企業不想把大數據口號化,那一定要解決這三個問題

企業不想把大數據口號化,那一定要解決這三個問題
Photo Credit: REUTERS/達志影像

我們想讓你知道的是

文:蘇彥嘉

自2012美國《紐約時報》專欄中提到「大數據」時代的到來,距今也約莫三個年頭過去,如今大數據確實帶來許多商業、經濟及政治上的改變,人們也更加認同大數據對未來發展的重要性,情況不亞於當年的電腦所帶來的社會轉變

為了進行大數據的演算,勢必需要極為驚人的資料量進行演算,這些在科學界來說並不構成問題(相反的,他們向來擔心的是資料太多),但對社會大眾則不然,早年許多重要資料都是由政府獨有,此舉的結果導致資訊不流通,對於政府來說雖然感覺更加「安全」,但社會卻失去發展提升的效率。

台北市政府為因應時代變遷與政府資料開放政策,於民國100即建立北市開放資料網站,會在今年5月23日舉辦「第一屆台北市政府開放資料黑客松(Taipei Open Data Hackathon),邀請各程式開發專業領域工作者參與檢視並運用相關資源。

北市府開放資料黑客松競賽分為4個主題

  1. 開放資料的加值應用
  2. 開放資料(平台)的爬梳與比較
  3. 開放政府與公民參與
  4. 壞資料╱好資料挑戰賽

大數據的興起與演化

大數據之所以得從上到下影響整個社會,主要是由於硬體技術的提升與大規模普及,使得各種不同管道的資料能以驚人的速度成長。

根據IDC(International Data Corporation)的估測,目前世界資料每兩年會增長一倍以上。而高達90%的資料更是近兩年才出現。

當資料不再神秘,重要的是什麼?-2

「將客戶的歷史資料建立資料庫,並根據對資料庫內資料的分析,確認目標客戶,迅速準確地獲知其需求,了解其特徵,傳達產品和服務的相關資訊,以便更有效地進行市場行銷活動,維繫顧客和提高銷售額。」上面這段話似乎在描述大數據,但其實它用來說明及定義它的前身「資料庫行銷」,透過資料輔助決策,在早期就有資料庫行銷作為大數據的先驅。

然而,儘管資料庫跟大數據有相當差異,但在某種程度上兩者所遇到的問題是一樣的。根據美國整合行銷專家唐·E·舒爾茲(Don E. Schultz),在其經典之作《IMC的5個關鍵步驟》中曾描述,資料庫行銷最常遇到的三個問題,而大數據也有相似之處:

  1. 不知道組織有什麼資料
  2. 不知道如何取得必要參考資料
  3. 不知道如何分析資料協助決策

問題與解決

1.不知道組織有什麼樣的資料:

作為擺在三個問題中的第一位也是最常出現的問題,它指的更偏向組織文化的問題。當組織的資料搜集整理後往往因為沒有妥善地整理架構,導致資料遺失或只有少數人知道。因此在大數據時代妥善且有系統的架構組織資料庫,無疑是提升效率的重要條件。

2.不知道如何取得必要參考資料:

此外,由於搜索引擎演算法的發展,使得參考資訊的取得更加容易,許多資料都能即時的取得。加上近年觀念的轉變,使得政府或企業也更加願意開放資料,讓外界專業人士進行研究並提出改革建議,雖然仍有許多資料未能公開或尚未進行調查統計,但對於智慧型硬體裝置與生活緊密結合的社會來說,資料之取得無疑更加容易。

3.不知道如何分析資料協助決策:

在這邊我們將其分成三個主要階段「資料庫建立」、「資料的分析」到「運用資料輔助決策」。

想建立足夠資料庫,首先得記錄資料。以前技術並不發達時,紀錄資料最簡單的方式就像記帳一樣,一筆一筆的記下,再藉由觀察數字的變化,繼而找出達成目標的方法。而現在技術發達,不論是要用Google免費資源,或是自行進行資料的數位整理記錄都方便許多,當然將資料記錄下來時不免記錄到許多自己用不到的資料,這時我們需要分析資料庫裡的資料。

分析有許多種方法,有透過高階的R語言程式編寫,也可以簡單的運用Office進行。然而資料分析就跟做實驗一樣,也可以簡單分為三個簡單步驟:

