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巨匠電腦分享，紅門互動張元溢：你為什麼需要大數據？
專注電子商務市場的新創公司紅門互動，其實在大數據概念剛興起時，就已經以大數據分析作為產品服務。紅門互動的第一個產品「SaveBar省省吧」，為了找到消費者最喜愛的網購商品，每天到各個電商網站爬資料，目前有8成資料直接介接API。有了SaveBar累積大量消費者的喜好資料，紅門互動再切入B2B服務：跨平台電商數據分析平台「EagleEye鷹眼數據」，提供動態數據分析工具，幫店家、購物平台PM掌握商品管理。

幫電商了解消費者輪廓

紅門互動創辦人張元溢說，其實數據分析行之有年，大數據只是數據分析在這個時間點的名詞，透過這一波大數據，讓很多傳統和網路公司更理解這個概念。

張元溢在2008年發現智慧型手機改變電商行為，電商廣告主增加對數位行銷的投資，知道電商非常重視「人流」。張元溢在創立紅門時，考量自己無法變成百人以上的電商網站，便思考「網購市場的關鍵是什麼」？

所以，張元溢選擇從導購切入，便推出SaveBar，每日到各個電商網站抓資料，了解消費者的輪廓，甚至是競爭者的情報，對電商來說，最有價值的是「找出潛在客戶到底是誰？」、「消費者現在喜歡什麼？」

SaveBar所累積的15萬會員及3千萬筆的商品資料，並串連50個以上購物平台的資料，讓他們能進而發展電商數據分析平台EagleEye。以龐大的資料庫及搜尋引擎技術為利基，整理出經營電商必須掌握的數據報表，讓店家做營運決策時有參考依據。

目前客戶包含通路電商、品牌電商、店中店（店家）、進貨商，以通路電商為例，分析關鍵字可以開發熱門產品。例如品購去年發現消費者喜歡看Oster果汁機，推出產品後一週就賣掉400台果汁機。

對品牌商而言，例如衛生紙廠商會想知道目前衛生紙廠商在市場的占比、商品覆蓋率及在電商網站上架的商品有哪些。紅門互動則分析消費者都在看幾抽衛生紙？喜歡去哪個電商平台買？

（圖說：紅門互動創辦人張元溢，用食材、鍋具和廚師來分析大數據的三個元素。圖片來源：郭芝榕攝影。）

企業必須思索：你為什麼需要大數據？

張元溢看過國外許多成功的案例，包括市場預測、個人化商品推薦、老顧客維護CRM、改善消費者購物體驗等應用。但他認為，企業若想做大數據，最重要的是要問自己：你的目標群眾是誰？你為什麼需要大數據？

要做大數據，最大的挑戰就是有很多未知，也需要很多投資，像紅門互動就投資數據分析工具、人員，甚至是儲存設備。蒐集回來的多為雜亂資料，資料雜亂則代表資訊源不一致，所以紅門互動有70％的時間都在做資料清洗，再進入分析過程做資料計算，得到結果之後，還要將資料「可視化」，變成一般人可讀的資料。

「是否要為了喝牛奶而養一頭牛？」張元溢說，雖然大數據有許多漂亮的案例，但都來自大企業，大企業本來就可以創造很大價值。但如果企業本身的商品和會員數沒那麼多，需要大數據幹嘛？

當企業問說：「大數據對我有什麼幫助？」，張元溢指出，通常問這個問題，是因為不知道自己為什麼需要大數據。所以，企業反而必須反問：「我為什麼需要大數據？」有了清楚的目的之後，才知道企業真正的需要是什麼。

大部分企業需要的不外乎「WHO」消費者輪廓、「WHAT」消費者關注的內容以及「HOW」消費者的購物習慣。以通路電商來說，著重會員、轉換率和收入。如果想了解轉換率，也許Google的分析工具就已經能夠做到，不一定要使用大數據。

新創團隊要如何切入大數據領域？

張元溢這樣解讀大數據：「得到資料之後，重複地使用它，才能創造價值。」他進一步用食材、鍋具和廚師來形容大數據的三種元素，三者缺一不可，才能產生價值。

1. 食材：資料，企業往往是資料生產的來源。新創團隊如何取得資料？是否擁有別人想要的資料？要先掌握食材，才能煮。
2. 鍋具：包括蒐集、儲存、分析、資料格式化等等環節的工具。新創團隊如果要做工具類十分辛苦，得和Google、Amazon等科技巨人競爭，技術是否夠強？
3. 廚師：在使用資料的人大致為系統工程師、資料分析師及活用資料的經理人三種。最主要是要幫企業賺錢，透過產業的Know-How產生價值。

