大數據到底有多大？品牌該如何掌握大數據
大數據應用實務解析
隨著數位科技的蓬勃發展，數據的成長速度呈現指數上升，「大數據」已經成為當今社會的一個關鍵詞。不僅數據的規模和變化速度驚人，從社群媒體的互動到企業的運營，每個領域都產生著龐大而複雜的數據。那麼，當我們談論大數據時，它到底有多大？對於企業品牌而言，又該如何掌握這個龐大的資源？
什麼是大數據?到底多「大」?
大數據 (Big Data) 指的是傳統資料處理應用軟體 (e.g. Excel) 不足以處理的大量或複雜的資料集。這些數據主要擁有三個主要特點，被稱為「3V」，包含數據量巨大(Volume)、數據即時性(Velocity)、數據多樣化(Variety)：
大數據的3V特性
- 數據量巨大 Volume
- 數據即時性 Velocity
- 數據多樣化 Variety
數據量巨大(Volume)
首先，我們來看看數據的數量。現在，數據存儲的規模已經由過去的GB（Gigabyte）升級到TB（Terabyte）、PB（Petabyte） 、EB（Exabyte）等級。更驚人的是，隨著技術不斷進步，ZB（Zettabyte，1兆TB）和YB（Yottabyte，1百萬TB）的數據存儲也變得可能。據估計，2020年全球數據量已經達到了約64 ZB，這個數字還在持續增長。這意味著我們正在生產和儲存越來越多的數據，而這些海量數據對於當代經濟社會也日益重要。
根據 Statista 統計，全球資料量已從 2010 年的 2ZB（ZB，1ZB=1兆GB）成長至 2020 年的 64ZB，預期在 2025 年成長至 181ZB，而越多的資料也將能產生越多的應用價值。
「大數據」的資料量體非常龐大，通常以TB（TB，即1兆位元組，相當於10億KB）到PB（PB，即1百萬GB）或更高的規模表示。這些數據可能來自各種來源，包括社交媒體、傳感器、串流平台、電商網站、交通數據、消費記錄……等，幾乎可說是生活中的一切都有數據存在。但這些龐大的資料，也使得資料儲存成為難題。
數據即時性(Velocity)
其次，數據的速度也是大數據的一個關鍵特點。數據不再是靜態的、固定的資訊，而是快速且不斷地產生並湧入系統。每天，甚至每分每秒，社群媒體、物聯網設備、電商、串流平台等都在持續地產生大量數據。這種高速數據生成也代表企業須具備高效率的數據處理和分析能力，以迅速洞察市場趨勢和用戶需求。
尤其當消費者的決策流程與購買行為日趨複雜，意圖訊號往往一閃即逝，因此快速捕捉、處理和分析這些數據變得至關重要，以獲得有意義的洞察和實時決策。不過，由於大數據資料龐雜的特性，也使得企業要想即時處理這些數據有一定難度，此時便需要資料科學人才讓數據得以自動化處理，或是尋求第三方夥伴的協助。
數據多樣化(Variety)
大數據是多種不同類型和格式的數據的集合。這些數據可能包括結構化數據（如關聯式數據庫中的表格）、非結構化數據（如文本、圖像、影音）、半結構化數據（如XML、JSON等）等。
這些數據通常來自多個來源，格式不一且充滿雜訊，使得企業在處理與使用上難度更高，尤其是在跨資料集間進行分析與使用的時候。這同樣也要求企業具備強大的分析工具和技術，才能以從中提取有價值的資訊。
還有4V、5V？
然而近幾年，更多的 V 出現了：value (價值) 與 veracity (真實性)——這反映了著大數據越來越被重視 — —組織和企業如何透過大數據的收集、儲存、處理和分析，從龐大的資訊中獲得真實且價值無限的洞察，並用於預測趨勢、優化運營、改進產品和服務、提高客戶體驗、甚至企業轉型等，成為當代企業的必修課。
