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掌握資料類別關鍵字,不再看到大數據就頭暈

2016-04-18
SmartM/沈智超
掌握資料類別關鍵字,不再看到大數據就頭暈
圖片來源 : Pixabay

若稱「大數據」為時下最火紅的詞彙前三名相信也當之無愧,它的出現為資訊分析及儲存不再受限。但所謂「水能載舟,亦能覆舟」若無法真正了解大數據是何方神聖,企業投入資料處理的經費可能會得不到期望的回饋。

 

就像交朋友第一件事應該事先知道對方名字一樣,現在我們就來看看這些與大數據極為親密的各類工具或資料名稱吧。

 

關係資料庫(Relational Databases/大數據資料庫(Big Data Store

大數據為資訊蒐藏提供了一個巨大的儲存庫,眾多的社群資訊無法提供一個即時且有脈絡的方案,這樣的資訊爆炸更會影響行銷人員的決策並破壞他們即時分析的能力。

 

這時若以大數據來做統整將能讓這群雜亂的雜訊變成珍貴的資訊寶庫,簡單的來說,大數據將社群資訊像圖書館一樣分門歸類讓使用者在需要時能夠快速透過各個類別找到自己需要的資料(解決方案)。這樣的運用讓繁雜的社群資訊得到一個系統化的歸屬最終企業在使用此資料庫就像使用Google一樣,將問題鍵入後「鏘!」你的答案即將顯現(搜尋時間:0.51秒)。

結構化資訊/非結構化資訊/ERP(企業資源規劃系統)

品牌經營不僅需要透過系統化資訊(生產、業務、客戶資訊等紀錄)來確保行銷模式沒有與大眾脫節,如美國資訊技術研究顧問公司Gartner預言在未來非結構化資訊(如PTT及網路等形式較不固定的資訊)將會為IT應用帶來新的潮流,非結構化資訊將是未來企業為了搶先掌握重大趨勢必須認真經營分析的領域。例如最常見的非結構化資訊整合系統即是ERP(企業資源規劃系統)最一開始應用於資源管理系統,但現在標準普爾500大企業中已有80%以ERP軟體的分析結果作為其決策及管理(如供應鏈、營運、人資等)的重要評估項目。

ETL(萃取轉置載入, Extract—Load—Transform

述提到的非結構資訊來源十分不定且越來越重要,因此要如何有效且精準的管理此資訊也讓各界白了不少頭髮。幸好天無絕人之路,ETL系統現在建立了一個基本的分析步驟來「馴化」非結構資訊,讓它不至於那麼複雜。

 

ETL代表的是「萃取—轉置—載入」這三個動作,它們代表的是如何將A資料庫中的資料轉移到B資料庫中的必要三手續。然而將這三個步棸做好並不是一件簡單的工作(就像大家看食譜時都是一位名廚,但真正進入廚房又是另一段故事),因此相關開發人員仍後透過其他整合工具來簡化各種平台的結構差異。

NLP(自然語言處理, Natural Language Processing

除了ETL的資料處理步驟外,NLP代表了一套語言分析系統,這套系統期望透過分析非結構化資訊中的用字、語氣或文法等語言資訊「將非結構資訊結構化」。然而要建立此分析系統必須擁有足夠的資料讓其分析,因此分析時僅能選定特定群體並利用個人電子信向、使用者回饋或App下載情況來取得以下資訊並分析:瀏覽及購買紀錄、閱讀資訊、社群活動、互動群體及語言使用情況等。

 

由於今日過多的資訊轟炸著各個使用者,訊息必須透過一定的分析才能成為有用的資訊,因此若能掌握這樣的分析,行銷人員將能提供更為客製化的服務或活動,最終與客戶關係更為緊密並讓客戶成為最好的品牌大使。

 

以上幾個大數據關鍵字若能妥善理解並運用相信在執行相關專案時將能理解大數據的價值,省卻「猜測客戶心理」的階段並在最終創造出最忠實的客戶。

 

 

 

延伸閱讀

用資料說故事 ,企業導入資料思考領先對手

參考資料

ClickZ

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