商業發展研究院商業發展與政策研究所研究員 彭俊能

Big Data（海量資料、巨量資料或大數據）一詞已提出多年，至今一直持續延燒，硬體如資料儲存設備等發展已臻成熟，但在軟體「人」的部分，Big Data資料分析專家未就定位，主因專家需要針對顧客需求來建構資料型態、運算模型及預估方法，須具備相當多跨領域專才，包括統計、資管/資工和專業知識等專長。

目前在我國教育體系中，將這些專長項目分別歸納在許多不同的院（系）所，隨著Big Data發展如火如荼，在教育上方面應該以「跨領域整合」為方向，才能跟上Big Data商機的腳步。

2013年德國工業4.0興起，更加強Big Data重視程度，進而延生出高科技製造的生產力4.0、零售4.0、金融4.0及農業4.0等，其共通點全落在「智慧」上。不過，智慧的基礎建立在事務「學習」及「記憶」，有了基礎才有辦法做到進階應用。

Big Data應用擴及到三個重要項目，包括雲端、數據分析及機器人，這三個名詞是相輔相成、缺一不可。對照人體結構，雲端就是大腦的儲存裝置，數據分析就是利用儲存的資料來做邏輯判斷或思考，進而根據結果來下達指令；機器人則是身體各部位的運動器官與接受器官，若缺少其中一樣，Big Data僅是專有名詞。

現今科技中，雲端及機器人科技已相當成熟，惟獨數據分析牽涉範圍相當廣泛且複雜，必須依照不同需求來決定分析方式及步驟，此分析可稱為「客製化分析」或「精準行銷分析」。

客製化分析是Big Data最主要的應用範疇，藉由客製化分析，以瞭解客戶的位置及需求，再以個別的行銷手法吸引客戶購買。社群網站Facebook運用每個人發文的語意，來辨識發文者的情緒狀態，並且投以相對映的商品廣告，以達到精準行銷。

藉由網際網路與通信科技蓬勃興起，帶動資訊與通信科技（ICT）發展，致使顧客有需求商品或服務時，其訊息來源將由傳統實體工商名錄、報章雜誌、廣告宣傳紙條、電視或廣播等方法，轉而以網路為主，則行銷手法亦隨之改變，包括App、網站連結、電子郵件信箱、關鍵字廣告及搜尋引擎等。

其主要目標以連結顧客需求，與讓顧客瞭解商品或服務的提供者，除顧客主動搜尋所需商品外，店家更應持續服務顧客群，且透過客戶以往需求，以推測未來的消費模式及開發潛在客戶群。

Big Data應用的實際案例相當多，例如Google人工智慧AlphaGo 以4:1戰勝南韓棋王李世，AlphaGo透過進化的演算法、大量的棋盤大數據及自主對戰模擬這三項以戰勝南韓棋王。

Google翻譯系統收集大量文字語料庫，透過平行運算來獲得合理的翻譯結果，其準確度隨者資料庫的龐大而更為精確，目前已經拓展至近100種語言翻譯。而網路書店亞馬遜記錄購物者的瀏覽項目及時間，判斷使用者是否會購買書籍，甚至推薦相關書籍以增加營業額成長。

Big Data（海量資料、巨量資料或大數據）一詞已提出多年，至今一直持續延燒，硬體如資料儲存設備等發展已臻成熟，但在軟體「人」的部分，Big Data資料分析專家未就定位，主因專家需要針對顧客需求來建構資料型態、運算模型及預估方法，須具備相當多跨領域專才，包括統計、資料等等。

國內也有很多應用，例如商發院與美商Google GIS共同開發「國際化決策支援工具」，透過大數據分析，掌握市場變化及客戶來源。並透過商發院服務業國際化知識能量銀行的「區位選擇決策支援系統」（SIIS-GIS），協助業者進行商圈區位選擇評估、深入到商圈內消費者的型態，有效且快速選對新的拓展點。

整體來看，Big Data應用首先要有資料儲存設備，包括雲端或local的儲存裝置、自動化裝置、感測裝置及行動支付裝置等，目前發展已趨近成熟階段。

而最困難的部分是資料分析專家，因其須具備很多跨領域專長，包括機電設計及系統整合、雲端統計分析及資料管理分析、程式編碼技能、社群行為分析、行銷模式分析等，但台灣教育將這些專長分別歸在理工學院及管理學院，未來需要進行整合。根據今年1111人力銀行觀察，未來人力需求最大缺口以大數據人才為首，因此教育體系的培養，將是Big Data世代不可或缺的一環。

原文刊登:經濟日報-105年4月24日。