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）