07.23 大數據時代來臨,有人大賺,有人卻丟了飯碗

大數據時代來臨,有人大賺,有人卻丟了飯碗

「大數據時代」來臨,然後呢?

「大數據」是近年來很夯的時下議題,不過它已不再是一個「全新」的概念,大家都活在大數據的時代裡,並且對此也不陌生,( 至少應該不是第 1 次聽到 )許多企業家也拼了命地試圖讓自己的公司和「大數據」掛上鉤,好像大數據是這個時代裡賺錢的唯一一條生命路。

但是然後呢?這跟我們生活有什麼關係?我們可以從這當中得到什麼?並且有什麼是我們可以做的?

下面就要來和大家分享關於大數據時代,

你應該要知道的 5 件事情!

那麼就接著往下看吧...

大數據時代來臨,有人大賺,有人卻丟了飯碗

數位商務時代來臨

傳統實體零售業者將面臨艱鉅的挑戰:隨著網路越加地發達,各式各樣的網路銷售平臺如雨後春筍般地問世,起初,淘寶、亞馬遜、eBay 都不被當時的專家看好,認為他們無法與提供「個人購物體驗」的零售業競爭,但現在依然是如此嗎?這些「電子商務」平臺不僅運用網路無所不及的影響力,將廣告打到每一個坐在電腦桌前的你我他,並且以即時折價券、即時下單比價、集體議價等,各種創新的手段來吸引消費者的目光;相反地,傳統零售門市卻面臨通貨膨脹、租金漲價等問題,而只能將成本不斷上漲...誰勝誰負自然盡在不言中。當然,這還不是電子商務最可怕的地方,電商的殺手鐧其實是接下來才要介紹的...它叫做「數據分析」!

巨量資料的數據分析

比你更瞭解你自己,想不被吸引都難,這裡提到的,就是我們生活中一直聽到的「大數據」!而所謂大數據的定義呢,就是綜合結構化與非結構化資料產生的洞察報告。當你在使用微信、優酷和其他網站時,都會在頁面留下一筆紀錄,如果你還在上面輸入了東西,那甚至會留下一個叫「cookie」的資訊。這時,這些軟件就會巧妙地去分析你最常關注哪些內容,進而抓到你的興趣,之後你在繼續使用這些軟件或網站時,會慢慢發現奇怪,怎麼網頁旁邊的小廣告越來越對你的味,越來越有吸引力,然後就不知道怎麼搞的,就下單了!於是電商平臺就這樣多了一筆業績...真的比你更瞭解你自己,好可怕啊!

社群化的市調報告

別小看 、微信,你在 聊天,廠商都在看!在這個社群網站這麼盛行的年代,想必現在還沒有 微信 的人也不多了吧!可是你知道嗎?當你買了一樣新玩意,開心的 聊天 上網和朋友分享,或是發現產品名不符實,憤而抱怨,甚至只是從朋友的 聊天 文字留下一寫個人見解的留言,竟然都會成為廠商最可靠的市調報告!想想看,既然是發給朋友看的文章,你大概不太需要說謊,也不太需要客套些什麼,並且,在網路世界裡你有足夠的意見表達自由權,所以拿這樣的資料來做每日顧客的市調報告,你覺得參考價值怎麼樣?嚇死人了吧!什麼?你說你的文章只有 微信 好友才有權限看?但別忘了,你發出來的每一個字元都要先經過 微信 的系統,所以怎麼不會在系統端留下資料呢?

將業務一個個拋上「雲端」

小心!以後可能用不到地面上的人類了!網路不僅能提供企業大數據資料,甚至還能提供一個了不起的「雲端」運算系統。究竟人腦和電腦哪個運算速度比較快,相信大家都無庸置疑。( 如果你手邊有計算機,那麼你大概不太會想測試你的心算能力 )而云端最方便的地方就是它可以運用網路,把廠商的各種複雜的業務資料,從內部的人資、薪資管理、收帳,到外部的市場分析、顧客資料等等,通通丟給網上一個強力的計算機,也就是「雲端」運算系統來做運算。畢竟在這個大數據的時代,這麼多筆資料,似乎還是交給電腦會可靠一些。那既然電腦這麼厲害,還需要人腦幹嘛?沒錯!這就是最可怕的地方!一旦雲端技術發展成熟了以後,人力的確是可能就這樣被無辜犧牲掉的!所以培養雲端電腦無法取代的能力將會越來越重要!

未來趨勢:物品智慧化

不只手機,連冰箱都可以搞個「智慧型」出來10 年前的你可曾想過這輩子能擁有一臺既可以講電話,又可以上網、找餐廳、訂票、刷卡的機器?智慧型手機的問世,無疑徹底顛覆了我們對「機器」的印象。那麼試想,10 年後,不只智慧型手機,你眼前所見的各種器具,可能連電視、窗戶、馬克杯,甚至冰箱都可以玩起「智慧型」來!(其實智慧型冰箱已經有了,不過這裡討論的是更高級、人性化的智慧型冰箱 )如果家裡有一臺智慧型冰箱會是什麼樣的情況呢?我們大膽預測,智慧型冰箱將能記錄你一週要喝掉多少瓶的牛奶,並在牛奶快喝完的時候主動通知宅配網送貨到府,有促銷優惠時,冰箱甚至還能幫你比價,提醒你儘快下單!當然,你喜歡哪個牌子的牛奶它也全都知道!聽起來很天馬行空,對吧?但這不過是「大數據資料」與「物聯網」的應用而已。說不定不需要 10 年,5 年的時間就足以讓各種「智慧型」器具誕生在這個世界上了!看來哆啦 A 夢的 22 世紀世界真的離我們越來越近了!大數據,真的許了你我一個更美好的未來啊!瞭解大數據革命對我們造成的影響才能在新紀元中找到乘風破浪的方法並避免慘遭時代洪流淘汰的命運。

大數據時代來臨,有人大賺,有人卻丟了飯碗


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