巨量資料分析價值　各行業都享受得到

各行業對巨量資料應用之投資意向

前言：
巨量資料，到底巨大到什麼程度？臉書上由品牌或組織建立的粉絲團，每分鐘共計產生34,722個「讚」；每天上傳到臉書的資料超過100TB；根據推特2012年初的研究，平均每天產生1.75億則推文。總之，現在全球累計的資料量，已大到等同於2,000億部HD電影，每個人得花4,700年才能看完它們。

本文：
麥肯錫全球研究院曾表示，對於公共與民間部門而言，巨量資料將是帶動的創新、競爭力與生產力的另一股新浪潮；因此，許多企業紛紛學習運用蒐集與分析後的巨量資料，藉以塑造企業策略。

根據這些企業的經驗顯示，巨量資料的確蘊含諸多潛在的商機，而其對於探尋潛在商機之功效，也不僅適用於網路公司，而是放諸任何行業皆準，都是洞悉市場先機與挖掘競爭威脅的最佳利器。譬如本文前言所述，現階段別的先不說，光是流向臉書與推特的資料量，即已大到讓人咋舌的地步，這個資料洪流當中，潛藏了多少對你的企業有利或不利的評論？潛藏了多少足以讓你的企業締造業績高峰的商業契機？這些金山銀礦，豈能輕易捨棄掉？

台灣最大的系統整合商精誠資訊，近年來對於巨量資料著墨至深，如今也發展出台灣第一個專注服務企業客戶的Hadoop-based顧問與解決方案品牌－Etu。他們曾經做過一段非常貼切的描述，我們正處在一個充滿意圖與關聯的世界，有明示、也有默示，前者已直接表達於文字、言語或動作，後者則需要靠特定行為才能推知，而巨量資料需要分析處理的，正是這些默示意圖。

在過去，由於大家都不瞭解意圖，沒有辦法掌握個人、商品、時間、地點、事件等不同維度之間的關聯性，所以造成了諸多浪費，譬如做促銷網頁或頻發電子報，耗費了人力、時間與金錢，但效果卻猶如杯水車薪；如今藉由巨量資料分析，上述不同維度便可被關聯起來，從而創造極大價值，企業或許只需要花不到從前十分之一的力氣，巧妙利用個人化郵件、關聯式推薦等手段，就能締造十倍於從前的經營績效！

政府等四大領域　蘊含可觀Big Data商機
儘管各行各業都能因巨量資料分析而獲益，然不可諱言，每種行業的巨量資料應用情境，彼此之間都大不相同，例如金融業亟欲分析每一筆信用卡交易資料，從中找出可疑交易，藉此降低各項詐騙盜領事件的損失；警政機關可將犯罪資料、反恐監控與交通管制整合為犯罪打擊系統，藉由即時分析犯罪模式，以產生最恰當的警力派遣規劃。

肇因於應用模式的不同，每個行業透過巨量資料分析結果，所產生的商業價值，自然有所落差。有望獲取大利的行業，自然需要熱衷投入，至於僅可獲致有限利益者，當然就會相對冷漠，此乃非常合情合理的現象。因此對於提供巨量資料相關解決方案者來說，究竟哪些行業熱衷、哪些行業冷漠，即是非常需要釐清的關鍵環節。

稍早前，研究機構Gartner曾發布一份巨量資料的商機分布地圖，其以不同行業屬性的分野當作橫軸，再以不同商機種類(含『資料量(Volume of Big Data)』、『處理時效(Velocity of Big Data)』、『資料格式(Variety of Big Data)』、『未充分利用的暗資料(Underutilized Dark Data)』、『硬體(Hardware)』、『軟體(Software)』與『服務(Services)』等7大項)作為縱軸，再藉由橫縱交錯，牽引出一個個商機分布狀態。

