大數據成跨界應用新顯學，你能夠挖掘出對所屬行業真正有價值的趨勢嗎？中國大數據教父給你釣竿及釣魚知識，讓你有能力在趨勢大海中獵捕屬於自己的大數據觀點。
2016，大數據已成為全球跨界應用新顯學，你能夠挖掘出對所屬行業真正有價值的趨勢嗎？
中國大數據教父、阿里巴巴集團數據技術及產品部副總裁車品覺，特別提出他的2016大數據獨門觀察給《30》讀者，不但給釣竿也給釣魚知識，讓你有能力在趨勢大海中獵捕屬於自己的大數據觀點。
過去兩年，大數據的成長和智慧手機有著緊密的關係，發揮了媒體、通訊、社交及感測器於一體。同時IOT（物聯網）的浪潮又正在醞釀，online與offline的接合，帶來了更深度的數據關聯，因而能對消費者行為做更全面的收集。在一波接一波的趨勢浪潮下，許多人都在問：「未來大數據會怎麼發展？」
車品覺認為，大數據的發展趨勢會走兩個方向：首先，是落實於各行業當中，數據技術會成為各行各業的優化工具，甚至產生顛覆性創新。
其次，大數據本身的發展也會自我顛覆，數據的採集、更新、識別、關聯，將會變得愈來愈自動化。跟不上趨勢的落後者，將會是那個被超越與淘汰的輸家。以下是車品覺的分析：
金融保險業╳大數據 微數據實現動態計價
如果要用一個字道盡金融在大數據時代的機會點，那就是「微（micro）」。
過去很多創新都被技術和數據的能力所局限，未來數據的採集、加工和應用，都將實踐個人化的價值，將會激發很多新的金融商業模式，一方面更能掌握客戶狀況，而能提供最符合需求和利益的服務；另方面可解決服務合理性的問題，客戶有使用到服務時才會被收取費用。
例如一般對於汽車保險的保費設定，是基於客戶的駕駛肇事紀錄來調整，但肇事紀錄是落後指標，在大數據時代，有沒有更動態的數據能預測危險駕駛的風險？當然有，而且來源不止一個。
像是特斯拉（Tesla），車內的感測器會記錄駕駛怎麼踩油門與煞車（如習慣性緊急煞車，就是危險駕駛的訊號）、變換車道時是否有打方向燈，以及按喇叭的頻率等，這些數據可以側寫出駕駛者的駕駛習慣。如果再把這個駕駛的行車路線數據，與政府公布的危險肇事路段數據相比對，就可以知道這輛車每天行駛路線的安全等級。綜合以上兩類數據，即便沒有肇事紀錄，保險公司也能動態調整對這輛車的風險評比。
同樣的，透過車輛的感測器，可以清楚知道這輛車有多少時間是在使用狀態，又有多少時間是停在車庫，因此能依車輛實際承受風險的時間來跟客戶收費，也就是說可以隨時機動調整保費費率，實現所謂的動態計價（pay as you use/pay asyou go）。
醫療業╳大數據 數據整合讓疾病現形
醫療當前面臨到的最大問題是數據不整合，明明是我自己的病歷，但我在A醫院卻拿不到之前在B醫院的病歷；另一個大問題是人口老化嚴重，導致醫療費用的負擔沉重。醫療是一個連續性的行為，疾病的背後都有遺傳或生活飲食習慣的脈絡可循，醫療數據的互通還可以了解疾病之間的關係，而能在第一時間察覺，即時展開治療。
福特（Ford）公司的30萬員工，每年享有30億元的醫療保險預算，但這筆錢過去只由一個人負責管理。1997年福特採用他們第一個數據應用，分析之後發現竟然有150歲還在領醫療保險、一年領兩次懷孕補助等不合理狀況，這些無謂的資源浪費，若不是透過數據，可能永遠不會發現。美國也曾經透過傳染病傳播數據預估要生產多少疫苗，以及各區疫苗如何分配，對於疾病防治有很大的幫助。
零售業╳大數據 手機變成個人消費助理
以數據驅動為基礎的線上零售發展巳經有10幾年了，但線下將來會出現什麼情況？其實當POI（Point of Interest，點位資訊）逐漸成熟，拿著手機，處處都能發揮大數據的連接能力，時時刻刻都是機會點。大家都不會特地開個應用程式來購物，就算線上再發達，某些時候線上並不是最方便的管道，因此，全通路和合作策略，是零售業在2016年要關注的第一個重點。
