Big Data大數據的獲利模式》導讀

創造「偶然的幸運」(serendipity),正是巨量資料技術不斷前進的動力

 

文/陳志仁

   接到本書導讀的邀稿時,剛好是我跟一家國內大型服務公司探討他們公司海外發展議題之後的下午。

  這讓我想到,從2004年加入野村總研以來,轉眼已經過了九年。常有企業主在面對全球新的議題與挑戰時,諮詢我們的看法;而我們的顧問專家群,難免也會私下討論不同國家的企業主對於新事物的接受態度。

  過去,我們總是以為台灣企業主很少願意從邏輯思考的角度,看清所謂新事物的全貌,凡事好像只想要得到「引進這件新事物的時機是否已經成熟?」的答案,卻沒有深入思考「如何親自將新事物引進企業,做為企業超越自我的契機?」。

  讀完這本書之後,我必須稍加修正以上的觀點,或許該說,如果對於新事物的介紹,可以有辦法解說得完完整整、面面俱到,那麼,企業主怎麼可能放過這些知識呢?

  這本書是我在東京總公司的同事城田真琴的著作,在日本,這本書出版於2012年7月,在2013年陸續出版韓文版、簡體中文版與繁體中文版,是巨量資料領域的重要著作。我認為,這本書內容能讓台灣的讀者有機會看見全球發展「巨量資料」的全貌。

 

 

  本書的內容在第一及第二章介紹了「巨量資料」在資訊科技技術上出現的許多新名詞,例如Hadoop、NoSQL、LOD等;並且進一步解說企業在資料運用層面,從過去的「資料可視化」進展到「資料預測未來」的境界;因此,強調深層的資料調查以及準確度的預測,讓企業因為採用巨量資料的「技術」而進展到更高的境界。

  簡言之,對於電腦技術名詞沒有興趣的讀者,可以想像,過去資料只能「知道交易已經完成」的階段,當運用巨量資料以後,已經進化到可以「知道交易完成的原因」了。

  對於想知道全球企業實際應用巨量資料個案的讀者們,可以在第三章了解到四家歐美企業的成功案例,其中包含網拍公司eBay如何整合過去的資料倉儲分析系統與巨量資料技術,讓大家羨慕eBay員工擁有三個不同的資料分析基礎來支持他們進行業務的拓展。此外,第三章也介紹遊戲公司Zynga如何以5%的付費客戶繳出11億美元營收的驚人業績。英國瓦斯及電力公司Centrica的個案,讓讀者了解英國把150萬顆機械電表改成數位電表後,巨量資料改變每個人生活的情境。第三章最後介紹的是大型零售業者卡特琳娜行銷集團(Catalina Marketing),豪氣地蒐集一億人的消費資料,達成「能夠以100%的準確度,預測出像是會購買某個商品的潛在消費者」的行銷新境界。

  當讀者沉浸於以上個案的激盪時,別忘了第四章還有四個日本企業運用巨量資料的成功案例──小松(KOMATSU)是日本主要建築機械的供應商,其實在台灣的建築工地也不難看見小松的推土機以及怪手;小松的商業模式是租賃這些機械設備給營建商或是工務機構,因此,透過全球機械所不斷蒐集的相關巨量資料,已經可以用來推估設備維修的需求即將發生,以及給使用者燃料使用節省的建議做法等。瑞可利(RECRUIT)是一家擁有各式各樣網路專門服務的公司,有求職、結婚、購屋網等,他們採用Hadoop技術,加上名為MIT(Marketing & IT United)的新組織,跨部門整合公司內部各單位,讓企業內部更有效地蒐集與分享利用巨量資料。此外,第四章也剖析日本遊戲公司GREE急速成長的原動力,在於「與其相信一人的判斷,不如相信數千萬人的資料」,他們稱為「資料驅動型營運方式」。第四章最後的日本麥當勞(McDonald’s Japan)案例,我在2009年就曾涉獵過,很佩服該公司仍持續發展個人化行銷的相關巨量資料,要達成「在現實世界實現一對一行銷」的願景。

  原本我以為這本書第三章與第四章完整介紹歐美日的八個企業案例之後,到此應該夠了,但是,身為一位任職於全球知名智庫的管理顧問專家,如果只是把資料說得夠多,並沒有滿足提出「洞察力」(insight)這樣的專業標準,可能無法滿足讀者追根究柢的渴望。因此,我們可以看見第五章有13個巨量資料的運用案例,進一步介紹「將巨量資料引進企業,做為企業自我超越的契機」的具體樣貌。本書最令人讚歎的地方,在於作者將他研究企業應用巨量資料的成功案例,歸納成一張張淺顯易懂的圖表,其中,第五章【圖表5-1】巨量資料的運用模式,是一張相當精采的圖表,由個別優化、全體優化、批次處理與及時處理構成四種巨量資料運用的商業模式,滿足想要對於巨量資料獲利模式一探究竟的挑剔讀者們。

  接下來,第六章探討美國歐盟以及日本主要國家對於巨量資料侵犯隱私的相關法律及對應的措施,針對許多服務業者關心台灣對於消費者隱私保護的議題而言,有具體的參考價值。

  我們都知道,談巨量資料一定避免不了政府的公開資料(Open Data)此一環節,作者選擇在商業模式探討完畢之後,再來說明美、英、日等國政府鼓勵發展公開資料的具體做法,其實也確實符合我們的觀察,單單政府資料公開無法成為獲利模式的趨勢;但是,如果沒有政府的公開資料,肯定有些美好的巨量資料商業模式就無法成真。

  事實上,本書結論讓我非常震撼──我是一位1990年代投身職場的上班族,當年,資訊工程師(Information Engineer)這個新職業造就了一波產業的革命,也帶動了台灣服務業的一波成長榮景。本書最後,作者告訴我們,身處巨量資料的年代,不僅僅企業在組織內需要一位資料長(Chief Data Officer)的新角色;而且未來十年,整個IT業界裡最重要的人才將是資料科學家(Data Scientist)這個新人才。美國的大學已經開始開設主修分析學的研究所課程,展開人才的培養教育,他需要培養三種特質,容我賣個關子,把這個答案留給讀者在本書裡挖掘吧!

  最後,很高興出版單位給我有機會搶先讀完本書,我也很喜歡作者在本書中提出的許多細微的觀察,例如,在說明亞馬遜(Amazon)電子商務的「協同過濾」(Collaborative Filtering)技術時,引經據典地介紹「偶然的幸運」(Serendipity)這個詞,這是來自英國小說家霍雷斯.華爾波(Horace Walpole)在1754年的新創文字,描述消費者意外擁有幸運或是發現有價值事物的奇特心情,很傳神地說明了給消費者不可預期的幸運,正是巨量資料技術不斷前進的動力啊!

(本文作者為台灣野村總研諮詢顧問股份有限公司副總經理)

 

QB1109 Big Data大數據的獲利模式  

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