美國、德國搶著做 韓國朴槿惠上任就立法 大數據 你學了沒？

透著陽光的湛藍，這是十一月的北京天空，你一定很難想像，近年霾害問題嚴重，天空永遠灰濛濛的北京，居然也能有藍天的時候。對著遠道而來的我們，有這般幸運，北京記者忍不住說：「你真是太幸運了，好好把握北京還有『APEC（亞太經合會）藍』的時候，多去轉轉。」

這不是笑話，而是真實的故事。為了迎接今年選定在北京舉行的亞太經合會，中國政府再次祭出空氣汙染排放管控措施，就像二○○八年北京奧運會，中國政府對汽車祭出單號車牌、雙號車牌不能同時上路的措拖，每周一、三、五只開放給單號車牌的汽車進城，二、四、六則開放給雙號車牌，這樣的禁令有點令人傻眼，卻是中國政府控管廢氣排放，確保奧運期間空氣品質的重要策略。

時隔六年，APEC在北京登場，為了讓北京再現湛藍天空，這次中國政府靠的可不是單、雙號車牌禁令，而是大數據（Big Data）。

雙手比畫著，IBM中國研究院認知計算及系統技術總監高雨青介紹著北京市政府與IBM的最新合作案「綠色地平線」。「結合天氣資訊，IBM利用大數據分析及物聯網技術，參考空氣監測站和氣象衛星傳送的即時數據，預測未來七十二小時的空氣品質。」換句話說，在預測中空氣品質較差的地區，政府將透過輔助該區工廠停工等措施，減少排放空氣汙染物質，而不是讓所有北京的工廠都停工。

於是，「APEC藍」就這麼出現了。

（圖/達志）

（圖/CFP）

（圖/CFP）

▲APEC藍天，居然是算出來的！

去年霧霾籠罩北京天空，人人自危戴口罩，家家自備清淨機；今年北京舉行APEC，為了不在國際元首面前丟臉，靠著大數據預測分析，成功重現藍天。

它知道你想買什麼？結帳完，店員馬上送你下周想買商品的折價券

場景轉回台灣，巷口的屈臣氏。剛下班的王小姐趁著下班回家的路上到屈臣氏購物，原因是周三購物可以紅利兩倍積點，選好商品、拿著會員卡，結帳時不忘收下發票與折價券，回家定睛一看，卻發現店員給的折價券，正好是她下周想買的去油洗髮精！

如果妳以為屈臣氏送給每個人的折價券都是一樣的，那可就大錯特錯了，因為每張折價券搭配消費紀錄與個人喜好，發現過去三年王小姐買的都是去油洗髮精，那麼它就不會給妳乾性洗髮精的折價券，這就是大數據的預測力量。

▲折價券也算過，屈臣氏懂你想買什麼？

分析會員消費紀錄，結帳時送上專屬促銷折價券，屈臣氏用大數據變成最懂你的藥妝店。

所謂「大數據」，又稱為巨量資料、海量資料，伴隨行動網路普及化，每個人、每秒鐘、每種情境下所做的每個動作，都在創造數據。例如你今天在臉書（Facebook）上發表一則訊息，「我買到五月天跨年演唱會的票了！」還搭配著ibon購票的照片與打卡，就在那個瞬間，你已經創造好幾筆的數據，文字、照片、打卡地點，然後進一步被解讀成資訊，也就是五月天粉絲、打卡位置在台北、用ibon購票……。

近年來，大數據成為科技業琅琅上口的新名詞，不只國際市調機構Gartner連續四年將它列為重要十大趨勢之一，世界經濟論壇（WEF）今年更以大數據作為全球科技報告的主題，直接在報告這麼寫著：「今日的數據（data）價值就等同於石油與黃金，在大數據時代創造高價值，就像是二十世紀在美國德州挖到石油，甚至用西元一八○○年在舊金山淘金來形容，也不為過。」

是的，隨著行動網路普及後，我們不再需要告訴你網路有多重要，但在二○一四年的今天，我們必須告訴你，數據很重要，即使大數據這個詞你已聽了不下萬遍，但你真的懂大數據是什麼嗎？誰才需要大數據？大數據時代來臨，你又要從何開始著手？

