拆解大數據 開啟創業新商機 - 臺北產經資訊網

「大數據」（Big Data）是不管什麼人都能朗朗上口的少數技術名詞，知名度跟擴散力超強，不過真能瞭解大數據的意涵，卻不在多數，更別提要如何利用大數據來進行創業、新事業規劃。在探討大數據的創業商機前，應該先思考，什麼是大數據？常聽到的大數據四大特性—4V又代表什麼意義？此外，拋開技術研發層面，大數據是如何在原本長期穩定的全球市場經濟發展下，在短短幾年時間，大幅扭轉全球各個產業生態圈與商業遊戲規則？大數據如海嘯般席捲各個領域產業，撼動原本強勢產業龍頭地位，重新洗牌市場版圖呢，究竟大數據打造什麼樣的創新與創業商機？讓我們一起走進大數據世界，探索它的價值所在。

根據維基百科對大數據的定義，是指「所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工或者計算機，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（Data set）相比，將各個小型資料集合併後，進行分析可得出許多額外的資訊和資料關聯性，可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等；這樣的用途正是大型資料集盛行的原因」。簡而言之，運用大數據分析技術，能快速甚至到即時，整理不同形式資料，並成為各種情況所需要之資料。

大數據具有四大特性－4V，分別是Variety(多樣性)、Velocity(即時性) 、Volume（巨量性）、Veracity(真實性)，分述如下：

一、Variety（多樣性）：即指過去電腦運算所能分析的格式與結構受限，隨著技術研發能量持續演進，大數據能處理結構與非結構數據，同時也能針對不同資料格式，如文字、影音、影像、聲音等各種不同類型數據，正因如此，無論是針對單一事件的針對性分析，或是探索性分析，均能因數據的多元性，透過不同資料源的交叉分析與比對，有效地擷取與判讀資訊；

二、Velocity(即時性)：網際網路的快速發展，隨著網路世界的佈建，資料的累積也如排山倒海灌進，尤其是分秒之間的數據不斷產生，有效整理數據資料也是關鍵課題，尤其還須同步處理過去所發生的歷史資料，以及不斷記錄時序下所產生的即時資料，此種異動頻繁、流量極大、且須即時回應的海量資料應用，稱為「江河運算」(Streams Computing)，可針對動態性質的海量資料進行即時性、高複雜度的分析，最快可在微秒內做出反應與決策；

三、Volume（巨量性）：數據分析非新興技術，過去礙於數位環境尚未成熟與普及，因此大量數據僅存在於特定產業，如今隨著雲端化、互聯網服務蔚為風潮，運用大數據驅動新創事業投資、開創新的獲利模式，已逐漸成為數位經濟的新藍海商機；

四、Veracity(真實性)：縱使龐大的數據具有價值，但若大量的數據非系統性結構，資訊過於片段、資料關連性不足，甚至資料本身缺乏真實性，都無法發揮大數據能量，大數據貴在精準分析，若是所取得的資料真實性可議，大數據效果難以呈現。

大數據效應同時具備此四大特性，在各個領域發揮驚人綜效，協助最後的商業決策、發掘商業機會、提升內控管理效率、有效進行風險管控等。在現今所有產業發展都建構在網際網路科技之上，大數據力量不容小覷，先前從顛覆高科技產業的市場版圖，現今已擴散到各個不同的領域產業，如健康醫療、金融服務、零售等產業，形成全球各個產業一大挑戰，因此認識大數據早已不是科技人才的功課，更是所有領域人才需要熟稔的課題，大數據之於商業市場，如同空氣之於人，是未來全球市場發展與生存的絕對要素與關鍵。

企業發展或是創業團隊該如何思考大數據在事業轉型或是新事業發展所扮演的角色，甚至大數據之於企/事業不同層級與專業職掌的工作者，又該如何運用大數據分析以發揮最大效益。的確，大數據既是一項應用技術，同時也代表著另一種事業策略思維。大數據在技術開發層面，需具備各式大數據人才，包括：

　　1.系統底層資料架構開發的資料管理技術人才；
　　2.資料分析、資料探勘等資料處理與分析應用人才；
　　3.具有不同領域專業知識的資料判讀專業人才，

尤其以第3種人才最為重要，可在不同專業領域或特定議題，能精準定義議題及資料需求，進而，針對前2種人才所整理與分析出的資料，精準判讀與詮釋分析結果，成為最後產生決策的依據，大數據分析過程要有效與完整，這類型的人才也常常是大數據產生明顯價值的關鍵人才。因此，當一個企業或是新興事業，能有效進行數據布局，須先定義需求數據，對數據來源進行布局，進而有效運用各項數據分析技術整理數據，最後再由資料判讀工作者，解釋數據所代表的訊息意義。最後數據可整理成為需求者進行決策的參考，也因此，全球許多以大數據為創業主題的創業團隊，在數據布局後，提供相對應領域之產業線上大數據軟體工具服務，甚至運用大數據提供產業策略發展顧問服務等。

