「現在在美國紐約不只能用手機呼叫Uber計程車,還可以用Apple Watch手錶上的地圖查看現在車子在哪,還要多久時間才會到,只要等到車子快到了再出門搭車即可,這就是物聯網正在做的事情,將所有的萬物連網。」這段話是SAS全球行銷長兼副總裁Jim Davis近日來臺時所分享的一段親身經歷,他表示,我們正身處於一個物聯網浪潮的前頭,企業要與其併進而不被大浪淹沒,惟有透過轉變來找到新的商業模式。

就像是位於國外某家海上石油探勘平臺,平均一天可以產出8TB資料,而一架波音787每小時可以產出40TB資料,甚至,一輛無人自動車的感測器每秒可以傳遞近1GB的資料。然而,面對越來越多的資料產出,Jim Davis認為,企業要找到新的商業模式,得要具有所謂智聯網(Analytics of Things,AoT)的概念,用智慧方法把從各種裝置產生的資料全都搜集起來,再透過迅速分析,以更多互動、即時方式來傳遞客製化應用,來滿足客戶需求,也增加客戶的黏著度。

他以Amazon推出的「Tide Button」為例,這是一個可以免費安裝在洗衣機上的一個推薦購物鈕,一旦用戶洗衣遇到洗衣粉不夠時, 就可以馬上按下按鈕訂購新的洗衣粉,而在這個按鈕內也裝有感測器可以搜集用戶的資料,傳送到Amazon的雲端,藉由分析來預測每家用戶的洗衣習慣,進而找到新的商業模式。

但Jim Davis說,過去多數企業作法是會將這些資料先放進資料倉儲中,然後透過商業智慧(BI),進行警示、線上分析處理(OLAP)、臨時報表等用途分析,但現在不只是被動利用這些資料,更得做到主動出擊,將這些資料做為預測模型、統計分析、最佳化決策等。以石油探勘來說,除了運用IoT大資料來改善石油開採效能,更能用來找出潛在可能耗損的設備,及早處理,避免花數百萬的冤枉錢。

運用IoT大資料第一步,Jim Davis說,企業可以透過Hadoop大資料分析工具來儲存這些資料,並以資料串流方式在最快時間內,將這些資料拿來分析利用。同時也能運用資料視覺化及分析,找到各種加值的商業應用模式。另外透過採用了記憶體內運算與分散式處理,也能將分析時間從過去幾小時縮短到幾秒內就能完成分析,加快企業商業決策速度,也能挖掘出更多加值應用。

例如,現在不少零售業者利用在商場設置iBeacon室內定位裝置,除了做為提供室內導航應用外,甚至,還可以從事先取得的行動裝置和使用者偏好等訊息,拿來後端進行分析後,用來推送符合個人需求的促銷內容。

除了拿來找出更多商業加值應用外,Jim Davis表示,透過大資料也能進行網路安全的防護。像是之前該公司也曾協助美國紐約一家大型金融機構,在4天內取得該公司25億筆機器與機器之間訊息,當中包括IP位址、Log等,並運用記憶體內分析,找出公司內部不正常或潛在可疑的網路行為,而平均每小時就分析了近2萬筆的事件。


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