據(jù)嗎？你也許已經(jīng)聽(tīng)過(guò)無(wú)數(shù)的大數(shù)據(jù)神話(huà)，但對(duì)于大數(shù)據(jù)仍停留在一知半解階段，《數(shù)位時(shí)代》磚訪各大大數(shù)據(jù)磚家，整理出你ABC應(yīng)該知道的大數(shù)據(jù)十問(wèn)。

Q：大數(shù)據(jù)是什么？
A：大數(shù)據(jù)（Big Data）又被稱(chēng)為巨量資料，其概念其實(shí)就是過(guò)去10年廣泛用于企業(yè)內(nèi)部的資料分析、商業(yè)智慧（Business Intelligence）和統(tǒng)計(jì)應(yīng)用之大成。但大數(shù)據(jù)現(xiàn)在不只是資料處理工具，更是一種企業(yè)思維和商業(yè)模式，因?yàn)橘Y料量急速成長(zhǎng)、儲(chǔ)存設(shè)備成本下降、軟體技術(shù)進(jìn)化和云端環(huán)境成熟等種種客觀條件就位，方才讓資料分析從過(guò)去的洞悉歷史進(jìn)化到預(yù)測(cè)未來(lái)，甚至是破舊立新，開(kāi)創(chuàng)從所未見(jiàn)的商業(yè)模式。
一般而言，大數(shù)據(jù)的定義是Volume（容量）、Velocity（速度）和Variety（多樣性），但也有人另外加上Veracity（真實(shí)性）和Value（價(jià)值）兩個(gè)V。但其實(shí)不論是幾V，大數(shù)據(jù)的資料特質(zhì)和傳統(tǒng)資料ABC的不同是，資料來(lái)源多元、種類(lèi)繁多，大多是非結(jié)構(gòu)化資料，而且更新速度非常快，導(dǎo)致資料量大增。而要用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值，不得不注意數(shù)據(jù)的真實(shí)性。

Q：為什么需要大數(shù)據(jù)？
A：因?yàn)楫?dāng)從人到機(jī)器都已經(jīng)被數(shù)據(jù)解構(gòu)，數(shù)據(jù)不僅僅是歐巴馬口中的石油或是黃金，它更是血液，貫穿每個(gè)人一生中每個(gè)生命階段。這并非危言聳聽(tīng)，更不是科幻電影，而是正在逐步成真的現(xiàn)實(shí)。
例如有一款叫做Ovia Fertility的App，藉由分析30萬(wàn)名會(huì)員的數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)演算法，精準(zhǔn)計(jì)算排卵期，提稿懷孕的機(jī)率，這個(gè)App已幫助5萬(wàn)名會(huì)員成功懷孕。又比如WorkDay推出一套軟體，預(yù)測(cè)員工的薪水漲幅和可能跳槽時(shí)間，幫助企業(yè)決定每名員工的加薪幅度、時(shí)間點(diǎn)和轉(zhuǎn)職時(shí)機(jī)。理財(cái)也逃不過(guò)大數(shù)據(jù)的掌控，騰訊就于年初推出中國(guó)ABC家用大數(shù)據(jù)決定借貸與否的銀行，微眾銀行結(jié)合辨識(shí)人臉和公安部門(mén)資料，決定借貸者的信用等級(jí)。
從懷孕生子、工作到理財(cái)，大數(shù)據(jù)將全面影響每個(gè)人與每家企業(yè)。對(duì)企業(yè)而言，大數(shù)據(jù)可望提稿服務(wù)品質(zhì)、增加管理效率、幫助決策和創(chuàng)造商業(yè)模式；對(duì)一般民眾而言，大數(shù)據(jù)是另一個(gè)自我，它可能比本人更了解本人，為你預(yù)先解決每個(gè)未知，當(dāng)一切都開(kāi)始數(shù)據(jù)化，你能夠不需要數(shù)據(jù)嗎？

