本文為1/28聆聽柯P網路軍師戴季全大數據演講整理。
繼前文「網戰時代，就是「鐵粉」的時代！」，本文接續分享大數據的應用及趨勢。
1.大數據概念釐清：以數據決策vs.
非結構性資料分析
「大數據」（Big
data）其實本來的定義是在討論「非結構性的大量資料」，這些資料的發生不是事先的規劃，也無法以既有邏輯判斷，必須透過資料科學家找出表徵，分析相關性、趨同性，推論出因果關係，進一步做出預測和應用，例如UCLA蒐集了5億則推特文，從中篩選出與「性」、「快感」有關的字眼，對比發現推文的「性指數」越高，HIV新案例的通報率也高，從而發現兩者有很高的正相關。
但現在大家熱衷討論的「大數據」，其實比較像是「用數據作決策」的使用者行為分析，透過可蒐集的使用者數據，優化決策的流程，更有效率地擴張，柯
P陣營做的只是把決策依據，從傳統選戰仰賴樁腳的「經驗」，改為倚重科學的「數據」而已。
2.大數據未來趨勢
(1)公開資料私密化
有沒有注意到越來越多人PO文開始「鎖朋友」？由於臉書等社群媒體的普及，使用者各種活動都被記錄在上面，大家開始想要設立一些界線，最明顯的狀況就是開始設立多個帳號或Po不同隱私設定的文章，而當窺探使用者行為的技術越來越成熟，未來個人的公開資料將會越來越少，或越沒有價值。
(2)未來品牌價值：使用者願意給你多私密的資料
當網路使用者開始對資料更謹慎，未來企業的品牌價值就展現在消費者對你有多信任，願意交付多私密的資料讓你分析，擁有越多這些私密資料的企業將越有競爭力。
(3)對老大哥的恐懼：分眾資料服務
像臉書這樣試圖參與使用者所有的生活，會讓人越來越警覺，因此會寧可承受部分的不便，而開始分別使用不同的服務，例如講者分享他不希望Amazon存取他買書的思考流程，
一般人會在Amazon搜尋並把想買的書加入wish
list，講者會刻意透過google搜尋，只在Amazon完成購買的動作（即使如此還是會被算出知識的喜好……）。
(4)3P（個人化、可預測性、可程式化）
補充之前在集雲谷座談會聽Alpha camp創辦人 Bernard分享內容，未來大數據的三個功能（3P）：
(a) 個人化（Personalize）：以社會傾聽(social
listening)，分析社群媒體。以動態廣告(Dynamic Creative Ad)和內容行銷(content
marketing)，把對的內容在對的時間傳遞給需要的人。
(b)可預測性(Predictive)：透過資料科學(data
science)及關連性研究(corelations)，提高行為預測的準確性。
(c)可程式化(Programatic)：所有的運算和分析都能透過程式解決，例如數位廣告的Real
time bidding，預估2018至少有一半媒體購買廣告都會全自動化。
作者簡介：李佳達
律師、文史作家、心智圖顧問講師，台灣創業EcoSystem倡議者，今年剛跳入火坑成為創業家的一員，希望透過文字分享在創業之路上的學習與心得。
延伸閱讀：網戰時代，就是「鐵粉」的時代！
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hamed saber(CC Licensed)
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