大數據是什麼？大數據案例、常用工具，4 步驟教你大數據分析

你有沒有想過，每天我們在網路上瀏覽、購物、分享的所有資訊，都構成一種數據？

大數據其實就是這些資料的進階版本，是指大量、複雜的資料組合。而「大數據分析」則會在面對大量資料時，能找到其中隱藏的價值，幫助我們做出更聰明的決策。接下來，我們就從定義開始，一步步了解大數據意思和優缺點吧。

何謂大數據？大數據的英文為 Big Data，又稱巨量資料，大數據定義指的是無法用傳統方法有效處理的龐大且複雜的數據集合，這些數據通常包括結構化數據（如數字和表格）與非結構化數據（如圖片、影片、文本等）。

而大數據分析的核心在於利用技術對數據進行收集、存儲和分析，從中挖掘隱藏的價值，而且大數據的應用範圍相當廣泛，從企業決策到醫療診斷，通通都能適用。

企業在運用大數據時，通常會依據數據來源的不同，將數據劃分為 3 種類型：

• 第一方資料： 這類資料是企業或單位直接從與消費者、使用者、或目標客群的互動中所獲得的。舉例來說，像是顧客的交易紀錄、會員註冊資料。

• 第二方資料： 這類資料來源於和企業有合作或契約關係的其他單位，而且可以通過資料共享或購買的方式取得，例如航空公司和酒店品牌之間可能會共享顧客資料，當顧客在航空公司訂購機票時，酒店品牌可以根據這些資料向顧客推薦住宿服務。

• 第三方資料： 提供資料的單位並非資料的創造者、且來自多方來源，就屬於第三方資料！常見的有市場調查數據、網路公開資料等範圍。

📌 大數據分析優點

• 快速提供洞察，支持數據驅動決策

大數據能夠從大量資料中快速發現趨勢和模式，幫助企業做出基於數據的決策，而並非僅依賴直覺或過去經驗。透過這些洞察，企業可以在競爭中迅速反應並調整策略。

• 提升客戶體驗

利用大數據分析顧客的行為和需求，企業能提供個性化的服務、精準推送顧客感興趣的商品，提升顧客忠誠度、回購率。

• 提高生產力並優化業務流程

透過分析員工的工作時間、工作內容等數據，進一步了解員工的工作表現和流程中可能存在的瓶頸，找出可優化的工作環節、並做資源的重新配置，從而提升整體工作效率。

📌 大數據分析缺點

• 資料品質問題

大數據本身的品質會直接影響分析結果的準確性，所以如果數據不完整或過於雜亂，會發生錯誤的決策或洞察，因此企業在數據收集的過程中，必須保持高標準的數據檢查，確保數據的可靠性。

• 資料處理成本高昂

大數據需要強大的計算能力和存儲空間來處理龐大的資料集，這會帶來高昂的硬體成本和運營成本。除此之外，數據處理過程中的人力資源、技術支援也會進一步提高總成本，因此企業需要在成本與回報之間找到平衡點！

看完大數據的定義後，你可能會好奇大數據的核心特色有哪些？一般來說，大數據最基礎的特色可以用 「3 個 V」來概括：

📊 數量 （Volume）

大數據最直觀的特色是「龐大的資料集」，若以量化數據呈現，單一資料集的大小從數太位元組（TB）至數十兆億位元組（PB）都有可能，而相比之下，傳統數據管理方法無法有效應對這樣的龐大資料集。

因此企業需要專業的技術工具和平台，如 Hadoop 分散式存儲系統，來有效地存儲和管理這大量的數據。

📊 速度 （Velocity）

現在的數據產生和處理速度越來越快，必須以同樣的速度來處理、存取和分析這些資料，才能從中提取出有價值的洞察並產生影響。尤其是在大數據分析中，企業需要能夠即時獲取並分析數據，才能快速做出決策。

📊 多樣性（Variety）

大數據不僅僅是結構化數據（如數字、表格），還包括非結構化數據（如圖片、影片、社群媒體內容等），而且數據的形式多樣、來源廣泛，為數據分析提供豐富的資源。

隨著大數據技術的不斷發展，業界對大數據的定義也不再僅僅停留在「3V」的框架上。進一步的分析中，增加 Veracity，形成了現代大數據分析中常見的「4V」模型！

📊 真實性（Veracity）

由於大數據通常出自不同來源，這些數據中可能包含錯誤、雜訊或缺失值，使得數據的品質和真實性可能存在不確定性。因此企業在進行大數據分析時，需要過濾雜訊、並確保數據的準確性，才能得出可信的結果。

