大數據的基本介紹

1. ⼤大數據
RICHARD PEI
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2. 裴有恆 Richard
2
學歷與認證
美國南加⼤大電腦⼯工程碩⼠士畢業
台灣⼤大學機械系學⼠士畢業
台灣外貿協會第六屆碩⼠士後⾏行銷班畢業
台灣外貿協會第⼀一屆品牌班⾏行銷班畢業
新產品開發專家(NPDP)認證(全台前⼗十名)
IDEO ACUMEN 服務設計 DESIGN KIT
經歷
元創意股份有限公司資深產品經理
神達電腦
產品經理,流程經理,專案經理主管:
Mio A501,A702⼿手機專案, Sagem My-S7
Mercedes Map Pilot產品ODM專案,
仁寶電腦專案經理:
XG-3D⼿手機專案
台灣⼤大哥⼤大研發處主任:
Mail系統開發, WAP系統開發,簡訊傳情,
MMS系統⾃自製專案
企業內訓教學專⻑⾧長
物聯網、流程創新、產品創新、服務創新、
商業模式創新、創新管理、專案管理

3. 大數據與傳統資料探勘的不同
現在的電腦一台電腦通常只能有個別分析獨立的
小型資料庫（data set）。傳統資料探勘就是在
這些小型資料庫做資料處理與分析以探查趨勢與
異常分析。
大數據是將各個電腦上的小型資料庫合併後進行
分析，也因此大數據無法使用大多數的資料庫管
理系統處理，而必須使用「在數十、數百甚至數
千台伺服器上同時平行運行的軟體」，這樣常可
得出許多額外的資訊和資料關聯性。

4. 大數據的挑戰與機遇
四個方向：
量（Volume，資料大小）
速（Velocity，資料輸入輸出的速度）
多變（Variety，多樣性）
不確定性（Veracity，資料真實性）
合稱「4V」或「4Vs」。

5. 大數據執行的分散式系統架構
SMAQ
Storage
Map
Reduce
Query
⽤用來儲存分散、
沒有關聯的⾮非結
構化資料
運⽤用批次處理的
⽅方式，將⼯工作平
均分散到許多
伺服器做運算。
將算完的結構化資
料儲存到可供查詢
的資料庫系統

6. 技術演進： Google vs Apache

7. 為什麼現在大數據這麼紅
大數據是對群體長期觀察/資料收集的結果的分
析！
資料探勘的法則，資料越多得到的分析結果越正
確！
使用大數據找出的趨勢，你可以讓生產良率大量
提升（如：台積電），你可以強化自己的電子商
務競爭力（如淘寶、亞馬遜、九易宇軒）。
現在不懂大數據，你可能只落後一點; 幾年後不
懂大數據，你已經趕不上懂大數據的對手！

8. 大數據的資料價值
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p 目標導向用途：
p 異常判別
p 趨勢判斷分析
p 預測
p 資料導向用途：
p 這些資料顯示出什麼可以改善的方向？
p 這些資料這些資料顯示什麼新商機？

9. 資料分析在經營決策的價值
以資料驅動的決策：用資料提升預測精準率
以資料驅動的流程：精準行銷與廣告推播
以資料驅動的產品/服務：用戶分析與精準行銷
得到的需求基礎上, 加強自己的產品與服務
產品運營時, 利用資料分析防止異常及創新

10. 百度使用大數據
百度搜尋指數
春節遷徙圖

11. 臉書使用大數據
了解社群偏好：看什麼文章、跟什麼人合照、
常在哪裡出沒
了解消費者社群行為：那些好友、玩那些心理
測驗、看那些粉絲團
針對消費者有效投放廣告
好友推薦

12. 阿里巴巴使用大數據在
淘寶電商大數據：
¤ 了解消費者購物行為
¤ 了解商家信用
收視大數據（優酷土豆）
社群大數據（陌陌、新浪）
天氣（墨跡）
阿里小貸根據貸款客戶在下游訂單、上游供應商、
經營信用來評估

13. 騰訊使用大數據在
了解熱門話題
了解社群偏好
了解使用者行為：社群上行為、網路遊戲行為
廣告投放（？）
O2O電子商務行為(滴滴打車…)

14. Google使用大數據
記錄搜索行為的時間、內容與方式
了解查詢趨勢：流行性感冒預測-2011/12 年的
美國流感、2007/08 年瑞士流感、2005/06 年
德國流感、2007/08 比利時流感等
Google Analytics追蹤訪問者在其站點的足跡
Google Adsense了解廣告效果
Youtube收視大數據：收視推薦
Google Map追蹤移動軌跡

15. Amazon使用大數據
了解消費者買書/物偏好,然後預測
推薦消費者書籍
測試網路頁面文字
Kindle Fire紀錄客戶使用行為