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日本企業如何用Big Data建構核心競爭力
文/iThome (記者) 2013-10-25
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從建構分析系統、調整組織體制、到實現用資料驅動營運的經營模式,看日本企業怎樣活用Big Data改造企業DNA


Big Data大數據的獲利模式:圖解•案例•策略•實戰
城田真琴(Makoto SHIROTA)/著;鐘慧真、
梁世英/譯
經濟新潮社出版
售價:360元

‘ Hadoop真正價值在於「正因為可進行高速處理,能夠反覆不斷地改變必要條件並且不斷反覆試誤」、「可以實現抽樣資料無法做到的長尾部分的分析」與「縮短開發週期」,才是值得考慮運用Hadoop的企業深思之處。’

巨量資料的運用,印象中似乎是歐美企業領先於日本企業,不過,日本企業中也有一些善於運用巨量資料而收到顯著成效,或正開始收割成果的公司。

瑞可利(RECRUIT):徹底運用Hadoop資料分析,成功改造企業文化
1960年成立,從專門承攬大學報紙之廣告代理商起家的瑞可利,以《RICUNABI》提供求職、轉職等的工作情報誌為起點,接著更將領域拓展至新娘誌《ZEXY》等與生活型態相關的媒體。

不光是利用傳統的紙本做為傳達資訊的媒介,1995年起瑞可利也跨足網路,目前營收中來自PC、行動電話、智慧型手機等網路領域的占比,已成長至瑞可利全體營收的三分之一之強。

幾乎全公司上下都用Hadoop
瑞可利所營運的網站中,大多使用Hadoop及其生態圈(ecosystem)(Hive、Mahout、sqoop等)來進行產品推薦系統的實作、關聯分析與屬性分析等,並達成了分析所需之資料處理時間的高速化,得到莫大成效。

以《Hot Pepper》的「美食Gourmail(gourmet與mail的造字)」數位電子報為例,過去進行存取日誌(access log;存取紀錄)的處理要花上不少時間,因而只能夠處理一週份的日誌檔,並只能對部分會員(八萬人)發送產品推薦郵件。不過改以Hadoop處理日誌檔來力求資料處理的高速化後,便能夠處理一年半份的日誌檔,並對約二十萬人發送產品推薦郵件。點閱率(CTR,看到廣告後進行點擊的比例)與轉換率(CVR,網站來訪數中有幾成轉換為實際相應行動的比例)也因此增加了約1.6倍。

同時,Hot Pepper也將Hadoop運用於調查何種吸引顧客的措施(橫幅廣告〔banner advertising〕、自然搜尋〔organic search〕、付費搜尋引擎等)最能貢獻於轉換率的關連分析。對於網路廣告投放量為全日本之冠的瑞可利而言,當務之急便是力圖成本的優化。比方說,若了解到每次點擊付費(PPC)廣告的成本效益不彰,就能夠重新審視預算的分配(PPC廣告、橫幅廣告或搜尋引擎優化〔SEO〕等),力求整體行銷成本的優化。

此外,二手車資訊網站carsensor.net,則運用Hadoop與Mahout來進行車種選擇畫面上「同時受到瀏覽次數較多車種」的推薦功能。Mahout是在Hadoop上運作之機器學習與資料探勘的函式庫,實作有利用使用分群(clustering;叢集)或協同過濾(Collaborative Filtering)技術的推薦引擎。

在進行產品推薦時,為了透過類似亞馬遜的協同過濾,或同車種等特有條件、依據關連法則進行推薦等方式,提昇顧客需求媒合精準度,必須從眾多條件中挑選出最佳者來進行推薦,而有效利用Hadoop的高速處理能力,便可實作出根據最佳條件所進行的二手車推薦系統。此外,也能夠事先對用戶的性別、年齡等進行分類,並依據車身類型將汽車相關資料分為輕型汽車、敞篷車等組別後進行關連分析,再將推薦理論(協同過濾、關連法則等)運用於二手車推薦系統。


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