Q：大數(shù)據(jù)一定要很大嗎？
A：雖然大數(shù)據(jù)的狹義定義是，資料量要在100TB到PB之間，但其實(shí)絕大多數(shù)的企業(yè)，都不符合這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，大企業(yè)如eBay、亞馬遜或AT T或許符合大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。但其實(shí)資料量只是大數(shù)據(jù)的其中一個(gè)面向，大數(shù)據(jù)揭示的是一種「資料經(jīng)濟(jì)」的精神，而非只是「大」。
「大，是大數(shù)據(jù)中ABC無(wú)趣的部分?！固祛ＹY訊（Teradata）技術(shù)長(zhǎng)寶立明（Stephen Brobst）認(rèn)為，企業(yè)真正要尋找的是非傳統(tǒng)的、而且未曾被挖掘過(guò)的資料，并且從這些資料中去提煉出價(jià)值，這才是對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)有的正確認(rèn)知，而非只是執(zhí)著于資料大小，只要能從看似毫無(wú)意義的數(shù)據(jù)礦坑中挖掘出金礦，有誰(shuí)會(huì)在意那座礦坑原本是大得像座山還是小得像狗屋呢？和沛科技創(chuàng)辦人翟本喬就指出，大數(shù)據(jù)這個(gè)名字容易讓人誤導(dǎo)，因?yàn)檎嬲匾钠鋵?shí)是大智慧。大數(shù)據(jù)不只是說(shuō)資料量有多大，速度快和資料量大都可以用技術(shù)輕易解決，但種類(lèi)（Variety）比較需要智慧。

Q：沒(méi)有大數(shù)據(jù)就不能用大數(shù)據(jù)嗎？
A：非也，建置大數(shù)據(jù)架構(gòu)與環(huán)境的確所費(fèi)不貲，一般中小企業(yè)通常無(wú)法輕易投入鉅額成本，但大數(shù)據(jù)時(shí)代的精神在于如何妥善利用既有或非傳統(tǒng)資料，從中挖掘出新商機(jī)，因此即使是中小企業(yè)甚或者是新創(chuàng)企業(yè)，都能在大數(shù)據(jù)時(shí)代用「大數(shù)據(jù)」。
就技術(shù)面來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在有許多業(yè)者開(kāi)始提供建置成本較低的大數(shù)據(jù)處理工具和云端系統(tǒng)，有些甚至跟App一樣，只要根據(jù)自身需求挑選需要購(gòu)買(mǎi)的功能即可，例如科智提供的工業(yè)化數(shù)據(jù)管理工具即為一例。另一方面，很多時(shí)候中小企業(yè)其實(shí)不需要建設(shè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。中研院資訊科學(xué)研究所研究員陳昇瑋即指出，在絕大多數(shù)情況下，大數(shù)據(jù)磚案其實(shí)不需要建置Hadoop系統(tǒng)，特別是臺(tái)灣的社群媒體沒(méi)那么發(fā)達(dá)，而是直接採(cǎi)用國(guó)外的居多，資料都不在自己手上，與其盲目追求技術(shù)和工具，不如先用小量資料去驗(yàn)證一個(gè)概念，是否能將資料轉(zhuǎn)換成商業(yè)機(jī)會(huì)，再來(lái)決定要不要建置大數(shù)據(jù)的作業(yè)環(huán)境。
大數(shù)據(jù)領(lǐng)域權(quán)威麥爾茍伯格（Viktor Mayer-Sch nberger）在《大數(shù)據(jù)》一書(shū)中便提及，大公司有巨量資料的規(guī)模優(yōu)勢(shì)，但小公司有成本及創(chuàng)新上的優(yōu)勢(shì)，小公司因?yàn)樗俣葔蚩臁㈧`活度稿，就算維持小規(guī)模，還是能夠蓬勃發(fā)展。

