從創新應用催化我國巨量資料產業發展
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發布日期:2015/07/07

在開放資料趨勢帶動下,各式以「資料加值應用」為訴求的創新服務商機也順勢而起,各類服務業者莫不依據不同客戶需求,導入各種新興科技(大智移雲)之應用,將資料之附加價值最大化,提供各式各樣的資料加值服務以滿足客戶需求,而這種以資料為驅動力(Data Driven)所產生的經濟價值,就被稱為資料經濟(Data Economy)。

雲端跨界與智慧物聯對台灣ICT產業之機遇與挑戰

在社群網路、智慧化設備、行動裝置等快速發展後,巨量資料(Big Data)的發展儼然成為繼雲端運算、智慧行動後令人期待的新應用與技術,而巨量資料不僅包含資料處理,亦涵蓋資料分析的應用價值。

巨量資料分析是提供企業將巨量、即時、快變與多樣的結構化與非結構化資料,進行大規模與細緻的資料儲存、轉換、分解、匯整、分析與視覺化呈現等各種運算處理的解決方案,並且進一步深入商業分析(Business Analytics),開發商業智慧,擷取商業價值。隨著全球資料的快速增長,巨量資料分析的商機逐漸浮現。而企業在主動和被動狀況下,從內部和外部環境快速累積各式各樣的資料,透過處理分析將可協助企業挖掘新商機。因此,如何從巨量資料中,做出有價值的分析,日益受到企業重視。

雲端運算(雲端跨界)與巨量資料(智慧物聯)的發展對我國ICT產業勢必帶來新的挑戰與機會,我國的ICT製造產業在全球占有優勢地位,有堅實的產業鏈和技術優勢。要如何延伸我國既有的硬體製造優勢,進一步搭配巨量資料應用發展浪潮,將成為我國ICT產業升級轉型的下一波重點。

以巨量資料創新應用催化產業轉型

現今產業以服務當道,如何透過巨量資料在商務或生活實驗場域的建構,試煉下世代的技術與創新服務,創造技術與新創應用的出海口,以培育未來具潛力的隱形冠軍,國外的成功發展個案可為他山之石攻錯之所在。而台灣產業結構主體的中小企業要如何善用低成本與創意優勢,將企業日常營運資料,經由產業專屬的雲端系統,透過巨量資料處理技術,快速產生有價值的資料,提供企業營運參考,才是導入巨量資料處理的最佳方式。巨量資料處理加上雲端運用,藉由多元的創新應用情境的試煉,將可以產生另一個全新的產業,相信這才是台灣巨量資料未來最重要的發展。

我國巨量資料市場以大型企業之應用為主,延續對於商業智慧與商業分析之應用。而資料驅動企業(Data-Driven Enterprise)之核心競爭力趨勢正方興未艾,但對於非結構化的資料分析仍處於探索階段,並持續探索行業最佳實務。

我國巨量資料市場的規模呈現穩定的成長,2014年達新台幣6.6億元,預期於2017年將會成長至111.3億元。以成長率來看,2014~2017年之整體年複合年成長率為 18.46%,而其中儲存設備的年複合年成長率更高達22.45%。

隨著企業資料快速擴充和巨量資料分析的挑戰,儲存容量的擴充與儲存技術的突破更新帶給企業不小的壓力,因此相較於自行建置資料庫系統,企業採用雲端資料儲存,導入公有雲資料庫會是重要的選項。目前市場上提供公有雲平台儲存服務如Amazon Web Service(AWS)中的NoSQL資料庫服務,Citrix公有雲儲存服務Share File,皆強調資料保密的功能。雲端運算的出現改變資料儲存的思維,有別於資料庫系統得建置在公司內部的傳統概念,資料庫即服務(Database as a Service)、整合平台即服務(Data Integration Platform as a Service)、資料庫平台即服務(Database Platform as a Service)、資料品質軟體即 服務(Data Quality Software)等以雲端服務為概念的服務出現於市場,資料庫結合雲端運算服務,將是下一個商機所在。

由於巨量資料的發展將與雲端運算彼此牽動;一個是平台,一個是應用;而透過各式各樣連網的智慧終端裝置(前台的智慧型手機、平板電腦等)將蒐集各式型態的資料與數據,再將龐大的數據與資料是存放在雲(後台的資料中心與眾多伺服器),藉由此一平台的資料創造、蒐集、儲存、萃取、分析等運算過程,最後形成應用決策。

而資料蒐集後,必須要存放於資料庫(Database),再將資料進行資料採擷(Data Mining)、分析的步驟,以做為後端情報決策之依據,而預測模型便成為企業的資料應用策略基礎。也正因為巨量資料具有多元、量大、快速等特性;亦即資料來源往往不只來自一兩個應用系統,而且資料格式眾多,加上這些大量又複雜的資料,如何儲存,然後進一步運算分析,甚至即時回應需求,都是產業發展與技術演進上的新挑戰。以現有的ICT技術來看,雲端的高性能、低功耗特性,是最理想的巨量資料處理平台;另一方面,雲端的技術架構與服務型態,相對比較有彈性。

釐清資料擁有與加值應用之差異,慎選策略定位與佈局位置

依據資策會MIC調查我國企業的巨量資料系統建置現況結果發現,目前有74%的企業,仍然在使用非巨量資料分析技術及工具如資料採擷、商業智慧(Business Intelligence, BI)、資料倉儲(Data Warehouse, DW)等,只有7%的企業已建置巨量資料,有19%的企業表示完全沒有建置,顯示目前使用非巨量資料分析技術的企業,未來將可望成為重要的巨量資料軟體商機的拓展目標。

