先說結論
嗯...今天來筆記一下大數據。簡單說，就是用數據找答案...找以前不知道的答案。 不再只靠直覺或經驗。 零售、金融、製造業，都在用這個方法，想辦法成長、降低成本。 核心就是把以前散落的資料，像客戶買了什麼、機器運轉狀況...全部整合起來分析，然後做決策。
所以，他們都怎麼用？
我聽到的案例，大概可以分這幾類...
- 零售業：想的不再只是「誰買了什麼」。 而是...天氣、節日、甚至附近有沒有活動，都會影響。他們會用這些資料去預測銷量，決定庫存要準備多少。 像...便利商店，他們看氣溫預報，決定明天咖啡要準備多少，飯糰要訂幾款。這就叫「需求預測」。 還有就是「顧客分群」，把客人分得更細，不是只分VIP，而是看消費習慣，給個人化的推薦。
- 金融業：嗯...這個就比較嚴肅。主要是「風險管理」和「詐欺偵測」。 傳統是看規則，比如半夜三點在國外刷卡。現在是看「行為模式」。 你平常都買小額，突然一筆大單在奇怪的網站...而且地點跟你手機GPS對不上，系統可能就會先擋下來，發個簡訊問你。 這背後就是AI和機器學習在跑。 這點在歐盟就很敏感，GDPR管超嚴。台灣的個資法雖然也有規定，但執法力道和文化上...嗯，還是有點不一樣。
- 製造業：這個最直觀，叫「預測性維護」(Predictive Maintenance)。 以前是時間到了就換零件，不管它還能不能用。 現在是...機器上裝一堆感測器，聽聲音、看溫度、震動...數據一偏離正常值，系統就亮燈，跟你說「欸，這個軸承快不行了喔，建議下週排修」。 這樣可以大幅減少產線突然停工的損失。 聽說準確率可以到九成以上。
但，實際上怎麼開始？
聽起來很複雜，但起步好像有幾個重點。不是一上來就砸錢買系統。
- 先問問題：不是問「我要用大數據」，而是問「我最痛的問題是什麼？」。 是庫存太多？還是老是被騙錢？或是產線常常停？從最痛的地方下手。
- 盤點數據：看看自己家裡有哪些資料。 不用一開始就想著要買外部數據。 先從現有的開始，ERP、CRM...裡面的訂單、客戶資料，其實就很多了。 只是以前都散落在各個系統。
- 從小處著手：不要想一次就做全公司預測。可以先做一個小專案，一個產品線、一個門市，或是一個特定的詐騙類型。 成功了再擴大。這樣風險比較小，也容易看到效果。
不同規模，做法也不同
這個...蠻現實的。大公司跟小公司的玩法完全不一樣。
| 傳統做法 (靠經驗) | 數據驅動做法 (靠分析) | |
|---|---|---|
| 零售庫存 | 店長覺得最近天氣熱，多訂點飲料。 | 系統分析歷史銷售、天氣預報、附近活動，建議「A飲料多訂10%，B飲料維持原樣」。 |
| 金融風控 | 單筆交易超過XX元，或在海外交易，就人工審核。 | 分析用戶平常的消費軌跡，突然偏離模式（例如地點、金額、商家類型都跟平常不同），系統自動標記為高風險。 |
| 工廠維護 | 每三個月固定保養一次，不管機器狀況好壞。 | 感測器偵測到A零件的震動頻率異常，提前7天發出預警，安排在不影響生產的時段更換。 |
不過...困難的點在於
當然，理想很美好，但實際執行起來，會卡關的地方也不少。
- 數據很髒：這是大家最有共鳴的。資料格式不對、欄位缺失、定義不同...聽說光是「清理資料」就要花掉八成的時間。
- 找不到人：懂技術的，不懂業務；懂業務的，不懂數據。能兩邊都懂、又能跟高層溝通的...這種人才非常少。
- 文化阻力：「我做這行三十年了，還需要數據教我？」...這種想法，到處都是。 數據驅動不只是技術問題，更是文化轉型的問題。
- 不知道從何問起：很多人有數據，但不知道要問什麼問題。這又回到第一步，如果商業目標不明確，數據再多也只是成本。
總結來說，大數據分析不是萬靈丹。它更像一個...嗯...一個放大鏡，可以幫你看到以前看不到的細節。但前提是，你要知道你想看哪裡，而且你的鏡片得是乾淨的。
如果今天你能拿到公司的任何數據，你第一個想解決的問題是什麼？可以在下面留言分享看看。