  1. 分析現況
  2. 參考資料提出假設
  3. 實際驗證

要進行現況的分析,相當的比例是需要一定程度的產業知識,因此需要有實務經驗的人從旁建議才能少繞遠路,快速從資料中找出有用資訊。

在經過上述步驟時,由於現在蒐集資訊的能力大幅演進,使得雜訊的比例也大幅增加,而這些雜訊只有透過有實務經驗的人士,才能將其辨別並在分析前進而排除。

說到底,大數據是用於驗證決策假設的現有資訊分析技術,組織應該在數據技術人員與實務工作者的協助下,在資料中找出有用資訊。

由於不同產業、與組織偏好的的優先順序大不相同,因此,更需透過實務的合作打造獨有的分析模式,建立組織專屬的運作方式。例如:大數據的最知名使用的開山之作「魔球」,透過數據分析球員的基本資料出最有價值的球員,並以合理的金額聘僱。

Photo Credit: AP/達志影像

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聽起來十分的單純,只要找出「有價值的球員」即可,似乎任何一個數據分析員都可以做到。但在這些數據的背後,更有第一線的研究人員決定哪些數值可以作為主要的依據、哪些只是參考數值的實務經驗。而在商業上面對的變數無可避免的更多、更難以駕馭,因此我們更需要「實務」、「數據」的結合。

未來發展

簡單來說,大數據的時代並不單是IT技術的突破與創新,更是一種新管理思維的興起。為了要能妥善運用這項技術,目前已經發展許多數位軟體可直接套入使用,但在資訊更加開放且分析資料的成本更低的情況下,如何妥善、高效運用相關產業知識與統計資料,將是在這大數據時代下所有管理階層不可或缺的重要能力。

責任編輯:林佳賢
核稿編輯:楊士範


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技巧三:畫出人物臉部陰影與反光的聰明方法

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嘿!你還在慢慢切換顏色來畫角色臉上的陰影與反光嗎?使用PS筆刷工具與調整「圖層混合模式」,讓插畫工作流程更直覺。首先新增一個透明圖層,以低透明度的灰色畫出陰影分佈位置,然後調整「圖層混合模式」選擇「色彩增值」,就能快速做出陰影的效果。

反光部分則使用高明度的淺黃色或者白色,在新增的透明圖層上畫好分布位置,像是鼻樑、額頭和下巴等,最後在「圖層混合模式」選擇「覆蓋」,完美的反光就完成了。調整完圖層混合模式後,還可以用色彩平衡調整陰影與反光的顏色,更符合圖片整體的色調。

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技巧四:Illustrator向量圖檔直接貼上超easy

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Photoshop與Illustrator幾乎是每位設計師電腦裡的必備軟體,2022年新版Photoshop的更新功能讓兩者之間的相互整合更加流暢。在Illustrator中繪製完成的向量物件,可以直接複製貼上到Photoshop,而且現在更多了一個貼上為「圖層」的選項,讓使用者更方便接著用強大的PS筆刷與濾鏡製作質感效果,這個功能不論在海報設計還是banner設計上都非常實用。同樣地,在Illustrator建立的文字也可以直接在Photoshop中貼上繼續編輯,讓你的創意心流不間斷。

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技巧五:使用物件選取工具圖中元素秒擷取

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平面設計師經常需要從圖像中,擷取部分的元素當作設計素材。魔術棒或者磁性套索都是大家常用的功能,不過這次要介紹的是比上述工具都更迅速的「物件選取」,這也是Adobe近期應用機器學習開發的功能之一。

只要點擊選取工具中的「物件選取」,Photoshop就會在幾秒中內判斷圖片中的物件,接著勾選「物件尋找工具」,只要將滑鼠移到畫面中,反白區域就是偵測到物件。這個功能也很適合用來去背,當物件偵測完成後,右鍵點擊「反向選取」就能選到背景,接著就能刪除或者更換你所需要的背景色。

「物件選取」與「選取主體」這兩個功能的不同之處,在於前者可以更快速地協助我們選取畫面中的多個元素,後者著重在辦別單一的主要元素。此外,這些新的選取工具最適合應用在圖中元素邊界很明確,或者背景與主體對比強烈的圖片呦!

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