大數據商業模式與應用領域.

Presentation on theme: "大數據商業模式與應用領域."— Presentation transcript:

1 大數據商業模式與應用領域

2 大數據介紹 大數據（Big data）或稱巨量資料、海量資料、大資料，指的是涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。在總資料量相同的情況下，與個別分析獨立的小型資料集。

3 大數據的處理流程 大數據的收集與篩選 大數據的整理 大數據的儲存與管理 大數據的分析 大數據的挖掘 提供商業應用

4 大數據的分析 可視化分析 能夠直觀呈現大數據特點， 同時能夠非常容易被讀者所接受， 就如同看圖說話一樣簡單明瞭。 圖片來源:

5 2. 數據挖掘演算法 為大數據分析的理論核心 不同的數據類型和格式呈現出數據本身具備的特點 被全世界統計學家所公認的各種統計方法

6 3. 預測性分析 從大數據中挖掘特點， 透過科學方式來建立模型， 帶入新的數據從而預測未來的數據。 圖片來源:

7 4. 語義引擎 非結構化數據需要一套工具系統的去分析提煉數據， 語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧， 足以從數據中主動地提取信息。
4.  語義引擎 非結構化數據需要一套工具系統的去分析提煉數據， 語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧， 足以從數據中主動地提取信息。 圖片來源:

8 5.數據質量和數據管理 大數據分析離不開數據質量和數據管理， 高質量的數據和有效的數據管理， 無論是在學術研究還是在商業應用領域，
都能夠保證分析結果的真實和有價值。 圖片來源:

9 Velocity Volume Variety Veracity 巨量性 即時性 多樣性 真實性 我們可以以最常見的4Vs來介紹它
簡述特性首先1.再來2.接著3最後4 真實性

10 以數據做為服務的基礎與核心，顛覆傳統行業
商業模式 從既有數據變現 以數據提升企業競爭力 以數據做為服務的基礎與核心，顛覆傳統行業

11 大數據的商業模式 從既有數據變現 以數據提升 企業競爭力 以數據做為服務 的基礎與核心

12 大數據環境下的企業資訊供應 任何資料 分析資料 更佳決策 取得資料 更快行動 發現資訊 預測 更重要的創新 整理、組織資料 規劃
企業效益 更佳決策 更快行動 更重要的創新 更強的競爭優勢 取得資料 整理、組織資料 分析資料 發現資訊 預測 規劃

13 結合大數據與物聯網的概念，將帶來產業革命

14 物聯網的概念 利用現今的科技(例如：感測器、分析工具、 網路、雲端等)大量蒐集資料，讓各產業能 找出未發現的資產，使得公司運行更有效 率。

15 物聯網與大數據的應用 政策、標準制定單位 雲端 大數據 物聯網 硬體設計與製造單位 服務提供單位

16 760億 預估未來全球逾兩兆商機即將爆發 預估未來發展│大數據未來趨勢 預估大數據在未來的營收發展 (年) 單位 :億美元
單位 :億美元 (年) 2019/2/22

17 決定下一步決策 數據將替我們 ，比人類更了解自己 3 三、數據將替我們決定下一步決策，比人類更了解自己

18 大數據的發展 第一階段是.com時期 第二階段是社交網站 第三階段是物聯網

19 第一階段:.com時期 研究與蒐集人們的網路搜尋行為等。

20 第二階段:社交網站 現在正在經歷的階段，分析Facebook、Twitter、部落格文章...等，這可以進一步了解顧客行為。

21 第三階段:物聯網 物聯網不只是穿戴式裝置或智慧家庭而已，還有機器與機器之間的溝通。

22 物聯網的結構 應用層 網路層 感測層

23 物聯網-感測層 物體透過溫度、濕度、方向等感應器知道四周訊息 壓力感測器: FRID讀取器: 溫度感測器: 螺旋儀:知道冰箱是否被開啟
知道食物重量與擺放位置 FRID讀取器: 知道冰箱裡裝了些甚麼食物 溫度感測器: 知道冰箱的即時溫度 螺旋儀:知道冰箱是否被開啟

