信報財經月刊 2012年5月號
在互聯網時代的今天，大小企業電腦系統中不斷積累的數據，有如未 發掘的金礦，倘能善加利用，定能提升企業的競爭優勢。本文介紹各 行業如何將數據變成智能資產，並應用於日常營運中。
在數碼網絡經濟大行其道，流動通訊技術應用漸見普及的今日，創意 營商的下一大挑戰相信很可能是「大數據」（big data）了。這個由 「智能資產」（smart asset）和各行各業在營運中不斷積累的數據 資源，有如隱藏於企業內的金礦，倘知所挖掘和利用，將有助提升企 業創新營運和競爭致勝的能力。
龐大數據 企業無形資產
今天，從個人生活的消費到工商業的營運，社會上幾乎每一環節的經 濟活動無不產生數據。在日積月累下，堆積如山的龐大數據或儲存於 數據庫中，或散見於企業的電腦系統內，其中一些資訊可從專有數據 庫中提取，另一些公眾資訊則可收集自網絡社區或從資訊供應商處購 買得來。但隨着流動資訊投資的廣泛應用，數據來源已不限於傳統渠 道。試看目下以微型晶片為核心的無線射頻識(RFID)感測器的應用。 不難預測大數據營商機的時代已經來臨。今天從個人隨身攜帶的身分 證、八達通卡、信用卡、心臟起博器、乃至汽車用的公路自動繳費 儀、速遞郵包的郵戳及牧場中植入牛羊耳背的標記等，無線射頻識別 技術都能大派用場，可見現代生活中幾乎每一蘊含運作訊息的物件， 都可成為不斷發放訊息的資訊系統。
這些嵌入無線射頻識別感測器的物件，除能在毋須人為干預下感應環 境、溝通和自動調控運作外，尚能搜集資訊和分析，並透過與互聯網 的連結，發放出巨大的數據流量。這種向流動通訊技術配感測器所形 成的物聯網(Internet of things)，從資訊價值角度看，是企業一種無 形的智能資產，因為由此搜集得來的龐大數據，當中蘊藏無限商機。 筆者舉幾個新近的企業應用實例，可從中透視智能資產的未來發展潛 力，並探索「大數據」的機會和挑戰。
無線射頻技術 應用廣泛
二十世紀七十年代，美國太空船以無線射頻遙距送返外星圖片的攝影 機，八十年代臨牀外科以膠囊微型攝像內窺鏡讓病者呑服，使之游走 腸道後發送精確的消化道圖像，早已展示無線射頻識別攝像技術的廣 泛用途。九十年代，物聯網最先應用於物流與速遞服務的貨物及郵包 的全程跟蹤，包括運輸車隊的流動管理。在企業對企業(B2B)市場 中，物聯網廣泛用於跟蹤附有RFID標籤的流動供應鏈，目的在降低 營運資本和物流成本之餘，同時提高品庫存管理的效率。新近的應用 是歐美一些保險公司已開始在受保客戶的車輛上安裝RFID2感測器， 不但可遙控感測客戶平日的駕駛模式，且可透過GPS(全球定位系統) 記錄使用車輛的地區，以作為收取保費的標準，而不再以受保人年 齡、性別及居住地點的過時方式訂定保費。近年，美加的Zipcar租車 公司已率先在其車隊內嵌入感測器，並可毋須設置車輛租賃中心，而 為註冊會員提供網上預訂即時汽車租賃服務，歐洲有豪華汽車製造商 為其車輛配備可在意外事故發生前自動採取規避動作的網絡化感測 器。
在醫學應用上，由病者穿戴或植入體內的感測器可不斷提供健康狀況 報告，醫生可有效調整針對病者的醫療方案。
零售業方面，英國樂購(Tesco)超市為其零售客戶提供內儲個人購物 偏好檔案感測器的會員卡，當客戶上門購物時，感測器即時透過手機 提供某類客戶偏好貨品的折扣優惠，增加其購買意欲。多年前，施樂 (Xerox)首創影印機服務，近年感測器技術甚至在航空工業中催生一 項類似的嶄新業務模式：現代飛機製造商在建造飛機時，在整架機體 的各運行部件上安裝有全面的感測系統，能把飛機飛行時引擎磨損的 連續性資料，不斷發送到飛機製造商的電腦系統中。因此，引擎製造 商如今可保留其產品所有權，只向航空公司收取引擎使用費。這種收 費模式鼓勵航空公司主動執行預防性維護，從而減少因意外故障而造 成的停機時間。