正因如此，在面對大數據的發展趨勢，首先需要對大數據有正確認識，進而定義個人能在大數據專業生態圈中，發展什麼數據專業，甚至是數據事業。先前提及大數據人才可分為三類：數據管理研發人才、數據分析應用人才、數據判讀領域人才。其中，前兩類人才多需具備技術背景，最後一項人才則是各個領域背景的專業人才都具成為數據科學家的發展機會。再以建立數據驅動事業王國的阿里巴巴創辦人馬雲為例，他是事業領導者，也是事業發展最重要的布局者，他並非技術研發背景，卻也成功地建構全球性的數據王國，可見數據心法可用於企業內不同階層管理人才、不同領域專業人才，分述如下：

一、市場行銷發展面：善用大數據，能有效進行顧客關係管理，包括潛在目標客群拓展、既有客群消費提升（upsell/cross sell）、新產品進入市場策略分析等，如大型零售賣場可以透過衛星數據，掌握對手賣場即時人流與提袋率，保險公司運用既有保戶族群與消費特性資料，可精準鎖定目標族群，以及提升新保單與潛在保戶的配對機率。

二、事業營運管理面：將供應鏈、產品銷售等量化指標進行交叉分析，強化事業運轉效能，並可以透過內部團隊合作與互動模式分析與評估，協助人力資源進行最有效調配，如傳統、電子製造業透過歷史紀錄，可建構銷量預測模型，同時掌握市場輿情，彈性增加或降低上游採購，有效減少庫存成本，或是原料斷貨風險。

三、內部風險管控方面：企業內部稽核、各項合規業務、製程優化等，如全球大型製造業透過大量採購交易歷史資料，可快速進行異常交易提醒，有效防制內部採購舞弊事件。

換言之，數據分析可作為各式專業人士進行事件評估的重要工具，在未來智慧產業與聯網事業的趨勢發展下，大數據並非技術開發人才的專長，而是下一世代每個專業人士均需具備的基礎知識。

大數據的價值透過虛實服務的整合，早已打破虛擬世界的藩籬，從零售消費市場、傳統製造產業，甚至是國家安全議題，大數據皆曾扮演重要關鍵的角色。因此，大數據創業發展更形蓬勃，美國富比世(Forbes)大數據創投投資報告顯示，大數據投資市場持續熱絡，根據Dow Jones Venture Source研究，2016年第2季美國創投大數據的投資額成長24%，投資金額已逾190億美元，已達2000年網路泡沫前的榮景，而根據KPMG與CB Insights統計資料，2015年底大數據全球市場的投資金額更高達320億美元。

本文主題「拆解大數據，開啟創業新商機」，透過前述對大數據的認識之後，分成三大產業經濟機會，來探討大數據創業商機：

一、分享式經濟：即現階段相當熱門的Uber、Airbnb等創新應用，其共通點在於融合大數據、雲端、行動等前瞻科技，加上群眾外包(Crowd Souring)、微型創業等市場潮流下的多元創新元素，提供全球消費市場嶄新消費模式。其中，因平台式服務，為提供跨國型的供給與需求，透過中央廚房的營運方式，運用大數據作即時運算分析，不僅精準媒合供需兩端，同時為因應不同市場的發展，亦可彈性與即時調整行為與消費模式，進而提升個別市場服務效能。

二、資料經濟：即是直接運用市場歷史資料、現有或即時大數據，進行創業應用主軸業務，所採用的數據包括開放數據(Open Data)、企業數據(Private Data)、社群數據(Social Data)等，資料經濟創業團隊直接提供各式各樣的數據分析工具、加值應用服務，甚至鎖定不同領域市場之數據，提供數據分析顧問服務，而未來物聯網（The Internet of Things, IoT)，不僅是資料經濟重要的數據布局工具，也為資料經濟市場帶來更多創業機會。

三、聯網經濟：即為大數據驅動之領域產業轉型與創新的產業新經濟，大數據是投身創業行列的夥伴們，必須具備的事業策略思維，無論是新興熱門網際網路社群服務，或是跨國大型企業智慧化轉型，透過其事業與服務發展過程中的轉變，更高度仰賴背後大數據的策略布局。因此，大數據對各個領域產業的衝擊也是持續不斷，包括金融科技、健康科技、智慧家庭、農業科技等。