身為LinkedIn網站大數據大師專欄作者、也是美國暢銷作家的馬爾（Bernard Marr），在他的專欄裡，開宗明義就點出大數據的第一種應用層次：剛開始，人們用它來認識自己的客戶面貌。坐擁大筆客戶消費資料的零售業，成了大數據的第一批信仰者。今年全聯總裁徐重仁剛上任，就拍板五年大數據計畫來改造全聯。全家便利商店也對消費者的關東煮購買喜好與天氣變化進行分析，他們發現當氣溫驟降五度時，關東煮的銷量會增加三成，因此，當你越了解客戶面貌時，就越能掌握市場需求。全家便利商店公共事務部暨品牌溝通室部長林翠娟便指出，「門市每天銷售狀況的重要變數之一，就是天氣。」

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它知道你缺的理財工具  從臉書猜測你的個性，知道你偏好高收益商品

又例如，金融業為了更精準地掌握消費者的需求，他們開始對客戶做三百六十度的人格特質推測。最近澳盛銀行採用了大數據分析技術，透過客戶的消費紀錄與臉書、推特等社群資訊，進一步描繪你的人格特質，如追求成就感或喜愛冒險等。如此一來，澳盛銀行就能針對你的個人特質，推薦給你所需的理財商品，而不是「保本」類的低風險商品。

但大數據應用不局限於此，麥肯錫全球研究院就指出，從研發、產品設計、製造、供應鏈管理到客服，其實都會用到大數據的技術。就拿晶圓代工廠台積電為例，動輒上億元的機台設備，每個生產流程都有感應器，每個感應器在生產過程中不斷地將數據記錄下來，而記錄下來的數據，不是用來認識客戶面貌，而是第二種層次：改善生產效率。

「以前，我們都是靠師傅傳承，用自身累積下來的經驗，來判斷到底生產過程裡，參數（註：機台的設定值）要下多少，可是，大數據時代裡，我們就要有新的觀念，用數據、科學證據來說話。」工研院巨資中心主任余孝先是台灣產業推動大數據的重要人物，他要導入的概念很簡單，改善效率不要再憑經驗，要用數據。

曾經借調到台積電三年、負責在生產流程找問題的清華大學工業工程與工程管理學系教授簡禎富就指出，「過去二十年，台廠可以靠著我們的管理專長、靠著中國廉價勞工，同時管理幾十萬人，所以建立起台灣科技業的一片天，可以讓全球超過九成的PC都在台灣做，賺的是管理財。可是未來二十年，中國追了上來，三星跟我們有同樣的優勢，台灣還能再靠管理經驗來取勝嗎？用大數據來改善效率、創造更高的利潤，甚至作為決策分析的依據，才能讓台灣製造業的競爭力更強。」

▲用大數據分析，台積電一年創造效益高達4.2億元

從晶片尺寸設計的數據下手，晶粒產出、生產效率到設備效益都跟著提升。（圖/台積電提供）

過度依賴經驗的慘痛教訓  紅色款Zenfone意外大賣，讓華碩措手不及

今年四月，華碩推出震撼的低價奢華新機Zenfone，價格直逼小米機，引起消費者一陣狂熱，還有白色、黑色與紅色三種選擇。結果，才開放預購一周時間，就引來消費者頻頻抱怨，其中一個問題就出在「紅色款缺貨」，導致部分消費者下單預購卻被退訂。為此，不只華碩董事長施崇棠親上火線道歉，執行長沈振來也解釋，「過去我們的經驗是白色、黑色機種的需求較大，沒想到紅色機種的需求會這麼強，才出現備貨不及的狀況。」

華碩犯的一個致命錯誤就在於，他們過度相信自己的「歷史經驗」，而不是用數據預測來做決策。麥肯錫就做了一項模型，發現如果在研發部門導入大數據技術，將數據同時開放給研發與設計人員，再一起開發產品，不只可以有效地降低開發成本至少二○％，產品開發時間最多可以減少一半，反映在最後的獲利就有機會增加。

套在華碩的故事上，打從去年宏達電的紅色蝴蝶機熱賣，就已經透露出消費者對於紅色機種的接受度不低，如果華碩能在研發設計階段就利用大數據分析作為實證，計算出每一千支熱賣手機裡的紅色占比，或許就可以提前備貨。