張元溢認為，「目前大數據不是很成熟的市場，但這也代表有很多機會。」他建議新創團隊可以用不同層面卡入供應鏈，找到獨特的價值。

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文章與圖片出處: http://www.bnext.com.tw/article/view/id/34540

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開源OpenDayLight專案計畫正式發布最新版SDN開源框架Lithium，終於原生支援OpenStack網路套件Neutron

巨匠電腦分享，OpenDayLight新版讓OpenStack部署NFV更容易。

開源OpenDayLight專案計畫繼去年釋出第2版SDN開源軟體Helium後，近日也正式發布了最新一版SDN開源框架Lithium（鋰）。

而做為第3版推出的開源SDN軟體，這次最大的改變是終於原生支援OpenStack網路套件Neutron，結合了虛擬化的NFV部署核心元件，讓OpenStack更容易實作出NFV環境。

新版終於支援原生OpenStack網路套件Neutron

新版SDN軟體不只整合了Neutron網路套件，也結合了多個網路功能服務，像是服務功能鏈（Service Function Chain，SFC）、虛擬租戶網路（Virtual Tenant Networks，VTN），以及群組導向協議（Group-Based Policy，GBP）等，這些功能不只有助於開發人員設計裝置、用戶和群組層的協議，還可建立起一套包含了防火牆、負載平衡和其他應用網路服務的客製化服務鏈。

同時，新版Lithium也加強了API的互通性，例如新增的網路需求導向組合（Network Intent Composition，NIC）機制，可讓這套SDN控制器軟體，來管理和指派網路服務與需求導向式網路架構配置的資源。

同時，應用層流量優化技術（Application Layer Traffic Optimization，ALTO）也提供了抽象化及服務，來簡化網路視圖（Network View）和網路服務。

這套SDN開源軟體也強化了安全與自動化功能，像是新增加的整合安全通道（Unified Secure Channel）功能，可以在這套SDN軟體和網路設備間，建立更簡易的安全通訊管道。

另一個新增加的時間序列儲存庫（Time Series Data Repository）功能，則能用來蒐集巨量的網路活動，並加以分析數據。

而裝置識別和驅動程式管理（Device Identification and Driver Management，DIDM）工具則提供了終端使用者發現、管理和既有基礎設施硬體自動化的能力。

至於另一個拓樸處理框架（Topology Processing Framework）則允許開發人員透過多協定、底層和重疊架構，建構出更龐大的可視性網路。

除此之外，這次也加入6個新協定，包括了資源群組標籤交換（Source Group Tag eXchange，SXP）、鏈路聚合控制協定（Link Aggregation Control Protocol，LACP）、 IoT資料管理（IoT Data Management，IoTDM）、SMNP外掛程式、開放協議框架（Open Policy Framework，OpFlex），以及無線AP控制及配置協定（Control and Provisioning of Wireless Access Points，CAPWAP），來因應企業更多元的SDN應用和服務需求。

OpenDaylight執行董事Neela Jacques表示，新版Lithium釋出後將用來滿足更多終端用戶的應用需求，從加快NFV部署、網路隨選、一直到OpenFlow可程式流，甚至是物聯網等，都可以結合SDN技術，做到快速部署服務及應用。

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文章與圖片出處: http://www.ithome.com.tw/news/97329

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巨匠電腦分享，Uber的大數據旅程沒有終點
從您打開手機、啟動 Uber 的那一刻起，這個 app 背後龐大的系統就開始記錄你的資料，叫車的地點，司機前來接你花費的時間，整趟路程的行進距離、路徑與總時程，最終抵達的目的地。

如您一樣的千百萬名乘客，在近 300 座城市、每天平均百萬趟次、截至 2014 年 1.4 億趟次，累積起來的巨量資料，讓 Uber 成了一家名符其實的大數據公司。

服務的根基：配對、共乘、價格

在 Uber 的工程團隊裡面，有 15 個人專職負責數據分析的工作。他們是你手機中精準計算「司機將於 5 分鐘之後抵達」的功臣，也是惡名昭彰的浮動定價操縱者，Uber 駕駛握有的熱點地圖，亦由這個團隊生成。

