Gartner~42%的IT主管已經投資於巨量資料
Gartner~42%的IT主管已經投資於巨量資料

國際研究暨顧問機構Gartner表示,經過這些年的實驗及眼見早期採用者獲致的成功後,2013年是企業大規模採用巨量資料(big data)科技的一年。根據Gartner針對全球IT主管進行的調查,42%的受訪者表示已投資於巨量資料科技,或者將於未來一年內進行相關投資。

Gartner研究副總裁Doug Laney表示,「企業對巨量資料的認識以及其所能帶來的新式業務轉變與日俱增。新的問題為『我們需要什麼樣的策略與技術?』以及『我們如何衡量並確保投資報酬率(Return on Investment, ROI)?』目前多數企業仍處於採用巨量資料的早期階段,僅少數已將其運用至企業層面,或是能認知巨量資料對其基礎架構、企業與產業所產生的全面影響。」

市場破壞力使得新興資料類型和新式資訊處理方式不斷產生並且增加需求,企業處於快速變遷的科技環境下亦著手進行巨量資料研究計畫。其對巨量資料科技的採用來自於兩個主要原因,必要性與信念。企業逐漸察覺巨量資料研究計畫的重要性,乃因體認巨量資料能夠帶來傳統的資料來源、技術或應用無法比擬的顯要或潛在業務機會。此外,媒體鋪天蓋地的報導亦包含了驚人使用案例。

Gartner研究副總裁Frank Buytendijk表示,「這增加了IT和業務主管對於是否較競爭對手延遲推動巨量資料研究計畫的疑慮。無需煩惱的是,現階段的創意與機會無窮,且部分極佳的巨量資料想法來自於採納並調整源自其它產業的創意。然而,這亦增添了縮減衡量巨量資料技術、方法以及替代方案週期的困難度。」

儘管面臨諸多挑戰,Gartner預測至2015年,20%的全球前一千大企業會將其策略重點置於「資訊基礎建設」,而其重要性等同於應用管理。

看好巨量資料商機,各產業中的企業無不預先蒐集並儲存為數眾多的營運、公開、商業與社群資料。然而,對絕大多數產業(特別是政府機關、製造業與教育界)而言,結合上述資源與目前尚未充分利用的「黑暗資料」(dark data),例如:電子郵件、多媒體與其它企業資源,方為轉換業務務最直接的機會。

Gartner認為,透過整合並綜合分析各式各樣的資料,而非僅個別進行,企業能夠取得最獨特的商業洞見,並達成流程與決策的極佳化。儘管大多數巨量資料的運用聚焦於資料取得的多寡和速度,Gartner調查顯示,最終的決勝點取決於能否擴大資料來源。

Laney表示,「業務和IT管理階層總表示資訊是公司最重要的資產。儘管企業對資訊的管理與建置的效率日增,企業卻並未將其與應用於傳統的物料、財務或其他無形資產的精確資產管理系統相互整合。正規資訊評估模型的應用將提供IT、資訊管理和業務主管針對資訊管理(information management, IM)、豐富化、資安、風險管理、採購、議價、製造與出售提出更透徹的決策依據。

關鍵字: #Gartner #大數據
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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

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