Big data 巨量資料的商業應用實例

Big Data 巨量資料的商業應用實例

新知 講堂

口述 ／大澤幸生教授 （日本東京大學創新科技管理學系）

承辦單位：臺大智活中心 主辦單位：智齡聯盟 指導單位：教育部 指導教授：劉佩玲、康仕仲 、王秀槐、邱佳慧 撰文：劉佳林

Big Data 巨量資料的商業應用實例 1

Big Data 巨量資料的商業應用實例 口述 ／大澤幸生教授 （日本東京大學創新科技管理學系） 撰文／劉佳林

現代社會行動裝置的普及、電信與資訊技術的躍進、雲端應用的推陳出 新等技術，已可以將使用端的各種操作互動軌跡以數位方式大量保存記 錄。IDC（國際數據資訊）預估，到2020年，數位化資料量將以每兩年翻 倍的速度激增；在2020年之前，數位世代的資料量將達40 ZB（註1）。該 如何從龐大的資料群中濾取有意義的資訊，轉為可以實際應用的知識，已 是產業端提升競爭力的迫切需求。 有鑒於此，智齡聯盟特於2013年5月邀請與企業有多次成功合作經驗的東 京大學大澤幸生教授(Yukio Ohsawa)，蒞臨臺大水源校區臺大智活中心 （iNSIGHT）分享與產業共同進行巨量資料分析運用的實務經驗與過程， 並分析組合的原理。這些產業包括消費、生產製造、生醫等多種領域。大 澤幸生教授分享他如何將產業知識與關聯分析後的訊息融合，並以視覺化 顯示，提供設計者與資料分析成員對話討論的模式，以找出隱含的契機， 藉此產生預測行為或需求趨勢的產業應用價值。 註1：40 ZB有多少呢？它相當於地球所有沙灘沙粒總數的57倍，或是儲存 於藍光光碟。

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大澤幸生教授在資料探勘領域已深耕十多年，他在創新領域科技管理也有 相當多著作。他將巨量資料分析以視覺化呈現，透過圖像示意，零機率事 件(0-­‐frequency)的組合，讓使用者能透過展示的分析結果，迅速理解並從 中找出新的連結，或碰撞出兩種頻率需求背後的創新價值，以作為未來需 求趨勢的預測。這些分析技術與方式，也應用於地震後的購物行為預測， 成功預測下階段的民生消費需求。這與企業共同討論，從巨量資料找尋濾 取機會的討論模式，能逐步地找出隱性的商機。以下說明教授於此次活動 中述及的應用與實例。

探尋機會(Chance Discovery)（註2）流程視覺化 探尋機會是當組織或企業有意了解使用經驗時，透過巨量資料間的關聯， 從中找出可能的新運用。這種探尋機會的概念，在2000年左右已開始被討 論。此與企業市場的銷售決策，有緊密 關聯。近期，人工智慧領域的研究人 員，對影響人們作決定的事件與情況開 始感興趣，也將這類的事件或情境視為 機會或危險。機會探尋可以發生在各種 領域。比如，在醫療領域找尋有效治療方 式的過程，就是⼀一種機會探尋。 以消費產業為例，消費者通常無法明確說 出自己的偏好，從消費行為資料庫中進行 關聯分析，加上與市場規劃人員的互動， 透過市場成員對於點線圖的分析會找出幾

註2：此處所定義的機會原文定義為an event or a situaIon, which may be significant for human decision – in other words it provides and opportunity or a risk for human decision making and problem solving. 留意到有關事件的這 個歷程，就稱為機會探尋(chance discovery)。

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群消費的偏好，可作為下年度產銷計畫的參考。目前關聯性分析的結果， 是由點與線構成，這對產業人員在解析市場訊息時，有相當的困難。服飾 產業中，若非熟悉數百種布材代號與圓點的對應，這樣的分析圖，無法讓 行銷人員⼀一目瞭然的瞭解分析結果與他所要設計樣式的關聯。若將相對應 的布料以圖示呈現，行銷團隊就能在第⼀一時間掌握到布料與樣式間的連結 關係。 大澤教授將分析工具產出的圖表結果與分析項目之間的關係，轉以顏色、 虛實線、圖樣大小等方式表示，並將項目代號直接以實物影像呈現，如此 有助於讓規劃人員更專注於設計項目的思考。而將資料庫分析的結果，標 上實際物品的顯 示，有助於市場 行銷人員，進行 創新款式的創意 激盪。從既有款 式的分析、產業 需求的了解和新 材料的選項中， 找出新的設計與 應用，這，就是 創新。

智齡聯盟 教育部智慧生活人才培育計畫 計畫主持人 劉佩玲 特聘教授 （臺大智活中心） 共同主持人執行長 康仕仲 副教授 （國立臺灣大學土木系） 教學評量 王秀槐 教授 （國立臺灣大學師資培育中心） 產學合作 邱佳慧 助理教授（臺北醫學大學通識教育中心） 專案助理 葉湘如、劉佳林、陳淑英 聯絡電話：(02)3366-­‐3366#55201 ．電子信箱：silverstaff@caece.net ．郵寄地址：北市中正區羅斯福路4段1號 (臺大土木研究大樓電輔組610室) ．聯絡地址：北市大安區辛亥路3段188號6樓610室

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