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大數據時代的 產品創新與洞察決策

2

什麼是

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數據為大

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資料擁有者的美麗與哀愁

美麗… 坐擁 21 世紀的金礦

哀愁… 不知道資料要如何用出價值

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老師父的美麗與哀愁

哀愁… 要如何結構化 Domain Knowledge 與傳承

美麗… 經驗與智慧，難能出其右

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原始資料 以清洗資料

標準報表

互動表與多維度分析

敏捷視覺化

資料採礦

模型優化

發生了甚麼？

為什麼發生？

可能發生甚麼?

用戶參與度

分析能力成熟度

可能發生的最佳情況是甚麼？

自助 BI

預測分析

集體洞察力

大數據探索分析

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IT 給的資料都不是前端想要的

我沒有準備你上個星期提需求的資料，因為我不知道你要的格式。

你可以問我。

我又不是先知， 當初我怎麼會知。

為什麼每個人都要用這種眼神看我？

資料準備通常需要多次來回，費時費工。 我們需要更有效率的工作方法。

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數學、統計 商業敏銳度 資料科學家

資料勘查 資料視覺化 製作報表

商業分析師

模型驗證 模型布署 模型監控 資料準備

IT 系統管理者

統計分析

勘察式分析 描述性分群 建立預測模型

關於分析這件事

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Se

mi-

str

uctu

red

Da

ta

ERP

CRM

3rd

Party

Str

uctu

red D

ata

LOB

SCM

Etu Data Lake

Etu Manager

資 料 盤 點

資 料 儲 存

資 料 處 理

資 料 入 庫

SAP x Etu Data Lake Platform

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網購的足跡

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這些有數學基礎的方法

可以提供更深入的分析結果

文字分析

決策樹

相關分析

時間序列

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重要資料留在自己家。

整合多種異質資料源並儲存在一個大數據平台上。

高效的即時資料分析能力。

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Thank You