弄懂「大數據」到底與我有什麼關聯？

 你感受到大數據的重要性，

卻未必真正了解大數據

和你我的工作、和企業的關聯性是什麼？

Q1. 什麼是大數據？

狹義定義，符合「3V」條件數據資料：

Volume（大量）、Variety（多樣性）、Velocity（速度）。

Q2. 大數據分析和商業智慧（BI，business intelligence）有什麼不同？

商業智慧可分析過去發生什麼事，

以及為什麼會發生這件事，

像是利用統計學回歸分析，

從Ａ產品過去一年的銷量結構，

找出銷售下滑的原因。

大數據則可根據目前發生了什麼事，

預測未來將發生什麼事。

例如，

電商可即時監控銷售情況，

預測顧客回購周期。

Q3. 一般企業有哪些數據可用？

1.   例如便利商店的 POS 系統資料。

2.   比方說員工的通訊錄或財務報表，

但是對服務顧客沒有幫助。

3.   像是顧客在社交網站上的活動紀錄，

就是企業即使花錢也想拿到的資料，

因對自己很有用。

4.   通常可以免費取得，

企業應該積極運用例如政府的公開資訊，

例如政府的公開資訊。

Q4. 企業如何運用數據資料？

1. 夠辨識出用戶的資訊

（手機、生日、e-mail等）

2. 舉凡用戶搜尋的關鍵字、

企業的營運數字、網站活動的相關數據，

企業都可以用來做為營運的儀表板。

3. 從用戶的行動時間軸推測他的行為，

例如

剛搜尋過旅館的使用者，

在拜訪其他網站時，

也能即時看到旅館廣告。

4. 可以幫助公司預測銷售，

影響公司經營策略。

5. 將現有數據組合產生新的數據，

像是將網路賣家的各項表現

（物流、商品、客服等），

綜合在一起形成店鋪評分機制。

Q5. 運用大數據的人，就可以稱為資料科學家嗎？

基於前述資料的特性，

大數據的儲存、處理和分析絕非易事，

通常需要團隊支援，

才能發揮出資料的最大效果。

大致來說，

資料分析領域包含 5 個關鍵職務：

資料工程師與軟體工程師負責資料的清理、儲存和處理；

資料分析師將資料視覺化，供資料科學家分析；

資料科學家依據想要解決的商業命題建構模型，供決策參考；

領域專家則是熟悉領域專業知識，提供專業見解供資料科學家分析參考，扮演發展決策的橋梁。