2015台湾BigData市场五大趋势预测

2015台湾BigData市场五大趋势预测

叮叮噹、叮叮噹,2014 即将步入尾声,回顾这一年的 Big Data 相关发展,我们可以这样总结:「在跨行业的水底持续积蓄能量,在特定的洲际大楼上空爆出更多火花」。Big Data,不只是显学,它现在已经是 企业的必要学 。在提出 2015 台湾 Big Data 市场五大趋势预测之前,笔者就先藉投入这个市场的几点经验与感想总结,来做为开场。

2015台湾BigData市场五大趋势预测图 1.  Big Data 应用的价值亮点,正在不同领域,开出漂亮的火花

资料是 21 世纪的石油?

在 2010~2013 时谈论 Big Data,很多人喜欢用「资料是 21 世纪的石油」来做比喻,但这种类比其实只对了一半。从精鍊产生价值,这部份没有问题;但从资源的耗损与生成来看,却完全无法比拟:

石油是「用后即逝」的实体资源,但 资料是「用后不灭」 ,越用累积的价值越高;石油生成的速度很慢 ,而 根据 IDC 的推估,全世界的资料,每二年就会增加一倍 。

到了 2014,台湾已经走过 Big Data 的通识教育阶段,但在本质的思考上,利益相关者,不妨可以再行深思远。

Big Data 价值主张

Etu 从 2012 年产品上市以来,即锁定企业市场,在其中提供 特定行业 的 End-to-End Big Data Solution。我们一开始就知道,Big Data 不是人人想要、人人需要 ,企业市场会由特定的行业发动,从高度客製化的 End-to-End 专案开始买单,直到可重複销售的方案出现,方得 跨越鸿沟,迈入保龄球道 。

2015台湾BigData市场五大趋势预测图 2. Etu 的 Big Data 价值主张

所以,我们坚定地走在 Verticals 与 End-to-End Solution 交叠的路上,持续为拥有资料的客户服务,协助他们实践 Big Data 的价值。

2015 年台湾 Big Data 市场五大趋势预测

以下就是笔者提出的 2015 年台湾 Big Data 市场五大趋势预测:
  1. 客户洞察成为所有 B2C 商业的显学,社群媒体分析是 360° 单一顾客样貌的新增要素;
  2. In-memory 分散式运算开源软体日益成熟,企业的近即时巨量资料应用成本降低,大大增加「快速侦知与快速反应」实现的可能;
  3. 物联网与巨量资料分析结合,成就应用的区隔化与细緻化;
  4. 资料产品云服务化,让中小企业有机会参与巨量资料的价值应用;
  5. 资料分析人才需求持续增长,但唯有能结合领域知识者,才能成为箇中翘楚。
各项预测说明如下:
1. 客户洞察成为所有 B2C 商业的显学,社群媒体分析是 360° 单一顾客样貌的新增要素 从电信、零售、金融、品牌、到各种线上服务,Single Customer View在广大的 B2C 领域,已经成为 Marketer 与 Business Analyst 亟欲实现的任务。从实务上来说,要做到的是视野的扩大,典型的作法是:取企业原本就有的 CRM 资料 ,加上客户的线上行为资料 ,再加上来自社群媒体的资料 ,形成针对分群或个别客户的全方位洞察。企业要料理与分析线上行为与社群媒体的资料,显然需要累积更多经验,也需要新的工具与服务。经过前两年的市场教育与诸多的 PoC 验证,随着成功案例一一出现,2015  将是这类应用市场起飞的一年。2. In-memory 分散式运算开源软体日益成熟,企业的近即时巨量资料应用  成本降低,大大增加「快速侦知与快速反应」实现的可能 笔者在上一篇部落文《Strata+Hadoop World 2014 New York 观察》就提到 Big Data 处理与分析及时性的跃进,从 Hr-> Sec-> Millisec 。欲获其利者,Hadoop Ecosystem  中的 Impala、Storm、Spark,绝对是重中之重,应用场域含括多结构化资料仓储互动查询、CEP资料串流处理、SQL-like 查询、统计与机器学习上。开源软体 + 门槛降低 + 成功案例 + 社群推波 = 大量尝试 近即时应用 的 2015 年3. 物联网与巨量资料分析结合,成就应用的区隔化与细緻化从 Internet of People 到 Internet of Things,再到 Internet of Everything,笔者在《拆解 IoT 与 IoE,其实他们说的是 Internet of Data ── 联网皆资料》这篇文章中已经点出,归结到最后,其实大家说的是:Internet of Data 。IoT 跟 Big Data 一样,若没有特定的应用场域,充其量也就是一些架构图与流程图罢了。而 Smart City、Smart Factory、Smart Building、Smart Home,若没有指出 Use Case,也只是诸多应用的集合概念,并没有可落地实践的标的。2015  年,IoT 议题还是会持续在台湾的产官学研中延烧,所以当务之急,是明确指出应用场域中特定的 Use Case,探讨它的价值、使用的对象、该建构哪些前端装置、后端系统、网路设备。在产品或服务规划的过程中,产品经理会深刻明了一件事:基于联网资料分析后的行动,将会是在市场上进行差异化竞争的关键。 4. 资料产品云服务化,让中小企业有机会参与巨量资料的价值应用 我们发觉,在许多 Big Data 的应用上,中小企业很难参与的主要原因是:建置成本太高。究其原因,可能是在生、流、存、算、用、看系列过程中,任一环节或多环节的软硬体建置、技术能量或作业需求成本居高不下堆叠起来的。编列上百万、乃至千万的 Big Data 解决方案预算,对大型企业来说,也许是正常事,但对大部分中小企业来说,是无法接受的事。解决之道,是利用云服务的商业模式,由一个单位来负责服务的建置与营运,以负担得起的价格,依用量或月费,吸引中小企业的使用。但云服务业者的挑战将是:如何彰显使用效益?

历经前面几年的 On-premises 市场发展,将解决方案转变成云服务资料产品,将是  2015 年一些 Big Data Solution Provider 前进的道路。

5. 资料分析人才需求持续增长,但唯有能结合领域知识者,才能成为箇中翘楚 2015台湾BigData市场五大趋势预测 图 3. 资料产品建构者如上图所示,资料价值的载体是资料产品 ,而资料拥有者 、资料科学团队 、与领域专家 ,则是打造资料产品的铁三角,缺一不可。资料科学团队里至少会有处理者、分析者、策略者,笔者曾在《资料价值还缺一味,资料科学团队还缺一位》中提到:「当涉及资料分析,但却缺乏领域经验或知识来添味,往往数字只是数字、图表只是图表,探索无方,洞见难生」、「资料价值的提取,如果能够有一位领域专家随侍在侧,即问即答,必然可使如瞎子摸象的外行臆测行为降低,让潜规则浮露,真实涌现」。「能不能介绍资料分析师给我?」这是客户常常对我们说的话。2015 年有计画要组织资料科学团队的企业还会持续增加,其中又以具备 Big Data 经验的资料分析师缺得最厉害。一位懂分析又具备领域知识者,将是难能可贵的人才,抢手自不在话下。 以上就是笔者对 2015 台湾 Big Data 市场的五大趋势预测说明。如果您有不同的看法,欢迎来信交流:fredchiang [at] gmail.com 。感谢收看。老话一句:我们明年再来。