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						「談到大數據分析,第一個浮上腦海的念頭是什麼?要準備一筆可觀的預算去購買軟硬體設備;數據分析工具都很複雜,就算買了也不一定會用;數據分析要經過資料轉移、決定演算法、解釋產出等程序,至少要好幾個月的時間才會看到分析結果。」
											

這是一般人對大數據分析的既定印象,要錢、要人、要時間,三者缺一不可,這對資源有限的中小企業來說,不免感到怯步,認為大數據分析是有錢有人的企業才有能力導入的IT應用,偏偏這些企業,多半在沒有釐清應用場景、想要解決的問題之前,就貿然採購軟硬體設備,導致大數據分析無法發揮預期中的效益,這是很可惜的。

台灣碩軟資深解決方案經理王恩琦形容,大數據分析就好像出國旅遊,在旅遊前一定要先想好目的地,才能訂機票與飯店,大數據分析亦是如此,企業必須想清楚希望解決哪些問題、可以使用哪些資料,再來思考要採用哪些解決方案或工具、如何呈現分析結果才能讓企業主一眼就懂,最後才是尋找適合的解決方案供應商。

但是很多企業在導人大數據分析應用時,並不是按照這樣的程序在走,最明顯的例子就是,幾年前大數據分析剛興起的時候,幾乎所有的企業都認為,一定要採購Hadoop才能進行大數據分析,等建置之後才發現不會使用。這種「先拿到預算建置軟硬體設備,再來思考要用大數據分析解決什麼問題」的作法,完全巔倒合理的數據分析程序,自然難以看見成效,甚至令企業主懷疑大數據分析不過是IT廠商的行銷術語。

打破迷思 中小企業也能進行大數據分析

為了破除大數據耗時費力、只適合大型企業的迷思,也為了協助企業建立正確的應用程序,碩軟打造出全新的敏捷大數據解決方案,將資料處理架構與分析工具放上微軟Azure雲端平台,並搭配 Power BI 視覺化工具呈現分析結果,以快速有效率且低成本的方式,為企業提供大數據分析服務。

有別於一般企業在導入大數分析時,要等到硬體、軟體、人才都到位以後,才能開始動工,碩軟則是透過敏捷大數據解決方案,事先為企業準備好分析工具與人才,企業只要釐清問題、擁有資料,就能進行數據分析作業,而且可以在很短的時間內看到分析結果。

王恩琦資深解決方案經理進一步引述美國 Top 4 技術長寶立明的話指出,大資料時代的創新有99.9%都失敗,但要儘快且便宜的失敗,而碩軟在開發敏捷大數據解決方案時,也抱持著一樣的理念,希望協助企業在很短的時間內就跑出分析結果,再根據結果逐步去修正參數,找出問題背後的真正答案。

至於選擇架構在微軟Azure雲端平台Power BI的原因,王恩琦資深解決方案經理認為有三個重要關鍵:

第一、對開發團隊與客戶來說比較容易上手

尤其Power BI是一個很好的平台,無論任何人都能輕鬆使用,將資訊整理成視覺化圖表,讓業務單位或企業主能夠一眼就懂。

第二、開發團隊成員皆來自微軟

從熟悉的平台與工具上手,自然得心應手。

第三、微軟在台灣有專門服務團隊

無論在系統開發或客戶使用過程中,都能快速獲得服務支援。

大數據實證科學 幫助業者找到真正VIP客戶

目前敏捷大數據解決方案在各產業都累積了實際案例,像某業者一直苦於無法真正確定VIP客戶的樣貌,以致於行銷活動的成效一直不甚理想,為此,該業者決定採用科學實證的方式、經由大數據分析進行客戶分群分類,除了瞭解各群會員的忠誠度外,更希望從中找出真正的VIP客戶,以此為基礎規劃行銷活動,讓行銷資源能夠真正應用在刀口上。

而在導入台灣碩軟敏捷大數據解決方案後,碩軟根據消費金額、消費頻率、消費次數、最近一次消費日、消費時間長度等變數,將會員區分成六大類:VIP、忠誠、黏著、淺嚐、新進、與潛力,結果發現 最後三個類別的會員數占整體會員比例雖然高達 70~75%,卻只貢獻 10% 的營收 ,這個發現不只協助該業者重新定義了消費者價值,更為營運指出了新方向。

王恩琦資深解決方案經理強調,該業者並未投入龐大軟硬體投資成本,也沒有聘雇專職資料科學家,而是透過碩軟所提供的解決方案與服務,短短兩個星期就跑出模型分析結果,之後碩軟又協助重新定義模型參數,在一週內完成建模。

置身數據年代,大數據分析勢必將成為企業決策時的重要工具,而碩軟團隊有非常紮實的技術背景,可以提供專業服務、成本合理的解決方案,並協助企業挖掘出真正需要解決的問題,協助台灣廣大的中小型企業加入大數據分析行列,實現用數據做決策的目標。