▲功典資訊(簡稱MIGO)商業智慧顧問群任家濟副總裁。(圖／記者劉恆成攝)
文／產經研究室主任戴國良、研究員劉恒成
近期國內有許多企業都致力於發展「Big Data」(大數據或稱海量資料)，然「Big Data」一詞有點遭到濫用，對於「Big Data」到底確切在做什麼事情應先釐清，例如針對有些推薦行銷、預測等應歸為「Data Mining」，有些發展Big Data的公司甚至並未碰觸到Real Big Data（真正的大數據）。
《ETtoday東森新聞雲》產經研究室採訪功典資訊（簡稱MIGO）商業智慧顧問群任家濟副總裁，請其為廣大對Big Data有興趣的企業人士與網友，分享功典資訊如何運用其服務提供企業產品行銷與決策的參考，並例舉功典資訊幫助企業導入Big Data後所獲得的成果。
VLDB or「Big Data」?
Very large data base(VLDB):如果database(資料庫)本質是單純的，純粹只是數量較大，雖用到了些硬體、新的軟體及演算法去解決，然仍屬相對容易解決的問題。
Real Big Data常和異質資料庫有關，「Big Data」不只是單純的交易資料或行為資料，通常會和非結構化資料聯結，更重要的是非結構化資料彼此間的關聯。
所有電子商務的會員，通常在另一個地方有social data，當2個很大的database要做交叉比對時，所涉及到的運算需求變得很高，在現有的軟體及硬體無法解決時，大家必需要去找方法。必須在整個演算邏輯上做分演算法的考量，以比較快或簡單的方式找到所要的答案，此即為bottleneck(瓶頸)。台灣尚未看到有大到必須做特別考量的database。
阿里巴巴集團對「Big Data」有絕對需求
功典資訊為大陸阿里巴巴、新浪微博等集團的應用合作廠商，阿里巴巴集團旗下擁有社群、新聞、廣告網站等，阿里巴巴的BI(Business Intelligence)人員即達上千人。若單以阿里巴巴本身的單一data(資料)而言，其資料處理相對好解決。
阿里巴巴的「Big Data」之所以能衍生出很大的機會和商機。主因為其投資新浪微博，因此當阿里集團的交易資料與新浪微博的社群網路(聯播廣告)資料結合，其資料數量相乘的結果，資料量變得相對可怕。阿里巴巴集團具備整合異質來源數據庫之條件，集團本身有包括淘寶、天貓等，可整合中國移動、新浪微博等的data。這些data整合在一起之後，就會對「Big Data」有絕對的需求。
▲功典資訊商業智慧顧問群任家濟副總裁(左)，接受《ETtoday東森新聞雲》產經研究室採訪。(圖／記者劉恆成攝)
功典資訊運用「Big Data」提供UX(使用者體驗)
在投入分析前必須先把後面的問題想清楚，再來思考如何運算資料。網站設計介面、與消費者溝通的content message設計。
目前市場上有非常多國內外相關技術或服務的供應商出現，提供相關產品或服務的解決方案，精誠資訊Etu平台、SAS的Greenplum、AWS(Amazon WebServices)雲端服務等Alternative(選擇)清楚且功能完整。
功典資訊主要在提供UX(使用者體驗)，所有的data主要在幫助marketer(行銷人員)做better decision(更好的決策)，然須先釐清什麼樣的Decision(決策)對business(生意)或CRM(客戶關係管理)是有幫助的，需要什麼樣的information(資訊)、how to make better decision(如何做出較佳的決策)。功典資訊主要的價值在提供方法或consumer data inside(消費者資訊內含)來幫助客戶理解什麼樣的decision(決策)是重要的且必須排在最優先的順序。
台灣「Big Data」導入案例-聯安診所
台灣聯安診所為功典資訊在2013年Big data主要客戶，其主要KPI為預約健診人數，主要參考指標為:(1)一般regular邀約在系統導入之後(預測消費者在那些時間點較有健檢需求，以提高邀約成功率)，聯安診所在導入系統之後預約健檢人數有相當顯著幅度的成長。(2)以預購方式可提供折扣，其call center要約訪客戶，需要準確的名單，透過資料分析可提供其較準確的名單。成功率較之前的2%~3%大幅提升為15%~20%，對於人力的應用可得到很大的改善。
▲功典資訊商業智慧顧問群任家濟副總裁。(圖／記者劉恆成攝)
大陸「Big Data」導入案例-「丁丁優惠」
大陸「丁丁優惠」為上海在手機上提供優惠券的公司，需求概念主要來自於所簽約20萬商家共提供超過400萬張優惠券。功典資訊幫「丁丁優惠」所建立的「精準推薦模型」，可根據消費者的特色、條件(例如手機發話時間、地點及情境等)、行為等，從400萬張優惠券中篩選出25張消費者最需要的優惠券。
Big data最早期的先行廠商-AMAZON
AMAZON的商業模式就是告訴消費者用Key word(關鍵字)可選擇出不同的排序方式，透過其平台可顯示出客戶的消費資料，買過的書可不再show出來，所選出的書可列出消費者評價、二手書行情、銷售金額等，並據此推薦其他書籍。所有model都可跨category(類型)應用，所有消費者體驗都可達到一致化，並可在其cycle(週期循環)上不斷改良，使消費者得到最大的滿足。
不論從marketer(行銷人員)或消費者的角度而言，功典資訊主要工作在幫助marketer了解消費者，獲得在決策過程所需求的資訊，透過平台來收集資料，對資料處理、加值，形成建議模型，透過適當的方法與消費者互動，並隨時追蹤消費者獲得資訊後的反應及決策。以了解所提供的資訊是否有幫助。功典資訊透過其軟體平台，與外界資料(可能來自於客戶的EC、ERP等資料)聯結，在客戶的授權下將資料(依軟體的欄位設計需求)整合至平台，例如客戶在google下廣告，其key word及消費者反應，透過適當資訊技術方法將data拉至平台，資料經過平台整合後再分析。至於各廠商評估平台效益的唯一指標為revenue(營收)
天下雜誌成立Big Data應用中心
功典資訊近期規劃將協助天下雜誌所成立的Big Data應用中心。一般企業的決策流程相對複雜，功典資訊主要在幫客戶解決消費者體驗，消費者體驗較單純且容易預測，以消費者的角度思考消費模型相對容易。消費者較重視性價比的選擇，平台在收集各項資訊後提供對的資訊以供客戶去做決策。以天下雜誌所發展的「Big Data」為例，天下雜誌本身的訂戶data也許不大，但若將其訂戶資料乘上社群資料做關聯分析，其資料量就變得非常可怕。
功典資訊以「13579概念」來服務客戶
功典資訊(MIGO)的13579服務概念為:1個(目標)、3個KPI(會員數量、會員質量、會員價值)、5個解決問題策略(增加會員數、減少流失、activeness、stickness、ARPU)、7個概念及9個平台工具。功典資訊(MIGO)總部位於台灣，並設有上海及北京分公司，兩岸員工超過100人，其中台灣員工佔50%以上。功典資訊以成為亞太地區數據行銷顧問的領導品牌為目標。
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