大数据掀起的革命，正在全面影响你我的生活。面对如此大量数据，该怎麽用?如何正确解读?国外企业成功经验，可以做为借镜。




　　 一场大数据分析的「数据革命」登场，正掀起生活、工作和思考方式的全面革新。然而，面对杂乱无章的大数据，究竟怎麽理出头绪，却成了大家最头痛的问题。


　　 麻省理工学院教授 Erik Brynjolfsson，具体研究擅长使用数据来决策的公司，整体绩效比不用数据的企业，生产力至少高出 6%，例如，Google、亚马逊等企业竞争力不断往上提上，而不少新创公司则因为有大数据思惟，成为明日之星。《大数据》作者、牛津大学教授 Mayer-Schonberger 提出使用大数据，五大最重要观念，只要跟着这样的逻辑，大家都可能成为新赢家。


　　 1. 数据数量远比品质更重要


　　 成功案例：Google


　　 在大数据时代下，数据数量已比数据品质重要。涵盖 60 种语言的 Google翻译，就是一个绝妙例子。早在 1990 年代，IBM 的专家曾开发一套 Candide 翻译系统，采用加拿大国会的英法语双语文件，大约是 300 万个句对，训练电脑读懂使用机率，到底 A 语言的辞汇，最有可能对应到 B 语言的哪个词汇，来增加翻译的精准度，把翻译转换成数学问题 但後来进展却不大，终告放弃。


　　 2000 年时，微软语言处理专家发现，当他们在进行文法校正的「机器学习」时，随着输入的数据量不断增加，准确度显着提升，他们当时下了一个假设，「或许我们要重新考虑，是要砸钱来开发程式演算法，还是扩大语料库。」


　　 接受不精确 先求扩大数据规模


　　 几年之後，Google 也决定投入翻译领域，但不同於 IBM 使用 300 万个精心翻译的句子，而是使用手边更庞大、更混乱的数据集。Google 的翻译系统母体大至全球网络，广达数十亿个翻译网页，有高达兆字的语料库，收录所找到的每一则翻译，用来训练电脑。


　　 数据来源包含各公司网站、官方文件的多语翻译，国际组织的多语报告，或是Google图书扫描计画，纳入的书籍翻译，甚至包含网上各种断简残篇、品质参差不齐、混乱的数据。这样一来，翻译的准确度再度提升，甚至某个英文字之後，出现另外一个字的机率，都能够计算出来。


　　 Google 人工智慧专家指出，Google 使用的数据，常有不完整的句子，拼字错误、文法缺误，但正因为拥有比其他语料库多出千万倍的数据，足以盖过缺点。因此，进入大数据时代的第一个观念，就是要接受，数据「数量」远比数据「品质」重要，而且要接受杂乱，不能事事要求精确。


　　 2. 找相关性而非执着因果关系


　　 成功案例：纽约市公安管理


　　 以纽约市为例，每年都因为地下管道火灾，付出不少代价，路面上重达140公斤的铸铁人孔盖更常因为闷烧爆炸，飞到几层楼高，再砸回地面，造成严重公安困扰。但纽约市的地下电缆，长度超过15万公里，足以绕地球三圈半，光曼哈顿就有超过5万1000个人孔盖，数量之多，就算每年定期检查，意外仍然防不胜防。


　　 负责管理的爱迪生联合电力公司，找上哥伦比亚大学统计专家鲁丁(Cynthia Rudin)协助。怎麽做呢?第一步，他们先蒐集1880年到2008年管路历史数据，但光是要表达「维修孔」，就有38种不同的写法，数据杂乱无章。研究的重点，在於找出「相关性」。不在於「为什麽会爆炸」，而是「哪个人孔会爆炸」。


　　 挑有效指标 逐步缩小问题范围


　　 研究小组从 106 个重大人孔灾害预测指标下手，慢慢去芜存菁，最後剩下几个最有效的指标。接着他们再缩小范围，仅研究某一区的地下电缆，分析截至2008年的数据，来预测 2009 年的危险人孔位置，结果小组列出的前 10% 危险清单，的确有 44% 曾发生过严重事故，也据此找出最有相关性的几个指标。


　　 最後，小组发现「电缆年份」和「过去是否发生事故」，是最重要的判断指标，依此原则来替市区几万个人孔盖排定检查顺序。虽然答案好像显而易见，但是过去却浑然未觉，直到分析团队用大数据的科学验证，大家才恍然大悟。


　　 纽约市还有另一个严重问题，是住宅非法改建，不少房子都隔成许多小间，住了比原本设计多十倍人数，常发生火灾。为了减少意外死亡，政府需要知道的，反而不是为何有如此多非法住宅，而是这些非法住宅到底在哪里?