物聯網同樣可以用於支援遠端更複雜的資源規劃和決策。例如在造紙 工業中，感測器能對造紙生產線的紙漿製造工藝條件作出詳細的監控 和自動進行調整，以減少廢物、停機和代價高昂的人手干預。又如在 石油和天然氣行業中，未來的探索可依靠廣泛置放在地殼上的感測器 網絡發放關於石油和天然氣更準確的位置與結構數據，配合高端軟件 系統對資料的分析，產生各種圖形顯示出來，從而降低開發成本和改 進石油和天然氣開採技術。許多基建設施如州際公路、跨海橋樑、石 油天然氣輸送管道網絡、輸電塔和水力發電大壩等，以及土壤水分、 洋流與天氣等環境數據的日常監察，也可透過感測器，以先進的圖表 及視像技術把所得的貟料傳送至管理部門，就事態發展進行即時應對 和決策。同樣，如倫敦和東京那樣繁忙的大都市，道路交通管理部門 已採用配合現場視像系數的感測器網絡，對市內主要道路的交通模式 作出全天候監察，以減少公路交通樞紐的擠塞，並增加交通網絡的有 效容量。網絡化的感測器和自動的回饋機制同樣可更改使用有限的資 源，包括能源和水，往往能提供更有彈性的定價模式。例如意大利的 安奈爾(Enel)和美國的太平洋天然氣和電力(PG&E)為住宅和工業客戶 提供可以視像顯示能源使用情況和即時成本的智能感測器。住宅用戶 可基於使用定價在高峰時間關閉空調或運行洗碗機；商業客戶則可採 用低價的非繁忙時間進行高能源需求的生產運作。
所謂「大數據」，乃提指大小超出以一般數據庫管理工具來捕獲，管 理和在可容忍時間內處理的數據集，其大小從萬億字節(terabytes， 又稱太字節或太拉字節，簡稱TB)、百億億字節(exabytes，又稱文字 節，簡稱EB)乃至十萬億億字節(zettabytes，又稱澤字節，簡稱 ZB)不等。大數據經常出現在各類科學研究中，例如複雜的天文物 理、氣象研究、基因組學、生物和環境研究，而本文僅集中討論與互 聯網搜索、電子商務和金融有關，以及企業在營運中積累龐大商業資 訊所呈現的大數據趨勢。
即使在此有限的範圍內，來自互聯網搜索和電子商務的交易數據、散 見於社交網絡用戶的消費模式與偏好，與收集自網絡社區及公共、私 有和購物源的大量客戶資料，這類資訊源已經以前所未見、每18個 月翻一番的速度積累成「大數據」。數據己席捲到每個行業業務功能 和現在的生產，同時勞動與資本的一個重要因素。據估計，在美國， 幾乎不論行業，凡員工超過1000人的企業，每家所存儲的數據平均 至少有200萬億字節(1999年美國零售商沃爾瑪的數據庫的兩倍)。
前，不少公司己意識到這個龐大的數據庫資源其實是個大金礦，只要 知所收集和分析，不但能讓企業有充足而及時的市場資訊，作出即時 的決策，且有利於推動研究與創新和市場行銷的根本轉變。換言之， 懂得善用「大數據」，可以點石成金，為企業創造前未有的價值。
據美國麥肯鍚全球研究院去年一份有關大數據的研究報告，就美國的 醫療保健、零售和製造業、歐洲公營部門和企業員工地域配置的五個 範疇資料分析，專家發現「大數據」均可在每個範疇內創造價值。例 如能充分使用「大數據」的零售商可增加其運營利潤率超過六成。 「大數據」在公共部門也有巨大的潛力，如美國醫療界能有效地使用 「大數據」，其營運效率和服務品的提升，將可每年創造超過 3000億美元價值，其中三分之二將以美國衛生醫療支出減少百分之 八左右的形式體現。在歐盟國地區，政府行政人員可以通過使用「大 數據」為企業員工地域配置服務的企業，也可回數高達6000億美元 的盈餘。
該研究報告尚綜合了五項能以「大數據」創造價值的方式：
一、增加企業資訊的透明度，掘潛在價值——企業把相關資訊發布到各大小部 門，能大大增加公司業務的處理效率，例如即時回饋的市場訊息明能改善產 品的設計、品質和銷售服務。
二、促進企業組織的整體營運效率——以數碼形式收集儲存從每月產品庫存量 以至員工病假紀錄的準確和詳細的資訊，可以分析其中的變數和可以改善的 空間，從而提升企業的整體營運效率，並讓管理層作出更好的管理決策。例 如有些企業甚至能用基本低頻預測(basic low-frequency forecasting)作為高 頻的臨近預報(high-frequency nowcasting)技術，及時調整其業務槓桿。
三、有助了解客戶現有和潛在需求——對客戶資料進行群組細分 (segmentation analysis)，有助深入了解其真正需求和潛在需求，從而讓企 業更精確制訂其產品或服務。
四、改進企業訂定未來發展決策——對包羅企業營運與市場業界資訊的複雜 「大數據」進行分析，將有助企業極大地改進未來發展策略的釐訂。