大數據分析步驟通常需要經過 4 個階段，在這些過程中，運用正確的大數據分析方法可以確保分析過程的高效性、準確性。

1. 數據取得

數據取得是大數據分析的第一步！無論是對大企業還是小企業來說，建立能夠穩定獲取數據的來源都相當重要，那可以從哪些來源取得數據呢？數據取得的來源可能包括網站、社群媒體、交易記錄、顧客行為、問卷調查等。

第 1 階段的目標是從不同的來源收集資料。

2. 數據儲存

隨著數據量的增長，儲存的方式也變得更加複雜，傳統的關聯式數據庫難以應對如此龐大的數據量，因此需要使用分散式存儲系統（如 HBase、Cassandra 等）來處理大數據。

第 2 階段的重要性在於確保數據不會因儲存問題而丟失，並且能夠隨時查詢。

3. 數據運算

為了把數據變成實際有用的資料，數據運算通常包括「數據清理、數據轉換、數據合併」。

數據清理去除錯誤或不完整的資料；數據轉換則將其轉為適合分析的格式；最後，利用大數據分析方法（如機器學習、神經網路），讓企業能從大量數據中提煉出有用的洞察，進而支援精準的決策。

第 3 階段的目標在於將收集到的數據轉化為有價值資訊。

4. 數據視覺化

數據視覺化將複雜的數據分析結果以圖表、圖形等形式呈現，幫助用戶直觀地理解數據中的模式、趨勢和異常，這樣的視覺呈現方式，對非技術背景的人員來說，能更輕鬆掌握數據背後的意涵。

第 4 階段的目標在於將數據結果轉化為較容易理解的方式。

大數據已經深入我們的日常生活，不論是醫院用來分析患者病歷，還是零售商利用數據了解顧客需求，這些都是典型的大數據生活應用例子，以下我們將分享產業應用和 2 家知名企業的大數據應用例子。

🌟 大數據產業應用

• 金融服務

金融行業是大數據應用的先行者之一，特別是在風險管理與詐欺檢測方面。透過大數據分析，金融機構可以快速識別交易中的異常模式，例如突如其來的大額支付或非正常地理位置的登入行為，這些都可能是詐欺行為的徵兆。

• 醫療健康

大數據在醫療健康領域的應用，正顛覆傳統的醫療方式。通過整合電子病歷、基因測序數據和患者的行為數據，醫療機構能夠更準確地診斷病情，甚至預測疾病發生的可能性。

• 零售業

零售業是大數據應用最貼近日常生活的行業之一。零售商通過分析消費者的購物記錄、線上瀏覽行為和地理位置數據，深入了解顧客需求。

同時，還能透過大數據分析銷售數據和庫存狀態，零售商就能預測哪類商品會成為熱賣品，從而提前備貨避免庫存積壓。

🌟 大數據分析案例

▶︎ HITACHI

日立（HITACHI）在大數據領域的成功應用，展示如何透過先進的數據分析技術推動數位轉型，提升企業效率與創新能力。日立的大數據分析平台從龐大的資料中篩選出有價值的資訊，並將這些數據應用於各個行業，協助企業解決具體的業務挑戰。

例如，在製造業中，日立通過將熟練技術人員的經驗數位化，實現了生產計畫的自動化，將高達 86% 的生產計畫轉換為數位化操作，推動業務效率的提升。針對機器設備的運行，日立利用大數據分析機器運轉數據，預測故障並進行預防性維護，大幅減少設備停機時間，確保生產線的高效運行。

參考資料：日立官網

▶︎ AMAZON

作為全球最大的企業之一，AMAZON 擁有超過 3.1 億活躍用戶，並且在 2022 年交易額達到 900 億美元，這充分顯示線上購物在全球各地的趨勢，而 AMAZON 也成功運用「大數據」協助電子商務的業務發展。

AMAZON 通過收集和分析大量顧客行為數據，並且利用預測交付模型，將產品提前運送到最接近顧客的倉庫，提前做好準備。除此之外，亞馬遜還利用大數據進行價格變動策略。