比方說，以銀行暨證券產業而論，由於賴以分析的資料量龐大，即時性又高，所以在於「資料量」與「處理時效」等需求象限，都亮出了代表「非常熱」的紅燈；但該產業分析的巨量資料格式並不多元，因此在「資料格式」部分，僅亮出代表「低」的淺藍燈。

此外，批發貿易業(Wholesale Trade)唯獨在「未充分利用的暗資料」象限，呈現出象徵「熱」的橙黃燈號，其餘皆因「低」或「非常低」亮出淺藍或深藍燈號，意謂該產業對於巨量資料分析相對無感，所以投入意願格外冷漠，對於解決方案供應商或系統整合商而言，該產業即不算是值得優先耕耘的陣地。

藉由Gartner的巨量資料商機分布地圖，可透過「非常熱」紅燈號的累積狀態，歸納出四個富含商機潛力的族群，分別是包辦5顆紅燈的「政府」與「通訊媒體服務」，以及3顆紅燈的「銀行暨證券」與「製造」；上述四大產業，無疑會是巨量資料解決方案廠商致力深耕的熱點所在。

以政府而論，除了如前所述，警政單位需要即時分析犯罪模式，以決定最佳警力派遣規劃外，譬如交通主管機關，亦可借助感測器蒐集最新路況資料，隨即予以分析，方便路人得選擇最有效率之行車路線；由此可見，該領域對於巨量資料的應用空間，確實相當遼闊，勢必成為各路人馬逐鹿商機的重鎮。

至於通訊媒體服務業，箇中的A咖級用戶，無非就是電信公司。事實上，電信業存在大量通話記錄(CDR)，一直都是其賴以洞悉網路營運和客戶行為的重要資產，所以早已對此進行分析，堪稱是甚早跨足巨量資料分析的行業別；如今電信業不只分析CDR，更亟欲推動客戶型態分析、社群影響力分析、網路輿情分析、即時客服聯繫經驗分析…等多元化任務，需求有增無減，在巨量資料解決方案業者眼中，電信公司自然是頂級大戶。

教育及醫療　投資態度相對積極
不可否認，各行各業對於巨量資料處理的潛在需求大小，固然值得留意，但他們實際投入規劃與建置的態度，究竟是積極或消極，則是另外一回事。為了釐清各行業投資巨量資料的意向，Gartner在發布商機分布地圖的同時，也公布一項有關投資意願的調查數據，其結果與商機分布地圖對照，果然出現些許落差。

在商機分布地圖中，教育、醫療等兩個產業，都僅拿下1顆紅燈，其中教育業對於「未充分利用的暗資料」需求殷切，醫療業則對「處理時效」需求旺盛；但兩者除了各自倚重的單一象限外，來自其餘面向的巨量資料處理需求，其實都不算顯著。

儘管從潛在商機的觀點來看，教育、醫療兩產業頂多算是中段班，但他們對於巨量資料的投資積極度，比起政府、通訊媒體服務、銀行暨證券、製造等四大熱區，可說有過之而無不及。以教育業為例，現已投資巨量資料處理技術的比例高達39%，是所有行業別之最高水準，而即使現在尚未投資、但確定於2013年導入者，也有17%比重，換言之，待至2013年底，56%教育機構都將具備巨量資料處理與分析能力，其比例在各行各業中居冠。

至於醫院業，目前已投資的比例為36%，預計在未來一年導入的比例為15%，兩者合計達51%，比起政府的31%、銀行暨證券的34%、製造的41%，乃至於通訊媒體服務的45%，都明顯高出一截。

以經營電力、自來水、天然氣為主的公用事業，目前已有31%開始採用巨量資料解決方案，預期2013年導入的比例則為17%，兩者合計達4成8，亦算是不低的比重。就以風力發電產業為例，風力發電機的安置精準度高低，對於風場的經營績效而言，可謂事關重大，但意欲追求更高精準度，必須針對多達PB等級的大量資料進行分析，且需要在一定時程內跑出分析結果，依此狀況，即可充分凸顯公用事業對於巨量資料分析處理技術，確實需求孔急。