24 物聯網-網路層 感測層的資訊透過有限或3G、WIFI、藍牙等無線通信科技，傳遞給在雲端的主機

25 物聯網-應用層 雲端主機接收網路層傳來的資訊，由大數據分析或人工智慧做出反應，服務使用者 個人化服務 遠端冰箱控制 資料串聯

26 物聯網的應用

27 阿里巴巴集團 創辦人馬雲 創立於1999年

28 未來的發展&趨勢 雲端 大數據 4.0 資訊化 資料化 3.0 2.0

29 消費者資料 消費者 免費服務 廣告費 企業 網路平台

30 與Twitter合作推出Tweet A Coffee活動
取得顧客資訊 提升咖啡銷售額 蒐集顧客資料 提升業績

31 2013年星巴克和GOOGLE合作，在美國7000家門市
提供免費WIFI服務 透過WIFI連接 紀錄顧客資訊 駐 留 地 點 消 費 頻 率 光 顧 時 間 路 線 圖

32 星巴克先設立會員制度 設立行動支付app 取得 「以會員為中心」 的資料庫 尋找潛在客戶 透過app付款 分析銷售數據 客戶關注動線 客戶交易習慣 感興趣的商品

33 值得注意的是在2013年，根據 Business Insider’s research service的報導，星巴克2013年的收入，有10%是來自於行動支付；而2014年的收入，則成長為20%是來自於行動支付。

34 大數據應用於零售業(1)

35 大數據應用於零售業(2) 零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與 商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相 結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如 何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見， 以增加高利潤率自有品牌商品的比例。

36 $ $ $ 37％至40％ 以 下單比例為例 營收將近百億台幣 行動電商的市場正快速起飛 今年已達25％ 預計達 每月成長1％
以 下單比例為例 $ 營收將近百億台幣 $ $ 行動電商的市場正快速起飛 每月成長1％ 今年已達25％ 2019/2/22

37 ＄ ＄ 網路購物的支付主流 第三方支付 商品 第三方支付將是推動網路購物的一大重點，讓買賣雙方都更有保障。
買方 賣方 第三方支付將是推動網路購物的一大重點，讓買賣雙方都更有保障。 因第三方支付的保障性提高而使消費者購買意願大增， 進而提高銷售量。 讓買方不擔心賣方拿到錢就跑掉或是拿到瑕疵品賣方不肯退貨。 下訂單 ＄ 通知發貨 通知 第三方 付款 第三方 ＄

38 大數據應用於工業4.0 機械取代手工 生產線推動大量生產 IT自動化生產 智慧生產

39 Amazon「提前寄貨」服務 Amazon為了縮短物流時間，在未下單前就先出貨，一開始主要是因為美國幅員廣大，從下單到收到物品時間平均為15天，送貨時間過久降低網路購物意願。現在有了提前寄貨這項服務，大大提升民眾的網購意願。 圖片來源:

40 美國運通卡從既有的數據變現 數據本身即為產品或根據數據制定行銷策略、改善產品。 例如:美國運通卡
美國運通讓持卡人與自己的Facebook帳號連結，持卡人成為美國運通粉絲團粉絲後，美國運通會依據會員在Facebook上的活動，提供相應的優惠措施，結合社交數據和會員資料，就是為了提升消費者辦美國運通卡的誘因。 圖片來源:

41 LinkedIn以數據提升企業競爭力 藉由數據提升競爭力。 例如:LinkedIn LinkedIn透過數據精準推薦職場人脈給用戶。
圖片來源:

42 Uber以數據做為服務的基礎與核心， 用數據顛覆傳統行業。 叫車App Uber (1)使用者可以使用自己的智慧手機，輕鬆叫到計程車。
(2)司機可以接受叫車服務，也可以拒絕叫車服務。 (3)如果司機接受了叫車服務，司機的個人訊息將透過電子旅行證件的方式發送到客戶手機上。 (4)客戶可以追蹤司機所在位置，判斷他何時可以到達。 (5)透過客戶發送的位置訊息，司機也可以追蹤到客戶的具體位置。 (6)Uber 商業模式裡，有一個評級系統，一旦成為 Uber 司機之後，客戶在駕乘完成之後便可對司機進行評分。 叫車App Uber 圖片來源:

43 提供 無擔保借款 支付寶有1.9億人資料 挑選用戶資料 選出高信用者 2019/2/22

44 大數據應用於醫療產業(1) 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒， 每秒鐘有超過3000次的數據讀取。通過這些 數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出 現問題並且有針對性地採取措施，避免早產 嬰兒夭折。

45 大數據應用於醫療產業(2) 讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通 過社交網路來收集數據的健康類App。也許未 來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的 診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人 每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中 藥劑已經代謝完成會自動提醒你再次服藥。

46 大數據應用於能源產業 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟 體和IBM超級電腦，然後對氣象數據進行分析， 找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地 點。利用大數據，以往需要數周的分析工作， 現在僅需要不足1小時便可完成。

47 會計系統與大數據的應用(1) 企業未來會透過高端資訊科技及「數據橋」 等工具，將以下幾種非結構化資源，自動 地加以轉化為數量化數據，納入會計系統 中，增補傳統上的缺失。 RFID等來自物聯網的資料 影像資料 音頻資料 文字資料

48 會計系統與大數據的應用(2) 目前用來儲存、處理會計紀錄產生的會 計資訊系統實務上最常使用企業資源規 劃系統(ERP系統)。

49 以經營信貸 貸前 貸中 貸後 用戶基礎數據 支付數據 行為數據 物流數據 風險數據 就銀行放款信貸而言，
貸前：歷史數據模式評估用戶信用進行授信 貸中：用戶實際資金運用及其他購買行為監督<詐欺評分、交易監測、催收評分作為風險控制的數據> 貸後：網路銀行自動扣繳，逾期還款進行電話催繳 貸前 貸中 貸後 2019/2/22

50 以經營信貸 應收票據 248 27,929 減:備抵呆帳 (2) (84) 246 27,845 應收帳款 8,158,300
2013年12月31日 2012年12月31日 應收票據 248 27,929 減:備抵呆帳 (2) (84) 246 27,845 應收帳款 8,158,300 1,005,943 (77,015) (502,971) 8,081,285 502,972 貸前、中、後評估信用 可使備抵呆帳減少 2019/2/22

51 分析市場 客製化服務 客製化服務 2019/2/22

52 客製化進行 最佳投資組合 個人資料分析 投資能力分析 2019/2/22

53 大數據於金融業之應用 精準行銷 透過大數據，可以根據客戶的交易紀錄就 不同業務或產品進行交叉推薦；根據客戶 的年齡、資產規模、理財偏好等，對客戶 群進行精準行銷，分析出客戶對金融服務 的需求。

54 產業間跨領域整合，互惠互利 降低營運成本，提升獲利能力 分析出客戶需求，提供客製化 創造出商業、經濟和社會價值
1.產業間跨領域整合，互惠互利 2.降低營運成本，提升獲利能力 3.分析出客戶需求，提供客製化 4.創造出商業、經濟和社會價值。 - 1.個人資料亮紅燈 2.受制以往的資訊 3.信息權力不平等 – 有些資訊不易取得 4.刻板印象難消除 - 2019/2/22

55 Big Data 3項轉變 處理全部資料，不僅是樣本 降低對精確度的要求 不求原因，只看模式 3項隱憂 如何維護隱私？
我們可以因為人們得傾向處罰他嗎？ 我們會成為資料的犧牲品嗎？ Big Data 3項趨勢 數據化將更普遍 資料將成為關鍵資產 分析將凌駕專業知識

56 大數據存儲所面對的問題 容量問題 應用感知 靈活性 數據的累積 安全問題 延遲問題 成本問題 大數據存儲所面對的問題

57 大數據不僅是代表一種海量資料的狀態，一系列先進 的訊息技術，更是一套認識世界、改造世界的新穎觀 念與方法。但水可行舟、亦可覆舟，大數據勢必會帶 來新的威脅，但總體來說利多於弊，因它能夠讓人類 解決以前解不了的問題。 不管大數據有多海量，儘管能為社會帶來的種種方便 和變革，大數據只是工具，勿忘謙卑與人性，人需要 更加努力創新，為自己的「創造力」保留一些空間。 正如賈伯斯的觀念：「我從來不問消費者需要什麼， 因為他們不知道他們需要什麼」，引導潮流，而非一 味追逐潮流。

58 謝謝大家的聆聽