同樣的，採購部門如果可以用大數據的技術來做供應鏈管理，用大數據預測來備貨，獲利率有機會提升二％至三％；製造部門利用大數據來做「數位工廠」（意即高度自動化工廠、無人工廠），分析感應器監測數據，可以有效地減少一○％至二五％的營運成本，營收則會提升二至七％。

使用數據與超級電腦的嶄新醫療  針對不同病人，從八百種治療方法提出最佳計畫

這些數據看在余孝先眼中，其實就是用大數據將公司營運效率極大化！「以前我們經營公司都是憑經驗，生意做久了，多少都會有自己的一套經營哲學。」余孝先說，大數據時代後，我們不能再靠經驗來管理公司，而是要用大數據來提升企業競爭力，創造更高的利潤。

「用數據分析的科技方法來說話，因為人類會忘記，但電腦不會忘記。」說話的是IBM華生（Watson）電腦事業群副總裁艾德．哈伯。今年一月，IBM砸下三百億元新台幣投資成立華生電腦事業群，就是看準大數據時代預測運算、數據分析的需求會越來越多。

去年十月，一通來自德州大學安德森癌症中心的電話，打到IBM華生電腦開發團隊，他們的需求很明確：用超級電腦來幫助醫生做癌症治療。聽起來有點瘋狂，卻是大數據與超級電腦逐步走入醫療領域的重要開始。IBM開始讓華生電腦閱讀並記錄所有癌症相關文獻，光是論文就超過兩百萬篇，還將超過一百五十萬筆病人紀錄輸入，然後，再透過數據分析、人工智慧的學習，於是，華生電腦成了安德森癌症中心的幫手，在醫生還沒做出判斷前，華生電腦就能先做第一步的數據分析，提供診療參考。

再舉一個有趣的例子，太平洋紫杉醇被視為抗癌新藥，適用於肺癌、乳癌、卵巢癌的治療，有位病人對於太平洋紫杉醇過敏，傳統治療方式上，如果沒有特別在病歷上註明，或病人不知道自己對太平洋紫杉醇過敏，醫生又在化療過程使用該藥，就可能讓病人出現藥物過敏現象，且藥物過敏發生率約一五％至六五％不等。

運用大數據分析與華生電腦的預測，如果病人曾有藥物過敏病史，華生電腦所提出的治療計畫裡，就會提出另一套計畫，不採用太平洋紫杉醇的治療，或者在注射太平洋紫杉醇之前，先打類固醇來降低藥物過敏的反應。

「二十年前，治療癌症的方法約為八十種，但現在治療癌症的方法有八百種，醫生不可能將每種都記得一清二楚，而是用經驗來輔佐。」艾德．哈伯說，華生電腦會導入醫院，就是要幫助醫生避開經驗上的誤差，甚至替醫生預測可能出現的問題。

像是加拿大多倫多市立兒童醫院，也開始採用大數據技術，「過去，當感應器發出警報時，多半已達到危險情況。」台灣IBM軟體事業處市場行銷協理高孟華說，IBM與多倫多市立兒童醫院的作法是，用大數據的資料分析處理感應器傳回來的每一筆數據如血壓、心跳等，利用運算分析，可以提前二十四小時預測新生兒可能出現的緊急情況。

儘管目前台灣醫院尚未引進相關大數據技術，但台灣醫學資訊學會祕書長潘美連的研究，就用科學數據打破醫生的經驗誤差。「多數人的衛教知識告訴我們，有子宮內膜異位困擾的女性不易懷孕，可是我們用大數據分析，在健保資料庫找答案，卻發現子宮內膜異位患者的受孕機率其實與一般人相同。」

（圖/IBM）

（圖/Getty）

▲醫院提前24小時，先發現嬰兒危險警訊！

不再等到感應器響才警覺，用數據分析預測嬰兒的病況。

不靠經驗，改用科學數據思考  降低誤差值，進一步提出預防計畫

那為什麼婦科醫生總是告訴我們，子宮內膜異位患者比較不容易懷孕呢？潘美連指出，「問題就出在子宮內膜異位患者的子宮懷孕環境比一般人差，所以流產機率高，但不代表不容易懷孕。」

