文．圖／蔣居裕 [ Etu （知意圖）CEO ]
Big Data Product 可分為：
應用類型、技術類型、終點類型與使用者類型。
應用類型
?資料倉儲分流卸載 （DW Offload）：整合傳統的資料倉儲與新的 Big Data 平台增進分析效能。
? 360° 單一顧客圖譜 （Single Customer View）：多通路、線上線下客戶資料整合分析，以協助精準行銷。
?安全／風控 （Cyber Security／Risk Management）：及時安防偵測、反詐欺，用來降低風險。
? Big Data 探索 （Big Data Discovery）：巨量資料挖掘、視覺化，以協助更好的決策。
? 營運分析 （Operation Analysis）：多重 Machine Data 整合分析，改善商務、生產、或管理效能。
技術類型
從3 V （Variety、Velocity、Volume） 中的一或多個特性切入討論：
?多結構化 （Variety: Multi-structured ／ Various Format）：將各種格式的原始資料，處理、辨識、轉型成具結構化或萃取為特徵值的資料，供後續分析運用。
?及時性 （Velocity: Batch、Near Real-time、Real-time）：可分為資料處理前流進來的速度，以及結構化入庫好後取用的速度。
?巨量 （Volume）：一般人對 Big Data 認知的起源，是資料量很大 （High Volume），大到傳統方式無法處理或分析。但資料量大小引發的問題是相對的，必須把另兩個 V 放進來討論。
終點類型
充分表達一個 Big Data Product 最終交付的標的，以及該資料產品的使用對象。
?終於處理：終於處理產品的交付標的是結構化好、可供查詢的分散式資料庫或分散式數據倉儲，使用者可能是應用程式設計師或資料分析師。
Etu Data Lake 是終於處理的典型代表。透過一個 Big Data 平台，加上一個標準化的資料盤點、儲存、處理、入庫流程，來讓資料準備 （Data Preparation）正確、有效、自動化，做到商業洞察。
?終於分析：終於分析產品的交付標的可能是視覺圖表、報表、分群清單、預測結果、或是簡單的結論，使用者可能是各種職務的管理人員、行銷人員、商務人員等。
Etu Insight 是終於分析的典型代表，透過收集企業各種第一方自有資料，如來自官網或 App 的線上行為資料、企業 CRM 系統的線下交易與會員身分資料，進行各種分析模型的分群運算。
?終於行動：終於行動產品的交付標的，如商品推薦、電子報發送、簡訊發送、廣告投放等均是，最常見的使用者是行銷人員或是經營人員。
Etu Recommender 是終於行動的典型代表。把客戶行為分析後的結果，直接化為個人化的精準推薦行動。
使用者類型
常見的有：
?CxO：企業主管關切的是 Big Data Product 的產出（簡明的圖表、發掘論點、可行動的洞察分析），協助檢視或是發展新策略。
?Business User ─ Marketing：行銷人員，尤其是 B2C 行業，要從第一方、第二方、第三方資料的彙整運用中，對會員經營、潛在客戶經營、品牌經營、活動經營、轉化率經營有實質的提升。
?Business User ─ Operation：經營人員，如電商館長或實體門市的店長，不只是看銷售端的績效，也要賺管理財，所以分析需求涵蓋的範圍會向上擴大到供應商、存貨、配銷、人員等。
?Data Team ─ Data Analyst：資料分析人員需要的是能更自主取用資料的權利與工具，讓他們可以抓取更多來源的資料、看更長的資料區間、做更多維的關聯。
?Data Team ─ Data Engineer：資料處理人員需要的是一個容易進行各類應用程式開發與執行的 Big Data 平台，以便他們可以自行建構或自動化整串的 Data Lake 流程。
? IT ─ Infrastructure Administrator：IT 系統管理人員要的是一個容易部署、擴充、管理、具備 HA （高可用度） 的 Big Data 平台。
透過Big Data Product 的四面剖析能更貼近需求來評估 Big Data Product 的適用度。
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關於 Etu（知意圖）
Etu 以亞洲為舞台，融合多方資料，致力於提供可決策、可行動的 Big Data 處理／分析軟體與雲服務。Etu 擁有優秀的資料科學團隊與領先的資料科技，核心成員參與過世界級大規模的線上服務與系統管理，運行過數百到上萬個節點的服務叢集。Etu 自 2011 年成軍以來，獲得許多獎項的肯定，建構開放的商業模式，持續與流量擁有者、資料擁有者、領域專家合作，共享資料產品的價值。
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