其次是「推薦」，我們可在同一時間享受多種服務，瀏覽多種產品訊息，但是有幾10萬個跟你有關的商品攤在你的眼皮底下，要怎麼選擇？這時選擇反而變成了一種負擔。所以未來的「推薦」應該是遊走於「優選」與「逛」之間。大數據讓手機變成個人消費助理，不斷跟著你走，也不斷領著你走，成為商家和消費者之間的媒介。
至於零售業根本的「生產」問題，大數據可以成為產品創新和改良的依據，從設計到生產、包裝、銷售、售後的過程中觀察與不斷優化，最終生產出符合顧客需求的商品。雖是老話一句，但還是不得不重申：「大數據對零售業來說不是單純的轉型問題，而是攸關存亡的生死問題。」
創新商機╳大數據 5個待你開發的大數據金礦
跨進2016年，別再斤斤計較於大數據的詞意，怎麼樣看對問題、看懂問題，然後試著透過數據的思考與應用實踐，才是我們該認真思考的下一步。講再多的趨勢，都不如動手實作，以下5個大數據金礦正等著你去開發。
1 數據安全
2016年對數據安全的監督要求會愈來愈嚴格，這背後代表的是數據開放的風險與疑慮，如果無法有效管控並建立信任感，對正在發展中的大數據產業將形成阻礙。當數據成為商業重要且關鍵的資產時，像「數據隱私長」（Chief DataPrivacy O cer）這樣的職位將應運而生。
2 分析的簡化與外包
大數據背後將形成的產業鏈分工，是一個值得關注的發展。隨著大數據應用在各行各業，少有企業可以獨立完成從原始數據的採集、加工、分析乃至最後應用的完整過程，因此，在不同的數據處理階段，都有機會發展出專門的技術公司協助企業完成大數據實務應用前的整備工作。這些「中間層」的服務與創新，對於大數據產業的發展將扮演至關重要的角色，其中也蘊藏了可觀的商機。
3 政府對數據的態度
政府其實是擁有最多數據的「財主」，尤其是公共服務領域的關鍵數據，涵蓋能源、金融、交通、治安、醫療、環境、食品等。政府數據的開放是促成產業創新的催化劑，2016年我們可以觀察政府對於這些公共數據開放的態度，而各個行業也可以開始嘗試練習如何運用這些政府數據，為自己開創新局。
4 多螢幕時代
過去2、3年，電腦被手機顛覆了，那，手機會被其他設備顛覆嗎？短期內還不知道，但可以預見有兩個新螢幕會出現：Smart TV與物聯網汽車。Smart TV是家裡的螢幕，收集你看節目的數據，並推薦其他適合你的節目，形成天然的數據循環；物聯網汽車則是以車內的螢幕，控制汽車之餘，更記錄汽車行駛中的各種數據，產生數據的流動。從時間分配（Time Share）和載具分配（Device Share）兩個層面來看，在家時，我們對於Smart TV的依賴會比手機高些；離家在外移動時，在大眾運輸工具上需要的是手機，但如果是自己開車，車內的螢幕就會成為關注焦點。所以，我們不需在意5年後拿在手上那個螢幕是否仍稱為手機，而應在意我們如何與那個螢幕互動，以及互動過程中如何採集到有價值的數據，並進一步優化我們的日常生活。
5 數據行業化
除了金融、醫療、電商等產業外，大數據應用的下一步，應該是不同的領域各自發展，不會有一個全盤通吃的方案可以轉移成每一個領域的解決方案。從小公司小數據開始，然後整合碎片化的數據，積累出大量數據，如能加上不同的應用，就可以鑄成行業大數據。
未來大數據將從過去的「淺層」連結，轉變為「深層」連結，以網路（數據）為出發點切入思考，再把行業的思維放進來碰撞，看能激盪出什麼樣的創新火花，產生好比Uber、Airbnb等顛覆過往行業運用網路的新概念。
