Big Data Product四面剖析

文.圖/蔣居裕 [ Etu (知意圖)CEO ]

Big Data Product 可分為:
應用類型、技術類型、終點類型與使用者類型。

應用類型
資料倉儲分流卸載 (DW Offload):整合傳統的資料倉儲與新的 Big Data 平台增進分析效能。
 360° 單一顧客圖譜 (Single Customer View):多通路、線上線下客戶資料整合分析,以協助精準行銷。
安全/風控 (Cyber Security/Risk Management):及時安防偵測、反詐欺,用來降低風險。
 Big Data 探索 (Big Data Discovery):巨量資料挖掘、視覺化,以協助更好的決策。
 營運分析 (Operation Analysis):多重 Machine Data 整合分析,改善商務、生產、或管理效能。

技術類型
從3 V (Variety、Velocity、Volume) 中的一或多個特性切入討論:
多結構化 (Variety: Multi-structured / Various Format):將各種格式的原始資料,處理、辨識、轉型成具結構化或萃取為特徵值的資料,供後續分析運用。
及時性 (Velocity: Batch、Near Real-time、Real-time):可分為資料處理前流進來的速度,以及結構化入庫好後取用的速度。
巨量 (Volume):一般人對 Big Data 認知的起源,是資料量很大 (High Volume),大到傳統方式無法處理或分析。但資料量大小引發的問題是相對的,必須把另兩個 V 放進來討論。

終點類型
充分表達一個 Big Data Product 最終交付的標的,以及該資料產品的使用對象。
終於處理:終於處理產品的交付標的是結構化好、可供查詢的分散式資料庫或分散式數據倉儲,使用者可能是應用程式設計師或資料分析師。
Etu Data Lake 是終於處理的典型代表。透過一個 Big Data 平台,加上一個標準化的資料盤點、儲存、處理、入庫流程,來讓資料準備 (Data Preparation)正確、有效、自動化,做到商業洞察。
終於分析:終於分析產品的交付標的可能是視覺圖表、報表、分群清單、預測結果、或是簡單的結論,使用者可能是各種職務的管理人員、行銷人員、商務人員等。
Etu Insight 是終於分析的典型代表,透過收集企業各種第一方自有資料,如來自官網或 App 的線上行為資料、企業 CRM 系統的線下交易與會員身分資料,進行各種分析模型的分群運算。
終於行動:終於行動產品的交付標的,如商品推薦、電子報發送、簡訊發送、廣告投放等均是,最常見的使用者是行銷人員或是經營人員。
Etu Recommender 是終於行動的典型代表。把客戶行為分析後的結果,直接化為個人化的精準推薦行動。

使用者類型
常見的有:
CxO:企業主管關切的是 Big Data Product 的產出(簡明的圖表、發掘論點、可行動的洞察分析),協助檢視或是發展新策略。
Business User ─ Marketing:行銷人員,尤其是 B2C 行業,要從第一方、第二方、第三方資料的彙整運用中,對會員經營、潛在客戶經營、品牌經營、活動經營、轉化率經營有實質的提升。
Business User ─ Operation:經營人員,如電商館長或實體門市的店長,不只是看銷售端的績效,也要賺管理財,所以分析需求涵蓋的範圍會向上擴大到供應商、存貨、配銷、人員等。
Data Team ─ Data Analyst:資料分析人員需要的是能更自主取用資料的權利與工具,讓他們可以抓取更多來源的資料、看更長的資料區間、做更多維的關聯。
Data Team ─ Data Engineer:資料處理人員需要的是一個容易進行各類應用程式開發與執行的 Big Data 平台,以便他們可以自行建構或自動化整串的 Data Lake 流程。
 IT ─ Infrastructure Administrator:IT 系統管理人員要的是一個容易部署、擴充、管理、具備 HA (高可用度) 的 Big Data 平台。
透過Big Data Product 的四面剖析能更貼近需求來評估 Big Data Product 的適用度。

文章網址:
https://www.etusolution.com/index.php/tw/news/blog/94-blog/big-data/582-big-data-product

關於 Etu(知意圖)
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