聯網產業提供大數據創新創業一個肥沃土壤，也是當前全球最夯的議題：大數據對金融科技產業發展具關鍵地位，透過軟、硬數據整合，重新給予消費、企業徵信不同參數與規則機制；整合物聯網（IoT）數據，提供產壽險產業不同未來市場機會與定位，創新保險的另類保費基準、額度設計、險種規劃等；大數據之於智慧家庭、智慧健康，則是透過物聯網的各式家用、穿戴式聯網裝置，能夠更精準得掌握到每個人私人生活的行為數據，從各個消費市場評估每個使用者，數據商情也透過聯網裝置，進入到家庭與個人生活。另一方面，大數據是農業科技跨國經濟殖民的重要推手，農業從農田與作物成長的各項數值，以及生產履歷的完整記錄，到整體農田與作物的策略耕作，乃至市場需求與價格掌握，都是「農業4.0」發展的開始，也是大數據具有最大價值所在。尤其在現今全球糧食不足、食安問題等議題層出不窮，必須有效掌握農作資訊，方能整合市場與銷售通路，而全球先進市場已展開對全球優質與系統性農作數據的發展，倘若農業科技亦發生Uber效應，將有可能影響產業結構及民生經濟。大數據之於農業科技發展，可以是危機、轉機、甚至是商機，未來產業策略發展動見觀瞻，臺灣具有農業深度領域知識基礎，不僅是發展農業大數據創新創業的金礦所在，更可以是未來邁向國際，打造跨國農業科技平臺服務的重要機會。

筆者秉持著國內過去近十年的創業輔導與事業策略顧問經驗，國內創業夥伴在思考創業面向時，普遍停留在「創新服務的市場差異化」短程目標的價值定位，缺乏數據價值的思考。因此，過去新創團隊與投資者，討論投資或是併購的事業發展機會，若未能清楚敘述其事業之數據資產，往往新創事業所能獲得之市場估值（Evaluation）與事業未來願景也受到侷限，因此，創業家對於服務與數據兩者思考的先後順序，成功機率也立判高下。簡言之，創業家在思索創業面向的時候，若能先思考事業的數據資產布局，進而透過數據能轉換成什麼樣的商業模式與市場價值，再來思考要設計什麼樣的創新服務，如此數據驅動事業方能永續發展。

各個科技、非科技領域產業轉型過程，包括醫療產業、健康照護產業、廣告媒體產業、零售業，乃至基礎型領域產業，如製造業、金融服務產業、農業、交通運輸業、能源產業等，均含大數據創業發展的潛力產業，不過是否能作為一個好的數據創業家，還是得回歸大數據的心法修煉，以大數據思維與心法打造每一個新創事業願景。

簡而言之，大數據雖是技術名詞，但更是事業領導者必須時時刻刻思考與布局的事業資產，未來無論是企業核心經營者、或是創業團隊，都需要具有數據驅動的策略思維工程，從事業市場機會、可行商業模式、設定需求資料、到市場最前端的數據取得的布局工程，這些都是將數據作為事業發展的心法，思考如何運用數據發展事業，這樣的思維，已打破外界對於大數據是技術潮詞的刻板認知，而是未來各大產業、事業轉型的不二法門。

美國知名研究機構Gartner曾針對財星500大企業(Fortune 500)企業進行研究，指出約有85%這些大型企業，到2015年時仍無法有效利用全球產生的龐大數據，為自己企業增加優勢。由於不同事業發展的過程，在招募大數據科學家之前，更重要的是建構事業決策者的大數據思維，同時與各個執行團隊（包括技術開發、產品企劃、業務拓展等）由內到外都能具有一致性的策略思維，進而方能有效運用數據工法，將各項大數據技術應用於事業發展，真正讓「數據驅動」為事業發展的核心策略，成為事業策略主體的DNA。

舉例而言，阿里巴巴事業王國的發展，雖以電子商務起家，但在事業發展過程，創辦人馬雲即不斷強調，阿里巴巴是「數據驅動事業」，並非強化其電子商務品牌，重點是在數據驅動之事業發展策略下，面對不同事業發展階段，所需運用之數據分析應用相當不同，如產品進入市場初期，大數據分析能快速優化平台服務，如提供多項智慧推薦服務、買賣家評鑑機制等從消費行為所提供之貼心應用，同時也為布局數據的取得，大量嘗試運用多元創新服務，全面性掌握平台上買家、賣家之互動以及各項資訊，包括線上即時通訊工具「阿里旺旺」、智慧物流「菜鳥物流」、支付寶、餘額寶等，後續則透過大量人流、金流、物流、資訊流各項活動數據的掌握，得以發展更具整體經濟價值之服務與新事業發展，包括網購核心商品價格指數（aSPI-core），以及近期最為知名之金融科技服務平台「螞蟻金服」。因此，阿里巴巴事業因建構在數據策略的事業布局之上，得以跳脫區域電商平台削價競爭的激烈戰場，並成為全球性非典型金融機構之金融服務龍頭業者。