一、巨量資料的價值
從2010年2月《經濟學人》雜誌（Economist）發布「資料大洪水The Data Deluge」一文以來，啟動了全球產官學界熱烈討論巨量資料的風潮。除了狹義的3V特性外（Volume、Variety、Velovity），廣義上的巨量資料，還包括了相關的處理、儲存與分析技術，資料科學專業人才，以及訂定規範的政府與民間組織。
受惠電腦硬體價格逐年下降，性價比相較過去大幅提高，處理巨量資料的進入門檻因而降低，加之光纖、行動4G/5G等網路傳輸速度提昇，讓企業更願意導入雲端運算技術。在這樣基礎建設趨於完備的環境下，分散式處理技術 Hadoop 等資料處理技術的推出與演進，進一步加快了巨量資料在商業智慧BI（Business Intelligence）的應用。
過往巨量資料的 BI 應用，主要停留在過去事件的成效分析與因果歸納，憑藉過去經驗的累積，去監控與掌握當下的狀況，例如：依據過往某A產品的銷售量，作為本季銷售量的檢討基準。現在，企業更希望透過巨量資料，去預測未來可能發生的狀況，透過趨勢預測掌握先機以達到資源投入最適化。例如：服飾品牌綜合分析歷年溫度變化以及網路搜尋趨勢等數據，預測今年冬季氣溫與消費者喜好，以推出最符合市場需求的產品。
巨量資料不只用於企業的營利用途，政府部門組織的巨量資料，在適當維護個人隱私權的架構下釋出成為開放資料（Open Data），例如氣候、交通、地形、甚至災害、疫病等資料開放，將有助於民間從中挖掘資料的寶貴價值，提昇政府效能並促進社會大眾整體利益，美國總統 Obama 已於2012年開始推行開放政府政策（Open Government）。
二、以巨量資料為核心價值的實例
Google、Facebook、Amazon，這些網路企業因深耕巨量資料而創造巨大商業價值的例子已經耳熟能詳，在此分享一些國內外較少討論的例子。
日本企業小松電機（KOMATSU），全球第二大的巨大機械製造商，是日本企業投入巨量資料領域的代表。於1999年推出KOMTRAX系統，一開始作為租賃設備的 GPS 定位功能，以監控使用狀況、提高調配運輸效率，並防止機具遭竊遺失。後來進一步將回傳資料擴大到工作運轉時間、燃料補給時間、以及外部工作環境，以預先判斷機具的耗損狀況，預先生產並配送修復用零件至全球各地，並作為新型機具的研發基礎。小松電機的KOMTRAX系統搭配其AHS遠距遙控系統，是運用互聯網（Internet）與物聯網（Internet of Things）的綜合應用案例。
資料來源：小松電機年報（2010）
台灣民間組織「g0v零時政府」則是運用政府開放資料的例子，其透過整理政府公家部門的公開資料，開發出多項專案。「中央政府預算視覺化」將繁雜難以解讀的政府預算編列，整理成視覺化的圖表，讓公民更容易進行預算檢討。「立委/議員投票指南」則整理代議士過往的投票及發言紀錄，更清楚代議士是否有前後立場不一、以及是否維持中立行使職權。「全國重度級急診看版」則彙整了台灣各大醫院急診室的即時資料，以評估醫療資源分配不均的情況。
資料來源：g0v - 全國重度急診即時看板
三、實際案例整理
企業行銷活動所產生的廣告數據，累積足夠數據並妥善使用，同樣也可以作為商業智慧 BI 應用。透過使用廣告需求方平台 DSP，以 RTB 機制精準採購受眾（Audience Buying）並執行再行銷（Re-targeting），並整合廣告數據管理平台 DMP，以數據分析輔助行銷策略制定，提高最終的行為轉化率（購買、註冊、各種形式互動），進一步深化消費者認同，提昇品牌價值。
在此用 ADPartner 的 Facebook 粉絲團經營實際案例說明。使用 Socialbakers 等第三方監測工具，分析廣告主的 Facebook 粉絲頁，在固定觀察週期內（數週～數月）每週 7 天、每天 24小時的活動分佈狀況，判斷不同時段的流量含金程度，依其商業價值高低，投入不同程度的行銷預算，甚至針對低價值的時段暫停行銷，達成精準預算分配與效益最大化。
作者簡介：
林毅祥（TK）為ADPartner 創辦人兼任CEO，2012年於台灣率先引進Facebook sPMD服務與Facebook手機廣告，2013年與海外技術夥伴合作開發需求方廣告平台 ALL X DSP，可進行PC、手機、平板跨屏投放，並串接大陸主流網路媒體，成為台灣唯一可同時投放兩岸的跨境廣告平台，2014年進一步推出 ALL Data DMP，成為同時整合 DSP 與 DMP 的廣告技術公司。企業使命：成為廣告主真誠的ADPartner，致力於提昇台灣數位廣告產業之國際競爭力。