　　 怎麽找出来?第一，先取得全市 90 万笔住宅数据，再整合 19 个机构数据，像房屋税缴纳状况、是否为法拍屋、水电费是否异常，都纳入考虑。团队也纳入住宅屋型、年份、救护车出勤率、鼠患、非法改建投诉等数据，再拿来与五年来火灾程度数据比对，找出「相关性」来建立预测系统。


　　 除了已记录的数据，市府团队还访问了资深检查员，尽可能找出更多可以比对的指标。例如，他们从老干员的口中，发现新砌外墙的住宅，有问题的机率很低，但是调查员也说不上来为什麽，只说是凭直觉，後来发现曾经老屋拉皮的建筑，表示住户较重视环境维护，发生事故的机率就比较低。因此分析专家回头把「市府老旧建物拉皮」这个变项也纳入系统，就像用「删去法」一般，筛选掉相对低风险的住宅，提升预测的准确度。


　　 透过反覆比对 提升预测准确度


　　 另外，纽约市府本来以为某栋住宅投诉电话愈多，表示危险程度愈高，因此常常前往稽查，浪费不少人力。後来几番分析比对才发现，事实相去甚远，因为在上东城高级住宅区，只要有一只老鼠，投诉电话就成天响个不停，但是在相对落後的布鲁克林区，非得等到鼠患严重，才有投诉进线。


　　 透过这样反覆比对原始指标和每周收到的即时数据，纽约市府每星期都能列出，可能发生火灾的前五名名单，立即交给检察员处理，让这套大数据预测系统大获成功。透过相关性筛选出来的危险建物名单，竟然有 70% 以上确实需要撤离住民，成效斐然。


　　 3. 看似没用的数据也有商机


　　 成功案例：Foursquare、UPS、推特、亚马逊


　　 除了要能接受杂乱数据，从中找出相关性，迎接大数据，还有另一个重点，就是任何纪录，甚至连情绪、社交图谱、搜寻轨迹，都可数据化。例如，当「地理位置」成为数据，有无限商机。全球最大的打卡社群平台 Foursquare，最重要的功能就是让用户，随时打卡、拍照上传景点。


　　 这些蕴含用户地域位置的打卡数据、轨迹，只要仔细纪录下来，便能够了解某一时间、地点，用户都在做些什麽事?藉此推播精准的广告、折扣讯息。甚至星巴克、麦当劳都跟 Foursquare 购买这些打卡数据，来分析决定要在哪里开新门市。Foursquare 也从一个社群平台，变成有附加价值的精确市场分析数据提供商。


　　 循司机行车路径 找出省时省油路线


　　 快递公司优必速(UPS)也是率先把「地理位置」数据化的成功案例。们透过每台货车的无线电设备和GPS，精确知道车辆位置，并从累积下来无数笔的行车路径，找出最佳行车路线。从这些分析中，UPS发现十字路口最易发生意外、红绿灯最浪费时间，只要减少通过十字路口次数，就能省油、提高安全。靠着数据分析，UPS 一年送货里程大幅减少 4,800 公里，等於省下 300 万加仑的油料及减少3万吨二氧化碳，安全性和效率也提高了。


　　 当「情绪」和「社交互动」成为数据，又能做些什麽?推特就是最好的例子，每天至少有四亿则以上推文，明明大多数推文，看来就像是随口嚷嚷，但却成了重要「分析」指标，可以用来及早了解消费者反应，或是判断行销活动成果，不少公司都抢着要和推特签订数据的存取权。


　　 当用户的网络「轨迹」成为数据，又有何用?网购龙头亚马逊正是依照客户浏览的历史，来比对「产品」和「产品」的关连性，开发无人能敌的自动推荐系统。现在亚马逊上，每三笔订单，就有一笔是来自电脑推荐和客制化系统。


　　 4. 挖出大数据的新价值


　　 成功案例：新创公司、老牌公司翻身


　　 千万别以为用大数据分析，是大公司或是科技大厂的专利，小型企业不一定要自己拥有数据，可以靠授权获得，再使用廉价云端运算平台分析。拥有「大数据」思惟和好点子，能让新创公司蓬勃发展。一位美国顶尖的数据科学家 Oren Etzioni，就是利用大数据创业的先驱。


