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標題: 3V不再是檢視大資料的唯一考量 [打印本頁]

作者: 游幃翔 時間: 2013-11-12 19:09
標題: 3V不再是檢視大資料的唯一考量
IBM華生實驗室張書平認為，除了3V，決策者還須檢視現實世界中，是否有尚未資料化、數位化的重要資訊

在大資料風潮席捲下，企業如何評估自己是否該引入大資料技術？曾出產過多位諾貝爾獎得主的IBM華生實驗室，現任System S（Stream）實驗室經理張書平認為，企業必須先評估既有的日常業務流程，是否就已能產生可供分析的海量資料（例如電子化的顧客消費記錄）？或者，必須額外花費成本來「造海」（例如增設商場攝影機來獲取影像資料，分析使用者購物習慣）？這是引入大資料前必須思索的問題。

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▲IBM華生實驗室博士張書平認為，僅僅檢視企業內資料是否符合3V特性已不足夠，決策者須將觸角延伸到網路、社群，甚至必須檢視業務流程中，是否有尚未資料化、數位化的重要資訊。
僅檢視3V已不足夠，許多重要現象並未資料化
張書平以鑽油井公司的實際案例，說明極端的「造海」情況。接近北極圈的鑽油平臺，每到夏日都必須收起、移開，以免昂貴的鑽頭遭浮冰撞毀。然而，對於鑽油公司來說，能夠晚1個鐘頭收起鑽油平臺，就能增加極其驚人的收益。因此鑽油公司就在北極圈內的浮冰上遍灑GPS和追蹤器，並以監測到的大量資料，計算浮冰的飄移方向、速度，並精確推算必須收起鑽油平臺的確切時間。雖然在浮冰上大量建置追蹤器價格不菲，但相較於延遲收納鑽油平臺產生的利潤，卻是相對值得的。

張書平認為。看似無法資料化（Datafication）的浮冰，在某些應用情境下，仍然能被資料化，作為大資料的輸入資訊，並建造出相應的模型，以供決策。張書平認為，大資料的應用，很大程度考驗的是決策者的世界觀，「決策者必須理解到世界的多樣性，以及目前科技的潛力與能耐，才能善用大資料推動企業前進」，有大到在浮冰上遍灑GPS來建立資料來源的使用案例，也有小至分析Twitter上市場言論，增加基金回報率的例子，這都是大資料蘊藏的可能性。

因此，僅僅檢視企業內既有資料是否符合3V特性——即時（Velocity）、大量（Volume）、多樣性（Variety）已不足夠，決策者須將觸角延伸到外部網路、社群，甚至必須檢視現實世界中，是否有尚未資料化、數位化的重要資訊，因為在其中，可能就蘊含了能推動業務前進的關鍵鑰匙。

但張書平也同時提醒，目前大資料的處理、分析技術仍然普遍昂貴，不同層次的分析價格也不同。例如僅僅收集、分析企業內機臺資料，和分析社群網路上對於某商品的意見，以及增設商場攝影機、在浮冰上加裝GPS增加資料來源這類的「造海」行為，都有不同的成本，企業應依照不同需求，評估各種方案帶來的效益。

大量製造與個人化，是引燃大資料革命的火種
張書平認為，行動運算與社群網路的蓬勃發展，使大量製造與個人化（Massive Personalization）攜手並進，成為大資料時代的特徵。大量製造提供了產品的基本規格，讓資料的大量收集與分析成為可能。

舉例來說，臉書的按讚就是一個極端例子，只有「讚」與「未按讚」2種組態（Configuration），非常利於大量資料的快速收集。

而個人化，則指「個人」對這些規格化的商品、規格賦予的意義，能帶來豐富的附加價值，舉例來說，藉由分析個人在人際網路中的按讚情況，即可得知此人的喜好、交友網路等隱含豐富價值的資訊。

張書平認為，行動裝置和社群網路的普及，是大資料得以發展的一個重要契機。有別於浮冰的例子，行動裝置就是一個現成、大量的使用者資訊提供者，例如使用者位置、搜尋引擎的關鍵字、以及社群網站上的人際互動等，無時無刻都在產生極大量、豐富的個人化資訊，企業若能正視這些資訊的價值，才可能在大資料浪潮席捲下，更精確地掌握正確的營運方向。文⊙楊智傑
來源 ithome
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