從使用者與駕駛蒐集到的資料，Uber 得以開發演算法分析供需關係，他們必須確保在各個區域中的每個時段，都有足夠的司機數量可以承接所有使用者的需求。在這個過程中，Uber 為雙方創造了價值：乘客能夠氣定神閒在幾分鐘之內搭上一台黑頭車，駕駛也不必在街頭亂繞碰運氣，app 在手，隨時會有生意上門。

另一方面，Uber 共乘服務 UberPool 雖然被許多國家嚴加管制，但 CEO Travis Kalanick 聲稱，這項共乘服務能在未來幾年，讓倫敦街道少掉 1/3 的車輛，解決惱人的交通堵塞問題。UberPool 能夠找到路線類似的幾名乘客，安排同一個司機順路接送。根據 Uber 部落格，推出 UberPool 的原因也是因為他們從數據中發現，在紐約有大量的使用者上車、下車的地點與時間其實都很相近，因此推出共乘服務是很自然而然的策略。

偶爾遇到耶誕夜、跨年、颳風下雨的日子，急著搭車參加派對或返家的時刻，打開 Uber 卻赫然發現價格漲了 4.5 倍，這也是大數據演算即時交通狀況與旅程時間，在叫車使用者突然暴增時，調漲價格吸引更多司機上街消化需求。

大數據非神話，別用它來使壞

不過，數據畢竟缺乏人性，開趴節慶要消費者多付點代價是合理的，然而過去就曾發生過紐約暴風雪、雪梨挾持人質等不幸事件，大批人們匆忙逃命之餘，Uber 價格照漲不誤，被罵得狗血淋頭，每每造成公關危機。

畢竟，大數據不是神話，它服務的終歸是人，還是有賴各部門協調適時按照各種不同情況反映。只是 Uber 這家公司一直以作風大膽著稱，雖然「自動化」帶來教訓，但 Uber 居然又自己挖坑給自己跳：毫不遮掩他們怎麼分析使用者的數據。

今年初 Uber 發表了一篇「榮耀之旅」的調查，文案寫著「我知道，我們不是你們生命中的唯一愛人，我們也知道，你們會在別的地方尋找愛情」——Uber 對使用者的數據進行過濾，專門挑選夜晚 10 點到凌晨 4 點，在 4-6 個鐘頭內連續叫車的使用者，記錄他們的上下車地點，繪製成「一夜情地圖」，引發軒然大波，Uber 隨即撤掉該篇部落格文章。

真正的金礦：把使用者數據賣給其他企業

縱使爭議多，仍不妨礙 Uber 擴張全球版圖的野心，當然，也不構成他們深度利用使用者數據的絆腳石。

用 Uber 用得很兇的富比士雜誌特約作者 Ron Hirson 描述，現在全世界只有四個人／公司掌握他每分每秒的行蹤，一個是他妻子，一個是 Siri 語音助理背後的蘋果公司，一個是美國老大哥國安局 NSA，另外一個就是 Uber 了。他住哪裡、於哪裡工作、在哪裡用餐、到哪裡旅行、所有他曾造訪的地點，全逃不過 Uber 的法眼。

「我不再只是一名乘客或旅人，而是一座大數據的金礦。」Ron Hirson 形容 Uber 將轉變為一家與 Google、Facebook、Visa 等企業，使用從你我身上挖掘出來的大量資訊打造新服務，並且把這些數據賣給其他公司，賺取營收。

最近 Uber 就和美國高級連鎖飯店集團喜達屋合作，使用者可以把自己的 Uber 帳戶與喜達屋會員帳戶聯繫起來，搭乘 Uber 的同時也可獲得喜達屋的積分，交換條件是把自己所有 Uber 的帳戶，包括姓名、email、搭乘 Uber 的所有行為與路線，完完整整交給喜達屋。於是，當作者飛往西雅圖出差，坐上 Uber 抵達一家「非喜達屋集團」旗下的飯店，他們就會同步收到通知，得知自己痛失一名客戶，下次就會搶先以贈送優惠等方式，殷殷期待 Uber 送來這位曾經錯過的客戶。

Uber 可以和航空公司、餐廳、夜店、酒吧等地展開類似的合作模式，讓合作公司可以「預知」你的行程，擄獲更多潛在客戶。使用者對 Uber 的重度依賴，也為 Uber 累積大量可貴的資料，它知道每座城市最受歡迎的餐廳與酒吧或玩樂地點，如果使用者也願意交出自己的私人資料換取優惠，這就表示 Uber 的「大數據」技術不只發揮在核心業務上，更能在營收上創造額外的巨大貢獻。

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文章與圖片出處: http://www.inside.com.tw/2015/07/17/uber-big-data

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