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產業觀點:利用Open Data打造專業服務賺錢模式(翟本喬)


和沛科技翟本喬認為,中小企業或個人,可以透過Open Data建立Big Data,從裡面找出有用且有特性的情報資訊,進一步設計出專業服務的賺錢模式。

在Open Data跨域整合年會當中,邀請到和沛科技翟本喬總經理以「挑戰巔峰,實現Open Data創新創業藍圖」發表主題演講,而大數據(Big Data)是現在熱門議題,因此翟本喬從Big Data與Data的差異,以及大數據應用特性,進一步分析到專業服務才是雲端運算能賺錢的真正核心。

大數據與數據的差異性
大數據(Big Data)跟標準數據的有四大差異,可以分成四個V,分別是Volume(數據量)、Velocity(數據進來速度)、Variety(數據來源格式)、Veracity(數據準確性)。也就是說,大數據的特性就是數據量大,數據進來出去速度快、數據來源格式不確定、數據量大會有錯誤數據夾雜在內。所以簡而言之,大數據是用一般常見的資料庫軟體無法處理。

大數據 vs. 專業服務
在大數據時代,需要有足夠的伺服器、足夠的資料量與處理能力夠強的軟體,才有辦法進行服務。以電腦翻譯為例,傳統方法是用字典+文法規則+例外資料庫,初期翻譯效果不錯,但不會進步。而Google翻譯使用的是統計翻譯,也就是透過比對同一文章之不同語言版本,建立統計模式,特色是初期功能不佳,翻譯不準確,但會越練越強,而且即使是不懂的語言也能翻譯。

大數據分析可以創造出不同的服務模式。舉例來說,信用卡呆帳偵測是銀行業者需要的服務,傳統方法是看信用卡FICO分數,而MIT研究出來的方法是運用機器學習,分析客戶銀行與信用卡記錄等數百個變數,進而分析出客戶呆帳發生可能性,最後發現最重要的因素是上個月的薪水有沒有入帳。

翟本喬指出,有位台大教授,利用大數據分析方式,分析相關數據找出好客人與奧客人,降低了某電視購物頻道35%的退貨率。而FB則是利用從發文數比對,找出單身者是否即將進入戀愛階段,而跳出玫瑰花之類的推銷廣告。

利用Open Data收集大數據 提供賺錢服務模式才是真實力
很多大公司擁有各式各樣的數據,但是對於經濟規模小的中小企業甚至是個人,則是能透過Open Data資料集來收集各方數據,進一步經過處理與分析而變成情報,然後從情報當中找出可以賺錢的專業服務模式。

翟本喬認為,不管是Iaas、PaaS、SaaS,其實Service(服務)最重要,所以現在台灣產業的重點是「工業如何轉型成為服務業」。以台積電為例,其實不是晶圓製造業,而是服務業,而台積電所提供的服務是把客戶的設計圖快速轉成客戶要的晶片,而這也是台積電最賺錢的服務。

如果要透過雲端運算賺錢,要先想出要用哪些資料提供出何種應用(服務),並且要考慮新的商業模式,而非設計新產品。並且要自己開發技術,而不是購買現有技術,這樣才有辦法設計出夠專業且能賺錢的服務模式。


(發佈時間:2014-09-25)

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