【黑貘來說】 挖掘巨量資料的秘密步驟
【黑貘來說】 挖掘巨量資料的秘密步驟
2013.03.26 | 創業

現在已經有太多的報導說某某公司利用使用者的行為記錄,來算出每一個人的喜好,並且導出商機等等新聞到處可見,但我相信大家看再多次,不是覺得這樣會不會太可怕了?不然就是這好厲害阿!這兩種答案,不然就是兩種都有。

但事實上這件事並不神奇或可怕,會覺得這樣是因為大部份的人不知道怎麼做,或者是說這能夠做甚麼,若是你知道後,發現這跟本只是個套來套去經過計算的結果,甚至在某方面你用手來算都可以,只是不一樣的是人只能處理少量資料,而電腦可以處理巨量資料,當很多事情會有量變產生質變的時候,威力就在此顯現,但這些步驟,說穿了一點都不聰明,甚至還非常的機械化的制式。

當然我不是很好的深入淺出的作者,所以沒辦法寫給大多數的讀者看,而是寫給已經有一點實務經驗的人,尤其是程式設計師或資料庫管理師等工程師,但若沒有這技術背景,我相信做這樣的拆解,可以讓大家從一知半解變成知道個大概,而透過這樣的了解,讓大家有機會去應用是我寫這幾篇的目的。

只是還有一個前提,就是我不會在這邊寫資料探勘的基礎,也就是說,「請先去看本資料探勘的書」,再來看下面幾篇文章吧。

目標:能夠知道某個特定人喜歡甚麼東西,購買每一個商品的機率,或者是說我們該如何推薦商品給他,以及知道他喜歡這商品的原因?

人與商品之間的行為有下面幾種:

  1. 瀏灠
  2. 放入清單
  3. 購買
  4. 評價或評論
  5. 其他

上面每一種行為都有其數量化的差異,有些是一年幾次,幾十次或到幾百次或更多,而每一個行為都可能有個 「權重 (Weight)」,以及時間 (Time) 與次數 (Times) 的屬性,甚至更有可能是一個 Vector (向量) 的指標,例如喜好、觀感等等,無論是可以量化或不能量化,這些都可以成為建立人與商品的「關連」。

所有的資料探勘系統實作都是從這些資料做轉化,甚至是簡化,畢竟可以運算,以及算得出結果才是重點,甚至是能夠算給所有消費者顧客使用才是資料探勘的精隨。

但有趣的事是很多實用的系統都很少是用單一方法去建構出來的,畢竟除了人的行為之外,商品有有幾個屬性:

  1. 商品本質、內容
  2. 商品描述 (meta-data) 與分類
  3. 最後才是商品的使用

在還沒有 Semantic Web 之前, 我們能用的就是商品的使用,也就是我們使用者/消費者與商品/物品之間的關係,而在有了語意網路之後,我們就可以進一步的處理本質 (文化商品) 與描述了,只是在這之前還要有幾個前置作業。

  1. 會自動化新增關鍵字詞的表
  2. 會自動化連結出語意網路的表

這兩個表若是可以扣掉前面「會自動化新增/連結」 的話,我相信很多人都有從很多單位去取得這樣的詞庫與關連庫,但在實務上我們有絕大部份的狀況都是在處理運算最新的商品或議題時,沒有一種機制能夠新增或更新的話,幾乎是不實用的。

只是這新增/更新有時不見得是自動化,因為自動化是件相當困難的事,就我所知有不少在做這項業務的公司單位,用的就是「工人智慧」,而不是人工智慧,但無論如何,有了這兩個表之後,再加上從資料探勘能夠得知的:

  1. 關連分析 (一階, 或高階)
  2. 群落分析 (Clustering)
  3. 時間序列預測

有了上面三個很基本的工具後,可以配合產出很多的可能性:

  1. 最常見的關連購買
  2. 在搜尋結果中做排序
  3. 從分類結果做語意分析產出因子
  4. 有了高階的關連分析可以透過配對做活動
  5. 從銷售預測中作備品或庫存準備
  6. 只要你想得到的

當然上面說得很簡單,好像是三兩天就可以開發出來的東西,但事實上單單一個「會自動化連結出語意網路的表」,我記得當時就弄了兩三個月才弄出來,當然現在再弄一次就只須要兩三天到兩三個星期了,畢竟有經驗跟沒有經驗還是差很多的。

記得我在 5 年多前寫過 Data Mining 是一個須要跟效率挑戰的高度技術的事,但現在的機器已經比 5 年前快 5 倍了,加上資料庫的多樣性,雲端系統的完善,讓寫這樣的系統跟之前簡單不只 5 倍,我在兩個月以前自己從無到有又自己跑一次,以前須要半年的現在只要半個多月就夠了,想想時代還真可怕阿。

所以說,在這樣成熟的時機而言,導入真正的巨量資料探勘已經不是預算的問題,也不是技術的問題,而是心態的問題了,你準備好了嗎?

