▲雲端運用展現高科技、人文性、互動式和智能型的特點。（新華社）
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在資訊爆炸世界裡，商機俯拾即是，尤其在雲端時代，只要掌握分析海量資料（Big Data）的能力，並加以運用到商業範圍，這個被喻為「未來新石油」的龐大數據庫，將讓上至企業、下至個人，在這新一波經濟榮景中都成為贏家。
由IBM全球副總裁兼IBM軟體集團大中華區總經理胡世忠著作的《雲端時代的殺手級運用：海量資料分析》一書，從Big Data概念談起，並以實際案例剖析Big Data帶來的商機，進而為讀者擘畫一個具前瞻的Big Data新興世界。
Big Data 4V特性
在利用Big Data取得成功之前，首先需先釐清何謂Big Data。截至目前，Big Data仍未有一個統一的定義，大多數說法是，「超過典型資料庫工具的硬體環境和軟體工具所能獲取、存儲、管理和分析能力者」即被視為Big Data。簡意之，Big Data是指無法以傳統流程或工具所處理、分析的資料。
Big Data分析具4大特性：資料量龐「大」（volume）、種類繁「雜」（variety）、變化飛「快」（velocity）和真偽存「疑」（veracity）。這些特性讓政府組織、學術單位和企業面對排山倒海而來的資料巨浪時，意識到快速蔓延的Big Data早已開始，且是永遠不會消失的挑戰，因此對Big Data分析的認識必須更深、更廣，才能建構一套有別於以往的技能，補強當今處理資料的方式，提升人們對既有知識領域的掌握。
胡世忠以每個人日常生活為例指出，使用手機APP程式、臉書按讚、講電話等，都有無數的數據資料產生，即使是到便利商店購物，店內的POS（Point of Sale，電腦銷售點管理）系統，也記錄著每一筆消費資訊。因此，人們所面對的，不只是一群隨時產生資料的個人，更是一個不斷被資料淹沒的Big Data新世界。
懂得分析創造傳奇
Big Data帶來的時代變革有多重要，從美國歐巴馬政府將Big Data分析視為下一步國家發展戰略即可得知。白宮在2012年3月宣布，將投資2億美元啟動「海量資料研究和發展計畫」，包括Big Data分析及Big Data在醫療、天氣和國防等領域的運用；白宮甚至將數據資料定義為「未來的新石油」。顯然，一個國家擁有數據資料的規模和解釋運用的能力，已成為一國核心資產和國力指標。
資料分析運用的重要性對國力如此，對企業更是能否發揮競爭力的關鍵；像是美國零售企業龍頭沃爾瑪，就靠數據資料成就零售業傳奇。沃爾瑪於1987年完成內部衛星系統，匯整全美各分店即時資料，並藉此分析顧客購買行為。
沃爾瑪管理人員發現，啤酒和尿布毫無關聯性的商品，銷售數字卻有高度正相關；經分析，美國夫妻分工型態是媽媽在家照顧小孩，爸爸外出購物，沃爾瑪遂利用這一獨特現象，嘗試將啤酒跟尿布擺在相同區域，結果兩者銷售量雙雙增加3成。
西班牙品牌ZARA也是透過運用資料分析，崛起成為引領快速時尚風潮的品牌，尤其經自動化程式分析顧客行為模式和消費喜好，讓ZARA能在3天內就推出1件新品，1年可推1萬2千款時裝。
IBM絕地重生
Big Data的運用，不但能讓企業競爭力更上層樓，在挽救陷入絕境的企業，同樣具強大功效。1980年代後，IBM犯了一系列錯誤，在1993年陷入最谷底，甚至瀕臨破產。之後，IBM歷經3次重大轉型：第1次是從硬體轉向軟體和服務；第2次是出售PC業務，向高價值業務轉型；2004年後，整合全球企業和智慧的地球，讓IBM每年節約開支10億美元，每股盈利連續8年、36個季度以2位數字成長。如今，IBM90％利潤來自軟體和服務，可以說IBM是在數據海中，航向創新之地。
除上述成功例子外，胡世忠在書中還從零售、醫療、政府部門、能源、電信、金融、製造、娛樂等領域分析Big Data帶來的商機。以製造業來說，可將Big Data的管理方案應用在研發設計、供應鏈管理、生產、行銷與銷售，以及售後服務，以加強價值。
成立於1945年的海泰製果（Haitai Confectionery & Foods Co., Ltd）是韓國第2大餅乾和糖果製造商，該公司年營業額近6千萬美元。海泰製果雖然是老牌食品大廠，但面對多變市場，卻也苦於無法精準掌握客戶的需求和銷售量，以致常因存貨過多而損失數百萬美元。
為改善銷售與營運規畫，海泰決定與IBM合作，導入一套商業智能和分析平台，統一整合和分析海泰的生產、物流和銷售的即時和歷史數據，進而預測各店商品需求。由於這套系統採用可線上分析處理資料（OLAP）的軟體，讓海泰還能從不同角度檢視其營運和銷售資料，像是配合天氣變化即時供應應景商品。藉該平台，海泰銷售預測的準確度提升7％，存貨也縮短3天，節省可觀成本。
2013年實踐元年
回歸台灣，根據全球著名的資訊技術、消費科技諮詢提供商IDC預設，2013年將是Big Data在台灣的實踐元年，尤以電信與金融服務業者最明顯，伴隨企業應用案例的出現，也將有越來越多的系統整合商（SI）與軟體服務開發商（ISV）投入這個領域。
或許有人認為，Big Data分析只適用於資金雄厚或資料龐雜的大企業，但胡世忠認為，台灣產業結構以中小企業為主體，在產業轉型時更改該把產業的資料和經費集中起來，形成共用資料池（Data Pool），以降低Big Data分析進入的障礙與門檻。
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