　　 几年前，Oren Etzioni 在从西雅图飞往洛杉矶参加弟弟婚礼的飞机上，发现临座几位乘客的票价都比他的便宜，打破以往觉得飞机票愈早买、愈省钱的想法，萌生创业点子。


　　 分析旧票价数据 抓出未来涨跌


　　 Oren Etzioni 开发出预测飞机票未来是涨是跌的服务「Farecast」。最重要的关键是取得特定航线的所有票价资讯，再比对与出发日期的关连性，如果平均票价下跌，买票的事还可缓一缓，如果平均票价上升，系统会建议立即购票。他先在某个旅游网站取得 1 万 2,000 笔票价数据，作为样本，建立预测模型，接着引进更多数据，直到现在，Farecast 手中有 2,000 亿笔票价纪录。


　　 後来他的公司被微软并购，把这套服务结合到 Bing 搜寻引擎中，平均为每位用户节省 50 美元。去年被 eBay 并购的价格预测服务 Decide.com，也是 Oren Etzioni 的杰作。在 2012 年，开业一年的 Decide，已调查超过 250 亿笔价格资讯、分析 400 万项产品，随时和数据库中的产品价格比对。从普查中，他们发现零售业秘辛，就是新型号上市时，旧产品竟不跌反涨，或异常的价格暴涨，来警告消费者先等一等，再下手。


　　 观察网友文章 老产品找到新用法


　　 一个老品牌翻身的故事，也是藉助网络上的部落格文，触类旁通的创新行销范例。风靡澳洲的酵母咸味酱 Vegemite 品牌(已被美国最大食品集团卡夫 Kraft 并购)，一直是澳洲家庭必备涂酱，但 2009 年时突然市占率下滑。卡夫集团委托 IBM 调查 150 万笔论坛、部落格文、网络新闻，发现近 50 万笔、38 种不同语言关於酵母涂酱的内容，更发现大家会把酵母酱搭配酪梨、烤肉、番茄一起吃，是以往没想过的新资讯。


　　 於是，他们开启公司史上最成功的行销「你都怎麽用酵母酱?」让大家分享吃法，成功让Vegemite酵母酱再度热卖，比过去销量高峰期再高出5%。


　　 5. 拒绝「数据独裁」，小心依赖、滥用数据


　　 失败案例：Google


　　 要成为大数据的赢家，要小心，不要被数据蒙蔽。就算是数据高手的 Google，也三不五时失败。转战 Yahoo 的 Google 前高层 Marissa Mayer，曾要求工作人员测试足足 41 种不同色阶的蓝色，有的甚至肉眼难以分辨，只为了知道网站工具列该挑什麽颜色。Mayer-Schonberger 指出，这些例子都证明 Google 对数据太言听计从了，极端数据独裁的结果，也遭来反抗。


　　 Google 的顶尖设计师鲍曼正是受不了一切都要量化，愤而离职。他在部落格上写道：「我们争论到底某个边界究竟该是 3、4 还是 5 个像素宽，??如果以为每个决定都可以简化成逻辑问题，这些数据最後就会变成拐杖，每个决定都需要拄着柺杖，让整个公司瘫痪!」


　　 Mayer-Schonberger 提醒，不能过分依赖数据，否则可能如同希腊神话中伊卡洛斯(Icarus)所犯的错误——他搭着鸟羽和蜡，制成的飞行翼翱翔天际，但却太相信自己的飞翔技能，使用不当而折翼坠海。


　　 五大观念，挖出潜在新商机


　　 第一、数据数量要够大、够多，量比质更重要。


　　 第二、找出「相关性」，而非因果关系。


　　 第三、地理位置、情绪贴文、社群图谱、看似无用的散漫纪录，都是有用的。


　　 第四、只要有大数据思惟，小公司也能靠创新的点子致胜。


　　 第五、要小心数据独裁，不要被大数据掌控。


　　 大数据领域权威专家——麦尔荀伯格(Viktor Mayer-Schonberger)访台论坛


　　 BIG DATA 大数据时代来临，谁能在庞杂的讯息中掌握关键，谁就能取得解决问题的先机。


　　 不论你从事的是商业、资讯科技、公共行政、教育、医疗，或者只是单纯对未来趋势感到好奇，麦尔荀伯格亲自剖析如何拥抱不精确，创造新生意。