轉自[黑貘來說](http://gene.speaking.tw/2013/03/blog-post_20.html)
關鍵字: #大數據
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業績兩年從28億突破百億,諾億保經攜手自由系統強化IT與資安以接住高速成長
業績兩年從28億突破百億,諾億保經攜手自由系統強化IT與資安以接住高速成長

企業高速成長,市場最先看見的是業務營收與市場排名的飆漲,但真正決定企業能走多遠的,往往是水面下看不見的IT與營運骨幹。

諾億保經就是一個經典案例。

2024年,諾億保經的全年保費規模約28億元,隔年直接翻被衝破60億,今年,更預計挑戰120億到150億大關,強勢躍居台灣前十大保經公司;業績快速成長的同時,諾億保經的組織配置也很精實:外勤業務團隊約500人,負責核保、行政與稽核的後勤單位卻僅約30人。

值得特別注意的是,隨著營收在短時間內翻倍,受到考驗的不只是業務能力,也包括後台系統、資訊設備、網路、資安,以及法遵與內控能否同步跟上。

諾億保經總經理賴柏翰直言:「客戶資料是諾億保經的核心資產,特別是我們以投資型保單為主力業務,對個人隱私與財務資訊的防護要求極高。」此外,隨著營運規模擴大,金管會對資訊安全與內控稽核的監管標準也隨之提高,必須重塑IT與資安體質以回應高速成長。

評估完自身資源後,諾億保經做了一個重要決定:不從零自建IT團隊,而是採取資訊外包模式,提供企業擴展所需的支援。

諾億保經
諾億保經總經理 賴柏翰
圖/ 數位時代

諾億保經總監張維倫表示:「我們需要合作夥伴提供完整支援,自由系統不僅具備金融產業經驗與深厚維運實力,還能提供一站式服務,因而雀屏中選。」由自由系統負責台北與台中辦公室的端點設備、儲存架構、網路與資安維運等工作。

診斷重於工具:先清查環境盲點,再談防禦升級

缺乏專職資訊人力的中小企業或快速成長型組織,很常陷入一個迷思:市場上出了什麼新工具、新架構,就急著導入;然而,自由系統的作法是先回歸營運本質:盤點現況。

在雙方正式簽約前,自由系統的顧問團隊便深入檢視諾億保經的既有環境,找到一個最急迫的營運隱患:內勤行政人員與外勤業務人員,竟在辦公室內共用同一套網路網段,這意味著外部裝置一旦連網中毒,極可能直接橫向感染存放敏感保單資料的內部系統,為降低風險,自由系統隨即協助諾億保經進行網段隔離與權限切割,在第一時間化解安全未爆彈。

這套「先釐清現況、確認優先級、消弭落差」的邏輯,也體現在資安合規的推進上。

自由系統服務顧問黃麒翰以ISO 27001認證輔導為例指出:「諾億的認證合規由專職顧問主導,但底層關鍵的端點偵測回應(EDR)、託管偵測回應(MDR)、防火牆規則、特權帳號管理及硬體資產盤點,全由自由系統提供技術支援。我們的目標是替企業建立完整的『環境可視性』(Visibility),讓風險一目了然。」

對諾億保經來說,資訊設備、網路與日常維運雖然是營運不可或缺的基礎,卻不是公司的核心業務,如果自行建立完整IT部門,不僅要負擔人力成本,也必須長期維持涵蓋網路、設備、資安與系統維運的專業能力;相較之下,將這些工作交給自由系統的專業團隊負責,諾億保經可以將時間與精力放在可直接創造營收的核心業務。

「與自由系統合作至今,我們不僅更好強化IT體質、順利補強合規缺口,也為接下來的AI應用打下穩健基礎。」張維倫如是說道。

從防守走向進攻:雲地協同架構,讓AI真正走入第一線

IT與資安基礎逐步穩定後,諾億保經開始將資源放到下一階段:如何利用AI提升業務與營運效率。

在業務端,諾億嘗試透過AI實現「保險情境遊戲化」。

賴柏翰指出,一般客戶很難體會重大疾病帶來的財務衝擊,與其單向說明「萬一罹癌怎麼辦」,不如透過AI模擬動態情境,讓客戶在虛擬人生中面臨關鍵決策;甚至,將台股加權指數、S&P 500走勢融入情境,模擬面臨資金缺口時,抵押借款或贖回投資將對個人資產產生何種實質影響,讓保險規畫轉化為主動的探索體驗。

同樣的邏輯也導入內部培訓與後勤自動化。

過去高度仰賴資深講師與紙本教材的訓練流程,被轉化為AI互動式推演,讓500位業務能在高度擬真的客戶抗拒或理財情境中反覆演練,大幅縮短新人上手週期。至於在行政方面,傳統業務助理得耗費大量時間進行分類、掃描、校對保單文件的繁瑣流程,也交由AI與自動化工具處理,助理僅需做最終核對與歸檔,使30人的後勤編制得以支撐暴增數倍的合規案件。

在AI探索的過程中,自由系統就像是諾億保經的IT團隊、協助評估與提供所需產品服務。

自由系統售前顧問劉威利強調:「金融保險業涉及大量機敏個資,絕不能盲目把所有資料拋上公有雲AI。」因此,自由系統協助諾億精準劃分「地端與雲端邊界」,例如,哪些非機敏資料可藉助雲端模型運算、哪些敏感核保數據必須保留在地端進行私有化推論,並協同評估相應的地端硬體算力與加密機制,讓創新應用不以犧牲資安為代價。

總的來說,從28億飆升至百億規模,諾億保經展現了一家新銳金融服務企業的高敏捷度;而自由系統則證明了託管服務(MSP)已不再只是被動的修電腦與顧網路,更是高速成長企業在架構選擇、資安風控與AI轉型路上,不可或缺的最佳夥伴。

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