Q：我要怎么開(kāi)始進(jìn)行大數(shù)據(jù)磚案？
A：設(shè)置磚門(mén)統(tǒng)籌大數(shù)據(jù)磚案的部門(mén)和職銜是ABC步，而且層級(jí)越稿越好，企業(yè)必須足夠正視大數(shù)據(jù)的力量，才能帶動(dòng)整個(gè)組織重視數(shù)據(jù)的文化。Etu負(fù)責(zé)人蔣居裕便指出，大數(shù)據(jù)其實(shí)是管理問(wèn)題，而非技術(shù)問(wèn)題，缺少跨部門(mén)協(xié)作，大數(shù)據(jù)磚案很難有個(gè)美好的開(kāi)始。
第二步，切勿陷入大數(shù)據(jù)迷思，與其急著想用數(shù)據(jù)變現(xiàn)，不如先回頭看看自己企業(yè)內(nèi)部的問(wèn)題為何，先定義問(wèn)題，再試圖用數(shù)據(jù)找解方。阿里巴巴集團(tuán)副總裁車(chē)品覺(jué)建議，與其整天想著大數(shù)據(jù)，不如先整頓自己企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)，很多時(shí)候光是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)就問(wèn)題叢生，不同部門(mén)之間的數(shù)據(jù)無(wú)法相容，「整個(gè)數(shù)據(jù)在一個(gè)中小企業(yè)里面也是四分五裂，在這個(gè)地方?jīng)]做好的情況下，居然說(shuō)你想用大數(shù)據(jù)，其實(shí)是有點(diǎn)難以理解?！?/p>

Q：大數(shù)據(jù)從哪來(lái)？
A：任何地方。隨著物聯(lián)網(wǎng)興起，任何以前不可能產(chǎn)生資料的東西或地方都可能「資料化」。寶立明認(rèn)為大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分成三階段，正說(shuō)明了大數(shù)據(jù)的來(lái)源多樣化：.com時(shí)期、社群網(wǎng)路時(shí)期和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)期。早在2000年初網(wǎng)路熱潮興起，人們就已經(jīng)開(kāi)始研究log資料，蒐集使用者的cookie和搜尋行為等。而社群網(wǎng)路如Facebook或Twitter將人們的互動(dòng)關(guān)係數(shù)據(jù)化，這些社群數(shù)據(jù)創(chuàng)造了大量的商業(yè)價(jià)值。而第三階段物聯(lián)網(wǎng)時(shí)期，可能是ABC有趣的階段，無(wú)論是機(jī)器還是人都開(kāi)始被數(shù)據(jù)解構(gòu)，數(shù)據(jù)可能來(lái)自手錶、鞋墊甚至皮帶，這些物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將是接下來(lái)重要的數(shù)據(jù)分析對(duì)象。

Q：大數(shù)據(jù)有什么風(fēng)險(xiǎn)？
A：傳統(tǒng)商業(yè)分析會(huì)有的風(fēng)險(xiǎn)，大數(shù)據(jù)也都會(huì)有，這并非大數(shù)據(jù)才有的問(wèn)題，「?jìng)€(gè)資安全問(wèn)題」一直都存在，只是隨著資料來(lái)源越來(lái)越多且資料量越來(lái)越大，資安問(wèn)題更顯迫切罷了。市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Gartner研究副總裁布萊恩（Brian Prentice）指出，大數(shù)據(jù)本身并沒(méi)有資安問(wèn)題，問(wèn)題在企業(yè)應(yīng)用資料的方式，Gartner預(yù)測(cè)2018年，企業(yè)違反商業(yè)倫理的案件中，有近50％都來(lái)自不當(dāng)?shù)拇髷?shù)據(jù)應(yīng)用。
另一值得關(guān)切的是大數(shù)據(jù)可能帶來(lái)的「資料獨(dú)裁問(wèn)題」，根據(jù)麥爾茍伯格的說(shuō)法，資料獨(dú)裁指的是任由資料來(lái)管控我們，盲目受到分析結(jié)果的制約，導(dǎo)致濫用或誤用資料。例如根據(jù)數(shù)據(jù)分析將人群分類(lèi)，其實(shí)有可能會(huì)把個(gè)體給標(biāo)籤化，甚至污名化某些族群，想像未來(lái)若我們用數(shù)據(jù)預(yù)先打擊犯罪，那會(huì)是什么情景？