但大數據也帶來了一些新的挑戰，包括隱私保護、資料安全、數據品質、資料蒐集時是不是有資料造假或誤植、在分析與應用數據時是否有用對方法等問題，因此在處理大數據時需要謹慎對待。
品牌該如何掌握大數據？ 大數據的最佳實務做法
品牌掌握大數據是一個重要的戰略，它可以幫助品牌企業更好地了解客戶、市場和業務運營，並做出更明智的決策。以下是品牌如何掌握大數據的步驟：
- 確定目標和需求：首先，品牌企業需要明確訂定掌握大數據的目標和需求，像是了解客戶行為、預測市場趨勢、改進產品和服務、提高銷售業績等。明確的目標和需求有助於指導後續的數據收集和分析，並幫助盤點所需數據與資源；反之，曖昧不明的目標可能使得專案難以推動，或是資源配置的錯誤。
- 建立數據收集系統： 掌握大數據的第一步是建立有效的數據收集系統，這不限於系統開發，而是包含使用工具與人員安排的體系。例如，品牌企業可以通過GA4進行網站和應用程式分析、用輿情工具監測社群媒體聲量、透過問卷進行客戶調查等方式來收集數據。重要的是要確保數據收集的準確性和完整性。
- 清理並整合數據： 大數據通常來自多個來源（如官網、APP、社群、廣告、實體店等），且包括結構化和非結構化數據，往往格式不一且充滿雜訊，使得企業在處理與使用上難度更高。因此，品牌企業需要確實做好資料清理，並且整合這些數據，建立完整的客戶數據庫，以獲得全面的洞察力。
- 數據分析：數據分析可說是是掌握大數據的關鍵鑰匙。除了Excel之外，品牌企業還可以使用各種分析工具和技術，如SQL、python等程式語言，以及數據挖掘、機器學習、人工智能、ETL等資料科學技術，來進行數據分析。透過分析與資料視覺化，品牌可以發現隱藏在數據中的規律和趨勢，提取有價值的洞察。
- 建立數據驅動文化：掌握大數據需要全企業的共同努力。品牌企業應該建立一個數據驅動的文化，鼓勵各部門和團隊使用數據來做出決策和優化業務運營，將數據思維融入組織精神。要注意，組織的「數據轉型」，不只要從上到下發起、更要由下到上落實，企業領導者應提供員工足夠的訓練與可依循的準則，並確認跨部門達成共識。
- 用戶個性化體驗：大數據可以應用於企業運營的許多面向，其中最有價值的領域就是實現用戶個性化體驗。通過分析歷史與即時的全渠道顧客數據，品牌可以掌握顧客的完整輪廓、了解甚至預測顧客的需求和偏好，進而提供個性化的產品、服務和行銷推薦內容，提高轉換率、留存率並增強顧客忠誠度。
- 持續優化和改進：掌握大數據是一個不斷改進的過程。品牌企業應該持續監測數據分析結果，及時調整策略和行動，以確保數據的價值最大化。除了像是透過A/B Test判斷更有效的策略，品牌在應用大數據後也會不斷產生與收集到新的數據，將這些數據持續積累並透過AI模型等進行分析，便能打造循環的數據生態系。
總結來說，品牌企業掌握大數據需要建立有效的數據收集和整合系統，進行數據分析，建立數據驅動文化，實現用戶個性化體驗，並持續優化和改進。如此一來，品牌企業便能發揮大數據的潛力，提高競爭力並實現持續成長。
品牌應用大數據的三個案例
以商業應用來說，大數據可以應用的範圍非常廣泛，以下列舉三個品牌實際應用大數據的案例：
1. Amazon — 個性化電商推薦系統：
