數大便是美?IBM 讓大數據分析市場邁向「認知運算」

作者 | 發布日期 2014 年 11 月 06 日 17:53 | 分類 Big Data , 網路
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「大數據」這個詞彙爆紅後,許多企業趨之若鶩,甚至花費數百到數千萬採用大數據分析,但全球最先提出大數據分析的 IBM 提醒企業,在資料整合、蒐集與分析前,應先有效妥善的管理資訊,才能讓整體的效益加成。IBM 在 2014 年 9 月啟動的服務「IBM 華生認知運算分析」(Watson Analytics),能對數據進行精準的管理與掌握,並以說故事的方式呈現給企業用戶,將數據的效益發揮到極限。



根據資策會 MIC 調查顯示,2014年台灣大數據市場規模將達新台幣 67 億,2016 年後將成長到 97 億;調查也指出,在台灣近 3 成企業建置大數據的兩大主因分別是「行銷管理」與「客戶關係管理」,藉以更了解消費者與市場,做出精準的商業投入。

但大數據分析並非「數大便是美」,IBM 大中華區軟體事業處資訊管理軟體總經理盧偉權對此強調,大數據真正的意義在於:將企業既有的顧客資料及交易資料,與從行動設備/服務上取得的多樣化資料進行混合使用分析。就好比是汽車的動力進展到油電混合,資料的建立也必須如此,企業才能獲得豐富且精準的洞察。

IBM全球資深商業分析顧問赫瑞拉(Lee Herrera)指出,目前企業在進行資料分析時有三大痛點,首先是對資料分析的知識有限(38%),其次是資料分析時間冗長,無法立即對應決策速度(34%),其三是難以找到正確又好的資料供分析使用(24%)。另外,即便是基礎資料分析,都需要經過 IT 人員、資料科學家、營運分析師、業務使用者等四個角色進行至少六個步驟才能產出報告,當中重複來回很多步驟,難以達成一次性的溝通。

對此 IBM 華生認知運算分析能將資料分析一次到位,它具有智慧引導功能協助企業問對問題、預測功能分析出正確的洞察與機會、視覺化功能支援內部決策與溝通、內嵌資訊處理功能優化資料萃取等四大優勢,正可解決當前企業的痛點。

赫瑞拉進一步說明,IBM 華生認知運算分析目前已有效應用在行銷部門的企劃建議與投資報酬率預測、銷售部門的客戶關係管理、財務部門的客戶應收帳款優劣評價、資訊部門的服務資訊分析、營運部門的商品保固分析與人資部門的員工關係管理等領域。

IBM 將採「Freemium(免費加值)」模式開放給大眾使用,目前已開放線上註冊,從九月至今已有 25,000 人次註冊,中文版預計在 2015 年下半年上市。 

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