幾年前曾參與一個Big Data的論壇，Dan Ariely大師就道出一個有趣業界執行大數據的窘境，人人都在談 Big Data，媒體也在天天報導，於是人人都相信不能不搞 Big Data ── 不過怎麼搞，卻不是很多人在提。當時這張PPT呈現在螢幕上時，的確引起大家一陣笑聲。
Big Data稱為大數據、海量資料或巨量資料， 其重要性不在於數據資料有多少，而是人們如何應用軟硬體，從各種數據中找出線索、趨勢，以及商機。更令人期待的是，只要資料夠多，海量資料不只能提供「後見之明」， 甚至可以預測大自然的變化、人們的購物行為。最經典的案例就是Walmart的「尿布、啤酒、星期五」，猜個謎吧！這三個名詞之間的關連是什麼？
尿布與啤酒的銷售連帶關係
早在90年代，以“幫顧客節省每一分錢”造就零售業傳奇的Walmart，就是從龐大的交易資料當中，發現了這三者間微妙的連結。最初，Walmart的分析人員只是不經意地發現，在每個週五晚間，總是會有大量的尿布與啤酒被一併購買。
經過進一步的市場調查，才發現美國的婦女們常會在週五提醒先生在下班後要順路去幫孩子買尿布再回家，而同時先生也會想要順手帶個幾罐啤酒歡渡週末。有了這一層面的市場認知後，Walmart就開始在尿布區擺上啤酒飲料架，甚至在啤酒區擺上銷路較差、但價格較高的尿布（吃米都不知道米價了，又有幾個男人真的去研究尿布的價格）。
結果，尿布跟啤酒的銷量便大幅成長了三成之多！這樣的「購物車分析」，現在也普遍的存在於一般電子商務中了。這個尿布配啤酒也成了經典的 data mining 實例，經常被用來說明最基礎且直觀的關聯法則(Association rule)演算法。
換成離我們身邊更近一點的例子，如果今天 7-11 發現買了瑞穗鮮乳的人，有很高的比例也會購買統一麵包，也許 7-11 就可以採取交叉銷售的行銷手法(例如常見的39/49元組合)，來提高營業額。
大數據是企管問題，非IT問題
大數據（Big Data）在台灣市場的發展漸有起色，不論供應端或使用者端都對大數據的認知更加成熟。精誠旗下Etu因此提出五大趨勢看法，同時強調「大數據是企管問題，而非技術問題。」
一、洞察客戶將成為所有B2C企業的顯學，分析社群媒體行為對於剖析消費者樣貌尤其重要。
二、內建記憶（In-memory）分散式運算開源軟體日益成熟，降低近即時（Near real-time）巨量資料應用的成本，增加快速偵測與反應的可能性。
三、物聯網將會產生更多巨量資料，讓大數據應用更加區隔化和細緻化。
四、資料產品 雲服務化降低建置成本，讓中小企業也有機會參與巨量資料應用。
五、資料分析人才需求持續成長，但唯有結合專業領域知識者方能成為箇中翹楚。
要打造資料經濟，資料擁有者、資料產品團隊和專業領域專家三個角色缺一不可，三者共同協力才能抓住大數據商機。蔣居裕從資料擁有者、資料產品團隊、領域專家、工法和心法五個面向評估目前台灣資料經濟發展要素的成熟度，發現國內不缺資料擁有者，電子商務產業擁有的資料尤其多， 惟資料的品質、格式和成本仍有許多挑戰需面對，成熟度有四顆星。台灣也不缺各個領域的專家，但這些專家或隱身學界或企業界，能見度不高，要如何找出這些專家並與之合作是一大挑戰。而在資料產品團隊方面，蔣居裕更直言：「台灣只有軟體公司，沒有軟體產業，我們沒有國際標準架構下的軟體工作團隊。」因此他認為成熟度只有三顆星。
蔣居裕說：「其實Big Data是企管問題，而非IT問題。」目前許多企業對於自身需求並不清楚，也不確定他們想要的資料分析範疇有多大，另一方面企業內缺乏跨部門的協作，由於大數據仰賴從行銷、技術部門到管理階層的相互合作，因此統籌大數據專案的人員更顯重要。
大數據應用雲服務，幫助客戶精準掌握消費者行為，也讓中小企業能夠更加輕易地透過雲端將服務帶到海外；並且與資料擁有者和領域專家密切合作，以及新增客戶涉入（customer engagement）工具。而在開發大數據潛在產業客戶方面，除了既有已採用大數據工具的產業如電信、電商和零售之外，Etu也會鎖定金融、政府單位和醫療三大領域。
大數據讓你知道婚禮該不該在戶外舉辦
趨勢科技董事長張明正說：「先有了雲端，才有大數據，這是延續下來的發展，」他操著一貫的興奮語氣說，雲端，是真的錢，但很無趣，都在蓋伺服器資料中心，但大數據的應用很有趣，馬上資料分析後，就能給回饋，進入回饋經濟學的時代。
張明正已把大數據融入生活中。2012年中秋節，他計畫為二兒子在花蓮可眺望太平洋的地方，舉辦一個具海誓山盟意象的戶外婚禮，200多個賓客將飛往花蓮。但事前CNN天氣預報，那幾天台灣將迎來超級颱風，而且會從花蓮登陸。逼得張明正猶豫不決，到底該換到台北大飯店？還是如期到花蓮？
這時Big Data給了他最佳判斷。當時他找到了「KNY台灣天氣資訊」App，這個App收集了過去幾十年來的台灣氣象資料，張明正想要知道中秋節當天花蓮會不會下雨？數十年的資料，經過海量資料分析後顯示，花蓮中秋節當天下大雨機率只有三成，讓他決定照原訂計畫，順利地舉行了一場圓滿婚禮。
美國Target連鎖商場猜你懷孕了沒？
Target從女性消費族群的購買行為，研發出一套領先同業的「懷孕預測模型」。
Target的資料分析專家發現，當某些女性從購買有香味的乳液，轉而購買無香味的乳液，或是開始採購葉酸、鈣片、鎂與鋅等營養補充品，他們就會大膽推測這名女性可能已經懷孕。塔吉特的專家將過去女性消費族群的資料進行串流、分析，研發出懷孕預測模型。
這個模型會列出25種孕婦最有可能購買的產品，並依據女性消費者的行為，計算出他們的懷孕預測分數。塔吉特一旦發現這名女性消費者可能已經懷孕，就會立刻寄出相關商品的促銷廣告。
塔吉特甚至還會分析這些女性通常在一星期中的哪一天出門購物，並且在前一天就搶先寄送廣告函給她。
不過根據台灣從事電子商務的專家表示，台灣目前應用Big Data在電子商務的實際例子還是屬於稀有動物，購物網站所推薦的東西還只是根據公司的促銷策略而已，並沒有把消費者的消費模式、瀏覽紀錄、以及個人資料作差異化的推薦行機制。
上頭這個Big Data案例告訴我們，如果你已是會員，千萬不要在同一個商場買齊所有東西。XD～～～～
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