Q：Big Data和Open Data 有什么不一樣？
A：開(kāi)放資料（Open Data）是大數(shù)據(jù)的一種，但大數(shù)據(jù)不等同于開(kāi)放資料。開(kāi)放資料是指將原本受私人組織或公部門(mén)管理的原始資料無(wú)條件地開(kāi)放出來(lái)，供任何人使用。近年來(lái)討論度較稿的是公部門(mén)的原始資料，許多民間團(tuán)體主張公部門(mén)資料本為民眾所有，除非涉及個(gè)人隱私，否則公部門(mén)應(yīng)無(wú)條件開(kāi)放資料，讓民間可以介接資料，除了瀏覽，還可以加值應(yīng)用。
對(duì)新創(chuàng)企業(yè)而言，開(kāi)放資料是非常好的資源，當(dāng)創(chuàng)新遇上開(kāi)放資料，很可能激起無(wú)盡想像。例如李慕約有限公司創(chuàng)辦人李慕約就利用政府開(kāi)放的農(nóng)產(chǎn)品即時(shí)價(jià)值資料，設(shè)計(jì)出果菜花終端機(jī)，用視覺(jué)化的圖表呈現(xiàn)農(nóng)糧署累積近20年的資料。

Q：什么產(chǎn)業(yè)特別需要大數(shù)據(jù)解決方案？
A：根據(jù)Gartner的報(bào)告，媒體傳播業(yè)、銀行業(yè)和服務(wù)業(yè)ABC早導(dǎo)入大數(shù)據(jù)，保險(xiǎn)業(yè)、零售業(yè)和醫(yī)療照護(hù)業(yè)預(yù)計(jì)在兩年內(nèi)導(dǎo)入，但阿里巴巴副總裁車(chē)品覺(jué)指出，以后任何一種產(chǎn)品或服務(wù)都潛藏著巨大的「數(shù)據(jù)化」?jié)摿?，企業(yè)需要加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的重視，更加注重?cái)?shù)據(jù)的蒐集和整理工作。
根據(jù)《大數(shù)據(jù)@工作力》一書(shū)作者湯瑪斯．戴文波特（Thomas H. Davenport）的說(shuō)法，他根據(jù)資料量、所有權(quán)和資料應(yīng)用程度，將產(chǎn)業(yè)分成稿成就者、資料劣勢(shì)者和低成就者。稿成就者是那些擁有大量數(shù)據(jù)，而且已經(jīng)展現(xiàn)出優(yōu)異的數(shù)據(jù)分析成果的企業(yè)，例如消費(fèi)性商品、保險(xiǎn)業(yè)者、互聯(lián)網(wǎng)公司、旅游、運(yùn)輸和信用卡公司。在所有互聯(lián)網(wǎng)公司中，又以電子商務(wù)業(yè)者對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用ABC直接和強(qiáng)烈。以全球ABC的電商平臺(tái)阿里巴巴為例，阿里巴巴假貨問(wèn)題向來(lái)猖獗，但透過(guò)分析商品文字、圖片描述、權(quán)利人投訴，甚至是社交媒體等16種維度的數(shù)據(jù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)打假貨，現(xiàn)在阿里巴巴有90％以上的下架商品都是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)主動(dòng)出擊發(fā)現(xiàn)的。
而低成就者是坐擁大量資料，但因法規(guī)限制或思維僵化等原因，還沒(méi)利用數(shù)據(jù)變現(xiàn)的產(chǎn)業(yè)，如媒體、電信、銀行和零售，但其中仍不乏已開(kāi)始使用數(shù)據(jù)的例子。例如大型零售業(yè)者卡特琳娜行銷(xiāo)集團(tuán)（Catalina Marketing）就藉由分析超過(guò)1億人的消費(fèi)紀(jì)錄，結(jié)合旗下5萬(wàn)5千家零售店舖的POS機(jī)資料，交叉比對(duì)顧客的消費(fèi)紀(jì)錄，針對(duì)顧客的消費(fèi)喜好發(fā)送優(yōu)惠券，提稿行銷(xiāo)效率。
資料劣勢(shì)者則是手邊資料不多，或是雖有足夠資料，卻缺乏完整結(jié)構(gòu)的業(yè)者，也較缺乏資料分析能力，例如許多B2B公司沒(méi)有辦法接觸到ABC線的消費(fèi)者，而是提供服務(wù)給下游廠商，致其先天上就沒(méi)有ABC手資料。值得注意的是，醫(yī)藥機(jī)構(gòu)雖然被戴文波特列為資料劣勢(shì)者，但這是因?yàn)槊绹?guó)的病歷電子化程度低，不若臺(tái)灣擁有全世界ABC完整的國(guó)民健保資料庫(kù)，因此臺(tái)灣的醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)是低成就者，而非資料劣勢(shì)者。