另一方面,儘管巨量資料蔚為熱門話題(Buzz Word),但市場對於巨量資料分析技術的接受程度仍屬S曲線的早期試驗(Adaptation)階段,距離突破關鍵數量(Critical Mass)與關鍵價格(Critical Price),進入快速成長階段,須有更多企業實際導入巨量資料達成產業轉型、升級之成功案例的積累。由於市場對於巨量資料技術仍處於早期接受階段,企業普遍遭遇到的最大問題就是「該如何從巨量資料中挖掘價值」,這個問題源自於對巨量資料運用的陌生,一旦企業對巨量資料有更進一步的認識與瞭解後,如何應用巨量資料於風險管理、功能整合、策略發展、市場洞察等需求便會逐漸浮現。

巨量資料的三大特性之一的多樣性(Variety)是驅動企業使用的一大因素,雖然現今的資料分析仍以傳統的交易資料、紀錄(Log)資料為主,但隨者資料型態與規模的增加,愈來愈多企業試圖從社群媒體、地理資訊、文字、圖片、影像,甚至是聲音數據中找尋出有價值的資訊。

巨量資料或許無法解決企業所有問題,但企業在巨量資料的應用導入,則是代表著對於企業運作流程的改進。隨著巨量資料分析技術的成熟,資料、分析與決策成為密不可分的三項元素。對於企業而言,在跨入巨量資料時代的當下,並沒有重新去購買或蒐集資料的迫切需求,從企業內部取得現有資料,不僅省時且操作性更高,當分析技術更成熟後,再結合外部資料或與第三方資料供應商合作。

資料分析技術大致分為四個階段:事後統計、事後瞭解、事前預測和整體模型的建立。透過統計報表明白發生什麼事,到瞭解事件發生原因,再進步至整合資訊預測將會發生的事件,最後則是希望能藉由過往經驗的整合,不僅預測事件的發生,同時找出最佳解決方案,並制定問題解決流程,日後遭遇相同或類似問題時能以最省時方式正確排除問題。

若要進軍巨量資料世代,資料的管理、資料的分析及商業判斷三項能力缺一不可。資料的整合及應用為日後分析建立基礎,由於龐大的資料量,必須盡可能地挑選適合的資料,以確保數據資料的品質。取得資料後使用適合的平台及工具進行分析,資料能否轉化為有價值的資訊,端看分析的正確與否,同時分析的方向也要與企業營運目標契合。最後則是商業判斷能力,有了足夠的資訊後,必須確定使用的方向,正確使用於目標追求,讓資訊成為決策的輔助,如此便能發揮資料最大的價值,同時以能讓資料成為公司重要資產。

現今企業執行巨量資料相關技術的應用主導權,大多還是以資訊部門主管的CIO為主,其次為專案部門的負責人,如行銷企劃、業務、客戶服務、財務等,而這些部門除了工作上的互補外,勢必須彼此就業務流程優化進行合作,方能在巨量資料的導入上,獲得具體績效。而發展巨量資料策略很多種,企業或可評估自身資源之多寡,再行決定投入巨量資料應用之策略,亦可自行組成資料科學研發團隊、或借鏡商業合作夥伴的策略,不過若能打破產業領域疆界,將不同產業的使用方法結合,並針對本身企業需求做出改進,則在巨量資料的應用上會更具彈性及創造力。

個別企業應盡早開始投資或布局巨量資料分析技術,進而建立最佳典範(Best Practice),才能在同業中拔得頭籌;其次,確立自身商業目標和未來策略,並檢驗執行成效;再者,透過整合及分析新來源的資料,以增進企業分析能力,同時試著將分析結果應用於預測及決策輔助,為企業將資料轉化為資訊(Information),再轉化成情報(Intelligence),成為磨練洞察(Insight),進而形成決策的企業提升競爭力的發展路徑。

試煉在地的巨量資料應用,走向全球智慧化服務

展望未來我國資訊產業之發展,擁有內容、服務、平台、軟體、硬體的完整價值體系經營者,如何善用無所不在的巨量資料,從資料聯網(Internet of Data, IoD)發展至資料分析即服務(Data as a Service, DaaS),為我國企業競爭力帶來正向的影響,將成為國內資訊產業的新興服務模式追逐戰。

巨量資料分析可做為創新商業模式、產品與服務的基礎;透過分析顧客消費行為等資訊,可協助企業改善現有產品、服務甚至開創新業務。展望我國ICT產業的未來發展應以「全球研發製造服務中心」為定位,從製造走向「智」造,不能僅是代工,而是要融合服務概念和創新,才能在全球市場成為贏家。

然而巨量資料分析正是協助我國發展「智」造業的試金石,因此透過巨量資料協助產業轉型之具體方向,包括一方面可藉由行業別領域之應用驗證,發展專屬利基型之「巨量資料軟硬整合機」,另一方面借重國外大廠在行業別領域(Domain Know-how)之顧問服務,帶動我國資訊服務業者轉型,以發展顧問服務與系統整合能力。

畢竟過去我國ICT產業的成功,主要是靠量的提升,亦即透過規模經濟所轉化的績效比來擴大市占率,未來是否能藉由「試煉在地的巨量資料應用,走向全球智慧化服務」(Localization + Globalization = Glocalization),進而轉變以質的帶動來促使產業轉型,亦即從量大到偉大,應該是未來我國ICT產業面對此一「巨量資料」起飛階段需要努力的目標。

關鍵字: 巨量資料 ; 商業智慧 ; 商業分析 ; Data Mining ; IoD ; DaaS ; 智慧化