為什麼打造一支資料科學團隊如此重要?
為什麼打造一支資料科學團隊如此重要?
2015.08.24 | 科技

大數據真有這麼神奇嗎?要有多少資料才算是「大」數據?傳統數據分析跟大數據分析有什麼不同?一個接著一個的疑問,是許多企業在迎接大數據潮流中可能面對到的問題。如果覺得「大數據」這三個字看起來神秘而悠遠,可敬而不可親,那麼何不先從建立一支企業內部的「資料科學團隊」開始?經實地分析資料、踏實地從資料中創新找商機,那麼,或許大數據三個字幾年之後也將不再是遙不可及的神話了。

2015年台灣資料科學愛好者年會於8月20~23日在中央研究院盛大展開,過往為期兩天的年會內容,今年加長為四天,除了年會主要議程外,還包含了「R資料分析上手課程」、「g0v零時政府黑客松」、「DSP資料開竅・企業論壇」、「資料新聞實戰營」、「Hadoop/Spark 資料科學快速體驗營」、「地圖資料視覺化課程」等內容。

在21日的「DSP資料開竅・企業論壇」活動中,中華電信、宏碁物聯網事業處、通用移動(GMobi)、沛星互動科技等企業,則個別分享自家企業如何培養資料科學人才、建立資料科學團隊並透過數據發掘新的商業模式?
資料科學年會

#IT單位不只要會蒐集數據,還要學商業分析

為什麼打造一支資料科學團隊如此重要?中華電信總公司資訊處科長楊秀一表示,資料科學的核心知識可以分成三部分,分別是幫助客戶帶來營收的業務能力、IT技術以及量化分析技巧,三者之間的核心交集知識包括IT人員必須懂驗證統計的結果、會用說故事的方法解析數據背後意義、和業務人員合作的能力等等,不過,多數的人卻只能擁有其中一到兩項的技能。

資料科學年會
(圖說:傳統數據與大數據分析比較表。圖片來源:蘇宇庭攝影。)

「期待人人都是擁有三種領域的能力是不切實際的,打造資料科學家團隊才是務實的做法。」楊秀一說,懂得做資料探勘(Data Mining)的人,不一定懂商業分析,然而「分析」這件事情應該是往外延伸,變成跨部門的合作。

研究機構Gartner曾經預期,在兩到三年之後,「大數據」就不會再是神話,資料探勘的系統會直接嵌入在企業內部的IT基礎建設,形成企業很自然的一部分。「所以現在應該要開始培訓,讓IT人員有機會進入到這個領域,去學習匯集分析的方法,創造業務機會。」楊秀一說。

楊秀一接著強調,「現在連買車買房都可以大數據,分析已經是各企業單位重視的事情,雖然路程比國外慢了兩年⋯⋯分析不是只有專家與業務單位的事,IT單位也可以,也應該要學著運用分析技術,而且IT人員最懂系統的流程,更要進一步掌握商業的know-how、具備創新能力。」

中華電信已從今年開始啟動了資料科學團隊培育計劃,由公司內部的IT人員自行報名,授課內容著重在商業分析心法、商業論戰、巨資技術等課程,目標希望IT人員成為企業內部資料科學團隊的中堅戰力。

#確立目標,創造Try and Error的空間!

但是在企業內部打造一支資料科學團隊又談何容易?東森科技、隆中網絡大數據顧問趙國仁說,「跨」是打造資料科學團隊的核心價值,但是「跨」就會踩到別人,會遇到很多部門組織的阻力,還必須要跟現有系統做整合,「人家為什麼要讓你整合?人家為什麼要花功夫幫你找Data?這牽扯到權力關係。」

既然跨組織這件事本身就會碰到許多問題,那又該怎麼辦?趙國仁的答案是「既然會失敗,那就快點失敗吧!」他接著說,早點失敗,才能快速調整。

趙國仁也建議,企業可以從建立資料探勘系統開始,不要一下子就要趕著到資料分析階段,最重要的,是企業必須給團隊足夠的時間和信任,不斷做實驗,慢慢找到自己的核心價值;此外,一個強而有力的領導人也很重要,他必須能夠承擔來自股東和公司內部不同單位給的壓力。

沛星互動科技(Appier)營運長李婉菱也舉自己公司實際營運的狀況為例,她認為最重要的一件事是「確定目標,確定你想從Data中得到什麼?」

李婉菱說,因為我們不可能把所有數據都蒐集起來,所以必須要先確定目標,知道哪些數據是有意義的,才能著手進行。她也再次強調,資料科學一定要「做實驗」,所以企業內部要有允許資料科學團隊試錯的彈性空間,整個企業環境必須鼓勵、支持資料科學團隊的「實驗精神」。

資料科學年會
(圖說:2015年資料科學年會邀請中華電信、宏碁物聯網事業處、通用移動(GMobi)、沛星互動科技等企業,分享運用資料科學及大數據的經驗。圖片來源:蘇宇庭攝影。)

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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