多數女性不知道自己有子宮內膜異位的問題，懷孕前若醫生沒有特別替病人做腹部超音波掃描，就可能會忽略這個問題，「這時如果沒有特別強化安胎，那流產的機率就很高，這也是我們說的，子宮內膜異位女性能懷孕，卻不一定生得下來。」潘美連說。

這就是經驗誤差，如果我們能用科學數據來佐證，就會讓經驗更有依據，還能進一步在疾病發生前，提出預防計畫。

而台灣健保資料庫就是全世界獨一無二的優勢，「台灣從一九九五年開始實施全民健保，當初為了計算健保支付款項留下醫療紀錄，如今卻成了台灣醫療的重要寶藏，因為全世界到目前為止，只有台灣擁有這麼完整、且是接近全人口的就醫紀錄。」潘美連不諱言，即使是在歐、美，都沒有任何一個國家擁有「全人口」的醫療數據。

蘋果創辦人賈伯斯曾說過：「很多時候，人們不知道自己要什麼，除非你秀給他們看。」早在iPhone出現之前，消費者可能不知道自己需要一支具有觸控螢幕的智慧型手機，直到iPhone現身。

大數據的魅力  創造利潤、提高滿意度，還能作為管理者決策輔助

相同的道理，如果我們能夠提前預測出消費者的需求，就能針對消費者想要的產品做設計，還可以提前備貨，最後消費者滿意度大增，也創造了高利潤。華碩的故事告訴我們，如果他們事前就預測出消費者對紅色機種的偏好，可能就不會發生缺貨退訂而遭消費者抱怨的情形。反之，全家每周花一個小時進行天氣會議，針對隔周的天氣情況來做備貨預估，所以全家如果知道下周溫度要降五度，自然就要提高關東煮的備貨量達三成。

這就是大數據的魅力所在，「早期我們談大數據，比較著重於替公司解決問題，是要提高公司的營運效率，然後提高利潤、降低生產成本；今天我們再談大數據，則是更重視可以用預測、模型設計的方式，對未來可能發生的事情提出預測，作為管理者決策的輔助。」簡禎富說。預測運算的出現，則成為大數據應用的第三種層次。

你以為大數據還很遙遠嗎？資誠會計事務所四月就針對全球超過一一三五位執行長做調查，結果發現，超過六四％表示已經在用大數據做決策，而且從研發設計、生產製造到客服，都會運用到。

場景再拉回到北京，十一月十三日這天，超過三百位來自各行各業的高階主管，都擠到IBM在北京舉行的年度「思考論壇（THINK Forum）」，原因無他，「再不做，我們就要被別人趕過去了。」一名中國業者這麼跟我們說，大數據的浪潮襲來，從零售業、製造業、服務業到醫療、金融、文創與政府部門都在看。

大數據，你學了嗎？5個問題， 一次搞懂大數據

What 什麼是大數據？

將大量數據變成有效資訊

大數據是透過每人、每秒、在各種情境下創造出的各種數據，擷取有效資訊，甚至透過不同數據的交叉分析，作為行銷與經營的重要參考。初期大數據被用來了解客戶面貌、提升組織內部的處理效率，後來則作為客戶需求預測，進一步輔助決策。它有四個特性：資料量龐大、變化飛快、種類繁雜，但真偽存疑。

Why 為什麼要懂大數據？

全球逾6成老闆已用大數據做決策
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今年5月，全球資誠聯合會計事務所針對全球執行長調查，訪問1135位執行長、橫跨18個產業，其中74%企業年營收規模超過10億美元。調查發現有逾6成老闆已用大數據做決策。

Ｗho 誰需要用大數據？

行銷、客服、採購到研發，每個環節都要用

全球知名顧問公司麥肯錫，針對大數據應用於企業各種部門分析應用與競爭力，發現依照部門應用不同，而產生不同效益。

Where 哪些產業最想挖大數據金礦？

2015年加碼大數據，金融業最積極

When 何時開始用大數據？

全球逾兩兆商機，即將爆發

近兩年，全球數據量暴增，市調機構Research and Markets預估，明年全球大數據營收將達390億美元（約1.2兆元新台幣），2020年更將達到760億美元（約2.2兆元新台幣）。