第屆半導體數據分析競賽...

Big Data Analytics for Semiconductor Manufacturing

第⼆二屆半導體⼤大數據分析競賽個案培訓課程

企業導⼊入⼤大數據之發展機會與挑戰

Etu 知意圖, AVP 李⼤大明

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Agenda

1.  導⼊入⼤大數據之必要性 Ø  產業應⽤用案例分享

2.  導⼊入⼤大數據前的評估準備 Ø  企業科技成熟度

3.  ⼤大數據⽂文化之組織建⽴立 4.  ⼤大數據⼈人才之培育養成 Ø  關鍵⼈人才

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大數據的定義

n  所謂⼤大數據，就是⽤用現有的⼀一般技術難以管理的⼤大量數據的集合

- 「大數據的衝擊」野村綜合研究所

n  企業內資料孤島現象，也是⼀一個⼤大數據問題


為何要擁抱⼤大數據？

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http://blog.ventanaresearch.com/2014/03/29/big-data-analytics-research-reveals-benefits-of-investment/

創造銷售機會，開創新收入

精準行銷、個人化服務、風控機台良率、預測

用數據輔助決策、用數據驗證成效


應用案例 – 電商零售百貨娛樂

CRM

Offline Analytics Cluster

Online Cluster for Recommendation

Web 互動資料 • 瀏覽、點擊 • 搜尋 • 購物車 • 結帳 • 跨網域用戶行為

Mobile互動資料 • 瀏覽 • 點擊 • 搜尋 • 購物車 • 結帳 • 跨網域用戶行為

流量分析新客戶 vs. 回頭客

來源網站/不同版位訂單效益關聯分析

Hive

HBase

關連性商品效益分析

再訪客戶特質與基因分析

個人化推薦、個人化體驗、交叉行銷、虛實整合

iBeacon 感側資料 •  Location •  Time • 載具

POS 線下資料 • 時間 • 商品 • 金額 • Coupon id • 用戶識別


應用案例 – 數位媒體

理財偏好

股票�

基金�

保險�

房地產�

定存�

搜尋關鍵字�

內容偏好

娛樂�

汽車� 野外�

財經�

釣魚�

行為模式

瀏覽頻率�

上網時段�

停留時間�

上網裝置�

登入狀態�

來源網址�

廣告取向

促銷優惠�

廣告類別�

廣告商品�

廣告品牌�

人口屬性性別�

年齡�

城市�

行業�

子女�

Customer Behavior Data Lake

輿情分析、客戶分群、導購


應用案例 – 金控銀行

個人化的行銷體驗、個人風險預測

FPS理財規劃

SFA銷售自動化

CRM客戶管理

互動記錄

客⼾戶留⾔言

網路爬⽂文

理專⽇日誌

聯徵資料

第三⽅方⽀支付

Data

Warehouse

Customer Behavior Data Lake

3600

Customer View

到府服務

一般理財服務

電話訪問

互動式電子帳單

個人化EDM

Next Best Offer

一客一市場


應用案例 – 數位金融

跨國境� 全球收款�

外幣網銀輕鬆提領�

兩岸支付� 電子商務� 網路金流�

金流整合� 多元銷售通路�

行動創新� O2O 行動優惠券� QR Code 行動支

付�

行動商務� 帳務交易查詢� 資金訊息推播�

線上貸款� 專屬利率與額度�


應用案例 – 製造生產 (工業 4.0)

SPC Recipe SPI/AOI SFC AOI Images

Root Cause Analysis 自動診斷

Process Control 線上預警�

Optimization 動態配方調整�

資料處理錯誤判斷模式探勘、確認

系統建構告警調教

獨立控管，資料分散整合控管，資料集中透過(經驗法則)進行摸索學習� 透過(智慧分析)進行早期預警�


應用案例 – 醫療

HIS PACS

Oracle

MS SQL

Informix Enterprise Data Pool

Sqoop

Web Service API

l  Data Mire è Data Lake�

DW


企業對⼤大數據認知的成熟度

What Why

How Whom

Where

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什麼是大數據？

為什麼要投資大數據？有用嗎？

要用什麼技術？哪種技術才是主流？

資料科學家跨領域專家決策者

哪裡還有更多數據？魔鬼在哪裡？

建立競爭優勢組織文化面臨挑戰跨領域人才吃香

大數據相關技術日新月異，企業難以採用

決策者以為花錢買大數據工具，就能發現神密的現象，帶來額外的營收

決策者認為根本沒有大數據問題，日子一樣在過

同產業，對大數據的認知成熟度亦有不同


企業導⼊入⼤大數據之必要性與準備

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數據

應用

擁有大數據也知道如何應用： 1.  平台的選擇、技術的自主 2.  資料科學家的養成 3.  決策流程的調整 4.  建立競爭門檻

不知數據在哪，但也很多想法 1.  如何產生（收集）需要的數據 2.  避免過多遐想（無法落地）

不知數據在哪也不知做何用： 1.  找外部專家協助（檢視內部狀況、參考同業案例）

2.  避免盲目的追隨

擁有大數據但是沒有應用： 1.  找外部專家協助（找出目的） 2.  避免盲目的投資於技術 3.  組織文化的改變


關鍵⼈人才

n  資料科學家 •  統計、分析 •  圖像化、視覺化 •  必須要能跨領域學習

n  R&D •  程式、系統、架構設計 •  平台、網路、作業系統

n  Domain Expert •  ⾏行業別專家 •  ⾏行銷、客服、經營

n  Decision Maker •  決策模式改變 •  組織⽂文化的養成

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Big Data 從此開始從原始資料到創新價值 Etu，為您展開

Etu ─ 經理數據，知⺠民所欲以亞洲為舞台，致力於發展 Hadoop Big Data 產品與服務，專為企業提供 End-to-End 解決方案與創新資料價值的領導品牌。�

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