Amazon 是一個典型的應用大數據的品牌，他們利用大數據分析來實現個性化的產品推薦系統。通過收集和分析消費者的購買歷史、瀏覽行為、點擊率等數據，Amazon能夠深入了解每個用戶的喜好和需求。基於這些電商數據，Amazon能分析消費者喜好並預測購買行為，在對的時間推薦與他們興趣相關的產品，提高銷售轉化率和客戶滿意度。
甚至，這樣的技術也能進一步延伸運用到「RMN 零售媒體聯播網」的概念上。簡單來說，就是把個人化推薦與廣告結合，讓電商平台可以藉此賺取更多利潤。
除此之外，對於市場需求的精準預測，也助於Amazon優化他們的庫存與物流系統。
2. Netflix — 電影和節目推薦：
Netflix是另一個成功應用大數據的品牌。他們通過分析用戶的觀看歷史、評分、停留時間等數據，來了解用戶的喜好和觀影習慣。憑藉這些數據並配合不同演算法，Netflix能夠向用戶推薦高度個性化的電影和節目片單，幫助用戶更輕鬆地找到感興趣的內容，讓人忍不住一部接著一部地看，進而提高用戶留存率和平台使用時長。
當然，這些觀看數據與用戶行為部只能做到這些，Netflix還能藉此掌握消費者喜好，以持續投資與產製更多人愛看的節目。甚至包含制定行銷策略、妳並不同地區的方案定價策略、節目縮圖如何更吸引點擊等，此外Netflix也是透過這些觀看數據來推出全新的廣告方案。
3. 星巴克 — 數據與咖啡體驗：
星巴克是國際知名的連鎖咖啡店品牌，相信你我都不陌生，但你知道星巴克的咖啡香背後也充滿各種數據嗎？他們收集消費者點餐、人流、店內停留時間等線下數據，了解不同分店的客流量和高峰時段，進而優化店鋪配置和人員安排。，並透過大數據分析，星巴克能夠了解不同店鋪的客流量和高峰時段，進而優化店鋪配置和人員安排。
同時，星巴克還通過數據分析來了解新產品和促銷活動的效果，以便調整行銷策略和產品組合，近年來更是著重在數位轉型，透過App數據進一步改進你我的「咖啡體驗」：
結合行動app與會員忠誠度系統，讓消費者可以透過手機輕鬆客製化咖啡、預約取餐、累積點數，藉此逐步擴大收集消費者特徵與數據，並將購買行為與其他參數（如天氣、節慶等）統合運算，適時地提供消費者購買建議，鼓勵消費者消費。
在美國，星巴克還在APP中推出「My Starbucks Barista」咖啡師服務，運用AI技術搭配聊天機器人，讓消費者透過簡單的對話，即可在APP介面中直接下單購買咖啡或餐點，直接線上完成付款。
結語：下一步是什麼？
上述案例顯示，品牌在應用大數據方面可以從多個角度獲得價值，不論對內或是對外；透過大數據分析，品牌能夠更好地了解消費者需求，提供更個性化的產品和服務，並優化業務運營，進而提高客戶滿意度、增加銷售、留住顧客，甚至能提升效率與降低成本。
隨著各家企業紛紛投入大數據運用，相關技術日新月異，品牌需在這方面隨時做好準備且保持領先，以維持企業競爭力。
此外，在使用大數據之前，記得確認這幾件事：
- 資料量充足嗎？資料不足的大數據容易存在偏差，且無法用於機器學習
- 資料與業務目標一致嗎？企業往往容易花費無謂時間在與業務無關的資料上找答案
- 資料來源與指標夠多嗎？掌握不同渠道與多樣指標，能得到更完整的洞察
- 資料本身真實可信嗎？使用錯誤或不準確的來源可能造成誤判
- 資料可以被即時處理嗎？龐大的數據常因難以即時處理而錯過最佳時機
- 資料可以被合規使用嗎？尤其注意是否可能會侵犯個人隱私
最後，如果還是覺得處理這些大數據很棘手，或是難以落地執行的話，不妨參考以下作法：
