功典资讯-企业抢占Big Data商机的推手
▲功典资讯(简称MIGO)商业智慧顾问群任家济副总裁。(图／记者刘恒成摄)
近期国内有许多企业都致力于发展「Big Data」(大数据或称海量资料)，然「Big Data」一词有点遭到滥用，对于「Big Data」到底确切在做什么事情应先厘清，例如针对有些推荐行销、预测等应归为「Data Mining」，有些发展Big Data的公司甚至并未碰触到Real Big Data（真正的大数据）。
《ETtoday东森新闻云》产经研究室采访功典资讯（简称MIGO）商业智慧顾问群任家济副总裁，请其为广大对Big Data有兴趣的企业人士与网友，分享功典资讯如何运用其服务提供企业产品行销与决策的参考，并例举功典资讯帮助企业导入Big Data后所获得的成果。
VLDB or「Big Data」?
Very large data base(VLDB):如果database(资料库)本质是单纯的，纯粹只是数量较大，虽用到了些硬体、新的软体及演算法去解决，然仍属相对容易解决的问题。
Real Big Data常和异质资料库有关，「Big Data」不只是单纯的交易资料或行为资料，通常会和非结构化资料联结，更重要的是非结构化资料彼此间的关联。
所有电子商务的会员，通常在另一个地方有social data，当2个很大的database要做交叉比对时，所涉及到的运算需求变得很高，在现有的软体及硬体无法解决时，大家必需要去找方法。必须在整个演算逻辑上做分演算法的考量，以比较快或简单的方式找到所要的答案，此即为bottleneck(瓶颈)。台湾尚未看到有大到必须做特别考量的database。
阿里巴巴集团对「Big Data」有绝对需求
功典资讯为大陆阿里巴巴、新浪微博等集团的应用合作厂商，阿里巴巴集团旗下拥有社群、新闻、广告网站等，阿里巴巴的BI(Business Intelligence)人员即达上千人。若单以阿里巴巴本身的单一data(资料)而言，其资料处理相对好解决。
阿里巴巴的「Big Data」之所以能衍生出很大的机会和商机。主因为其投资新浪微博，因此当阿里集团的交易资料与新浪微博的社群网路(联播广告)资料结合，其资料数量相乘的结果，资料量变得相对可怕。阿里巴巴集团具备整合异质来源数据库之条件，集团本身有包括淘宝、天猫等，可整合中国移动、新浪微博等的data。这些data整合在一起之后，就会对「Big Data」有绝对的需求。
▲功典资讯商业智慧顾问群任家济副总裁(左)，接受《ETtoday东森新闻云》产经研究室采访。(图／记者刘恒成摄)
在投入分析前必须先把后面的问题想清楚，再来思考如何运算资料。网站设计介面、与消费者沟通的content message设计。
目前市场上有非常多国内外相关技术或服务的供应商出现，提供相关产品或服务的解决方案，精诚资讯Etu平台、SAS的Greenplum、AWS(Amazon WebServices)云端服务等Alternative(选择)清楚且功能完整。
功典资讯主要在提供UX(使用者体验)，所有的data主要在帮助marketer(行销人员)做better decision(更好的决策)，然须先厘清什么样的Decision(决策)对business(生意)或CRM(客户关系管理)是有帮助的，需要什么样的information(资讯)、how to make better decision(如何做出较佳的决策)。功典资讯主要的价值在提供方法或consumer data inside(消费者资讯内含)来帮助客户理解什么样的decision(决策)是重要的且必须排在最优先的顺序。
台湾联安诊所为功典资讯在2013年Big data主要客户，其主要KPI为预约健诊人数，主要参考指标为:(1)一般regular邀约在系统导入之后(预测消费者在那些时间点较有健检需求，以提高邀约成功率)，联安诊所在导入系统之后预约健检人数有相当显著幅度的成长。(2)以预购方式可提供折扣，其call center要约访客户，需要准确的名单，透过资料分析可提供其较准确的名单。成功率较之前的2%~3%大幅提升为15%~20%，对于人力的应用可得到很大的改善。
▲功典资讯商业智慧顾问群任家济副总裁。(图／记者刘恒成摄)
大陆「丁丁优惠」为上海在手机上提供优惠券的公司，需求概念主要来自于所签约20万商家共提供超过400万张优惠券。功典资讯帮「丁丁优惠」所建立的「精准推荐模型」，可根据消费者的特色、条件(例如手机发话时间、地点及情境等)、行为等，从400万张优惠券中筛选出25张消费者最需要的优惠券。
Big data最早期的先行厂商-AMAZON
AMAZON的商业模式就是告诉消费者用Key word(关键字)可选择出不同的排序方式，透过其平台可显示出客户的消费资料，买过的书可不再show出来，所选出的书可列出消费者评价、二手书行情、销售金额等，并据此推荐其他书籍。所有model都可跨category(类型)应用，所有消费者体验都可达到一致化，并可在其cycle(周期循环)上不断改良，使消费者得到最大的满足。
不论从marketer(行销人员)或消费者的角度而言，功典资讯主要工作在帮助marketer了解消费者，获得在决策过程所需求的资讯，透过平台来收集资料，对资料处理、加值，形成建议模型，透过适当的方法与消费者互动，并随时追踪消费者获得资讯后的反应及决策。以了解所提供的资讯是否有帮助。功典资讯透过其软体平台，与外界资料(可能来自于客户的EC、ERP等资料)联结，在客户的授权下将资料(依软体的栏位设计需求)整合至平台，例如客户在google下广告，其key word及消费者反应，透过适当资讯技术方法将data拉至平台，资料经过平台整合后再分析。至于各厂商评估平台效益的唯一指标为revenue(营收)
功典资讯近期规划将协助天下杂志所成立的Big Data应用中心。一般企业的决策流程相对复杂，功典资讯主要在帮客户解决消费者体验，消费者体验较单纯且容易预测，以消费者的角度思考消费模型相对容易。消费者较重视性价比的选择，平台在收集各项资讯后提供对的资讯以供客户去做决策。以天下杂志所发展的「Big Data」为例，天下杂志本身的订户data也许不大，但若将其订户资料乘上社群资料做关联分析，其资料量就变得非常可怕。
功典资讯以「13579概念」来服务客户
功典资讯(MIGO)的13579服务概念为:1个(目标)、3个KPI(会员数量、会员质量、会员价值)、5个解决问题策略(增加会员数、减少流失、activeness、stickness、ARPU)、7个概念及9个平台工具。功典资讯(MIGO)总部位于台湾，并设有上海及北京分公司，两岸员工超过100人，其中台湾员工占50%以上。功典资讯以成为亚太地区数据行销顾问的领导品牌为目标。