與競爭對手網站不同，亞馬遜根據大數據趨勢不斷調整商品價格，實現動態定價。顧客會經常檢查商品價格，因為他們知道，任何時候價格都可能降到最低，這促使他們迅速完成購買。

AMAZON 透過大數據分析應用來理解市場情況、趨勢和顧客需求，並根據這些數據來優化產品和服務。大數據的應用不僅提升了顧客滿意度，也幫助 AMAZON 保持市場領先地位。

參考資料：Big Data Use Case: How Amazon uses Big Data to drive eCommerce revenue

AI、大數據的技術彼此相輔相成，大數據就像提供資訊的「原材料」，而 AI 則是將這些材料加工成智慧的「大廚」。透過這兩者的結合，我們不僅可以從大量數據中提取出真正的價值，還能以更快速的方式做出各種關鍵決策。

在實務應用上，AI 結合數據分析正成為許多行業的核心技術，例如在製造業，透過結合大數據與機器學習，企業能進行瑕疵檢測、預測性維護以及工安檢查等工作。

這邊以預測性維護為例進一步說明，通過收集機器設備的運行數據，AI 能準確預測設備可能出現的故障，幫助企業提前安排維修計畫，減少停工時間、提升生產效率。

現在市面上擁有各種不同的大數據分析工具，我們將介紹 6 款被廣泛應用的大數據分析軟體，從數據取得的工具到數據視覺化的應有盡有，滿足不同規模與需求的企業使用場景。

一般企業可以借助數據取得工具，如 Google Form 和 SurveyCake 來取得資料。這些工具特別適合用於問卷調查，透過目標客群的回饋持續累積數據量。

• Google Form 提供免費且簡單好上手的問卷設計功能，並能將結果直接匯入 Google Sheets 進行進一步分析。

• SurveyCake 則針對專業問卷需求，提供更多元的題型選擇和即時視覺化分析功能，幫助企業更深入地了解市場動態與客戶需求。

Apache Hadoop 是一種專為大規模數據設計的分散式存儲與計算框架，其核心架構包括 Hadoop 分散式檔案系統（HDFS）和 MapReduce 計算模組，HDFS 將數據分塊存儲於多個節點，而 MapReduce 負責分發計算任務，讓各個節點分別處理這些訪問的資料。

Hadoop 支持結構化與非結構化數據，適用於來自社群媒體、物聯網和交易系統等多種來源的數據集，是企業儲存、分析大數據的核心工具喔。

Spark 是一個高效能分散式數據處理框架，以其快速的內存運算能力著名，能比 Hadoop 快數十倍完成數據處理任務，因此適合需要處理即時流數據的應用場景，但是 Spark 只能分析大數據，沒辦法儲存大數據。

Tableau 是專門協助數據視覺化的工具，讓用戶能以圖表和儀表板的形式呈現分析結果，直觀地發現數據中的模式和趨勢，即使非工程背景也能快速上手！

Tableau 支持與多種數據來源集成，包括 Excel、SQL 資料庫和雲端數據存儲，能夠快速生成即時更新的動態報表，是數據視覺化分析的首選工具。

Power BI 是由微軟推出的一款商業智能工具，專為數據分析與報告設計。不僅具備強大的數據整合能力，更能將來自多種數據源的資訊彙總為單一視圖，並生成互動式的儀表板。

Power BI 提供易於操作的界面，且與 Microsoft 365 系列工具無縫整合，特別適合需要跨部門協作或經常使用 Excel 的團隊，是中小企業數據分析的理想選擇。

大數據分析實際落地的過程中，仍然有許多挑戰需要克服，例如大數據資安、數據分析的人才招募等等，都是企業需要持續關注的問題，以下分享企業常見的 3 大大數據挑戰：

數據科學家和工程師等高端人才的缺乏，讓企業在數據分析能力的提升上步履維艱。企業可以考慮引入雲端大數據平台，降低基礎設施成本，並透過內部培訓或外部合作填補人才空缺。

大數據含有寶貴的業務和客戶資訊，這也讓大數據儲存庫成為高價值的網路攻擊目標，且由於資料集各不相同且十分複雜，因此要實施全方位的策略和政策來保護大數據隱私。

因企業數據來源多樣，包括內部系統、社群媒體、物聯網設備等，因此數據格式和結構不一致，導致數據整合困難，因此建立高效的數據管理框架，是企業解決這一挑戰的關鍵。

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