五、提高下一代產品和服務的能力——「大數據」可用於創造下一代產品和服 務模式。例如製造商可從嵌入現有產品中的感測器所獲得的數據，用來創建 嶄新的主動預防性維護售後服務模式等。
當然，使用「大數據」的效益會隨行業性質不同和企業的大小而有顯著的差 異。就目前來說，廣泛應用電子科技的高科技制造、資訊業、電子商務、互 聯網及萬維網企業、流動通訊、金融投資，以及採用物聯網的行業受益最 大，其中尤以千人或以上的跨國企業為然。不難推斷，基於萬維網的企業， 如亞馬遜(Amazon)、eBay和谷歌(Google)乃「大數據」應用的最早推動者和 測試者；其次是金融機構，例如美國第一資本(Capital One)的金融分析師， 去年協同包括IT專家和行銷人員的多功能團隊，以客戶「大數據」進行超過 65000次測試，目標為市場的細分和每年新產品組合進行趨向分析。美國網 上直銷新鮮蔬果雜貨商Fresh Direct利用「大數據」所提供的訊息，進一步縮 短市場回饋的反應時間；它基於在線交易數據、消費者訪問其網站，以及客 戶服務交互的情報每日調整其促銷價格。其他公司則從社交網絡挖掘即時數 據：例如福特汽車、百事可樂和西南航空公司，已設置專責部門分析消費者 發布關於社交網站facebook和推特(twitter)的個人需求訊息，，以衡量對其企 業市場行銷活動的直接影響，並設法了解消費者對有關品牌消費意欲如何改 變等。最近，英國一些擁有大量客戶資源的百貨商如樂購，也懂得利用「大 收回」效益躋身於全國百貨商的領先行列；其他規模較小的網絡零售商則通 過其忠誠顧客卡程式收集千萬客戶的交易資料，然後使用數據分析捕捉最新 的業務機會。例如為其特定客戶創建有效促銷手段，透過智能手機或電郵不 時發布促銷特價品的網上資訊。
缺分析人才 潛力不易挖掘
毋疑，除企業營運的內部「大數據」外，有關行銷市場、消費潮流、競爭創 新、社會政經和金融市道的外部「大數據」現已可從各渠道以較低的代價購 得，但使用這些「大數據」進行模擬實驗和分析的先決條件，是企業必須有 適當的人才及相應的組織，加上公司文化的變革，然後才能把「大收回」轉 化為可供企業測試新產品、指導商業模式創新及支援產品開發決策的有用資 訊。大多數公司都擁有大量營運數據，但卻無法從中挖掘出有價值的企業資 訊，主要原因是缺乏捕獲和分析企業數據的技術。更常見的情況，是他們既 無合適的人才和流程設計實驗，從數據中提取業務價值大的資訊，而管理層 亦未有相應地更改傳統的決策方式，即從信賴本能與經驗改為信任科學實驗 和嚴格數據分析的結論。若要部門經理及所有基層接受數據的價值，高層必 須先有信賴數據「測試和學習」的思維，然後才能為其團隊作榜樣。當然， 除了使用「大數據」的合適人才和技術設置外，企業仍須在公司架構及工作 流程上，對引進「大數據」作出適當的鼓勵措施，然後才能從中創造企業價 值。
在即將來臨的「大數據」世界中，數據分析人才的缺乏仍然是企業未能充分 用大資料的主要原因。據上述研究報告的調查，到2018年，美國將面臨的有 關戈才短缺——具深入分析技能的資深數據師達14萬至19萬人之多，以及 150萬名具相關知識和技能，能使用「大數據」的分析作出有效的決策的經理 和財務分析師。美國的情況尚且如此，其他地區可想而知。此外，如欲挖掘 「大數據」的全部潛在價值，尚有許多關於私隱權、安全性、知識產權及相 關政策和責任所屬等問題有待解決。
周博裕為亨亞有限公司行政總裁。倫敦商學院理學碩士、南澳洲大學博士及 香港城市大學之工程博士。周博士於管理從事製造、市場推廣及金融服務之 上市公司方面 擁有豐富經驗，並擅長於收購合併事項。現任香港上市公眾公 司華普智通系統有限公司非執行董事、美國上市公眾公司Celsion Corporation 董事，以及加拿大上市公眾公司Augyva Mining Resources Inc. 獨立董事。
李鈞陶為法國里昂大學及加拿大麥基爾大學生化哲學博士，先後出任《信 報》科技版編輯、《信報月刊》總編輯及《信報》專欄作家；曾就職於本港 多家生化醫藥上市公司擔任高層管理人員。現居溫哥華，閑來寫作讀書。
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