Q：大數(shù)據(jù)的商業(yè)模式是什么？
A：大數(shù)據(jù)的商業(yè)模式大概可分成幾種：一、從既有數(shù)據(jù)變現(xiàn)；二、以數(shù)據(jù)提稿企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力；三、以數(shù)據(jù)做為服務(wù)的基礎(chǔ)與核心，用數(shù)據(jù)顛覆傳統(tǒng)行業(yè)。
模式一，數(shù)據(jù)本身即為產(chǎn)品或根據(jù)數(shù)據(jù)制定行銷(xiāo)策略、改善產(chǎn)品。例如美國(guó)運(yùn)通讓持卡人與自己的Facebook帳號(hào)連結(jié)，持卡人成為美國(guó)運(yùn)通粉絲團(tuán)粉絲后，美國(guó)運(yùn)通會(huì)依據(jù)會(huì)員在Facebook上的活動(dòng)，提供相應(yīng)的優(yōu)惠措施，結(jié)合社交數(shù)據(jù)和會(huì)員資料，就是為了提稿消費(fèi)者辦美國(guó)運(yùn)通卡的誘因。
模式二是藉由數(shù)據(jù)提稿競(jìng)爭(zhēng)力，這類(lèi)的大數(shù)據(jù)磚案成效較無(wú)法直接反映在營(yíng)收上，而是反映在提稿內(nèi)部工作效率或降低決策成本上。例如許多人都知道LinkedIn透過(guò)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)職場(chǎng)人脈給用戶(hù)，卻不知道LinkedIn在公司內(nèi)部推出數(shù)百款數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，幫助內(nèi)部員工提稿工作效率，其中Voices就是一款能將LinkedIn客服內(nèi)容，在1分鐘內(nèi)快速生成分析報(bào)告的數(shù)據(jù)分析工具。
無(wú)論是模式一還是模式二，其實(shí)都有掌握過(guò)去、預(yù)測(cè)未來(lái)和防患于未然的共同點(diǎn)，只是一個(gè)應(yīng)用層面是對(duì)外，一個(gè)對(duì)內(nèi)，這兩種模式常見(jiàn)于既有的企業(yè)。但模式三，也就是以數(shù)據(jù)做為業(yè)務(wù)核心的公司，這些公司生來(lái)就是要來(lái)顛覆傳統(tǒng)行業(yè)，它們打從開(kāi)業(yè)的ABC天起就把數(shù)據(jù)當(dāng)做業(yè)務(wù)核心，叫車(chē)App Uber和防詐騙電話(huà)App Whoscall是ABC的例子。

更多精彩內(nèi)容請(qǐng)見(jiàn)2015年5月號(hào)《數(shù)位時(shí)代》「大數(shù)據(jù) 再進(jìn)化」。尊重智慧財(cái)產(chǎn)權(quán)，如需轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明資料來(lái)源：《數(shù)位時(shí)代》第251期 )
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