● Google Cloud NEXT 2020 核心重點
● 台灣企業常面臨的問題
● 零售業案例：PLTV
● 台灣企業該如何下一步？數據導向企業的六大步驟
因應新冠疫情，各大企業紛紛啟動數位轉型，本集 podcast 收錄企業數據上雲後的下一步應用，借鏡亞太地區疫情下的發展，邀請 CloudMile 新加坡代表分享客戶案例。為期 9 週線上舉辦的 Google 雲端年度大會也將進入尾聲，播出 200 集關鍵的雲端主題研討，整合 18 個子主題，包含雲端基礎架構、生產力與協同作業、資料管理與資料庫、資料分析、API 管理等，本集也將重點探討其中最被關注的突破性發展「BigQuery Omni」跨平台資料分析。究竟 Google 大神專注於跨雲平台重要性為何？是否全球企業的轉型方向已經不再只是談雲端、什麼才是轉型中需要注意之處？（活動詳情：繁體中文版 Google Cloud Next OnAir Recap: Taiwan）
欠缺數據 成台灣企業最大轉型痛點
根據「2019 台灣企業 AI 領先度大調查」指出，台灣企業在發展 AI 時，最重要的是「AI 基礎架構夠齊全」、次要則是「蒐集的資料量充足」。從這個調查能發現，台灣企業發展 AI 的背後，最重要的痛點還是在「資料」，而大部份的企業都還停留在「不了解數據該放在哪裡」、「不知道數據如何運用」的雲端服務需求階段，也有公司積極發展數據相關業務，透過累積、整合，甚至開始跨平台運用數據分析與預測創造更多業務成長。
在 2020 年第一季，美國軟體業者 Flexera 針對全球 750 名雲端決策者及使用者所展開的調查發現，擁有超過 1 千名員工的大型企業中，高達 93% 的企業都採用多雲方案，其中有 87% 採用混合雲、6% 為不同的公有雲，只有少數僅採單一公有雲或單一私有雲。如果可以同時在橫跨不同的公有雲服務上享有一樣厲害的的資料分析功能，對於開始選擇混合雲作為基礎架構的企業來說，無非是一大福音。
Google BigQuery Omni 打造跨平台分析
在談 Google BigQuery Omni 前，我們先來了解 Google BigQuery 是什麼。簡單來說，BigQuery (BQ) 是非常受到企業歡迎的全代管資料倉儲服務，它是一個 serverless(無伺服器) 的服務，讓使用者可以盡情地儲存數據並查詢資料。今年 Next’20 新推出的 BigQuery Omni，透過 Google Anthos 建立跨雲的通道，可以在Google、AWS 或 Azure 跨雲平台進行資料分析，解決了企業得在不同平台中搬移資料的消耗成本。
以往這麼強大的資料工具，過去僅能讓採用 Google 雲端服務(Google Cloud Platform) 的企業使用。而現在就不同了，使用者可以在原有的介面 (BigQuery UI) 中直接連結其他雲端平台，支援標準的 SQL 操作模式，同時也相容既有 BigQuery API 資源，讓應用服務對應「資料搜尋指令」，可以在統一介面上操作資料分析。
大型零售業者正視數據重要性，數位轉型不焦慮
舉 CloudMile 曾服務過的台灣某家零售業者為例，這家業者想針長期培養的龐大會員數據，透過顧客終生價值預測(pLTV)，來分辨哪些會員對企業來說是貢獻度高、有價值的客群，透過區隔用戶，進一步調整會員管理與行銷資源投放的重心。
而過去要分析這些會員在未來會消費幾次、花費多少，過去常用的手段都是使用統計的方式，透過 RFM 模型的三個指標（Recency 消費紀錄、Frequency 購買頻率、Monetary Value 消費金額）來分析出顧客的未來消費行為。而因為現今消費行為的改變，顧客可能因為瀏覽不同的社群平台、網路影音、數位廣告，這樣的做法漸漸無法精準預測會員的消費行為。但透過 AI 的模組訓練，可以加入更多不同維度的資料，如 Google Analytics、Facebook、Instagram 等行為資料，結合多方的歷史行為，訓練成更為精準的 pLTV AI 模型。
而這樣透過 AI 去分析消費者行為輪廓，把顧客的消費歷史推算出來，來預測客戶未來的消費行為，也更能延伸出對於商業營運上更有幫助的模組。像是產品 AI生成名單、AI 自動化推薦，運用 AI 了解如何做更精準的推薦、進而提升會員回購率；又或是讓提高營業員的銷售成功率變高，進而提高營收上的成長。這些應用不單只能應用於消費品產業，對於企業對企業的商業模式，也能有更多的應用，更是解決有限廣告資源，如何投放在有價值的客戶身上。
台灣企業的下一步？從「數據」轉型開始
在亞太地區服務超過 330 間企業轉型的 CloudMile 提出數據的六大流程：從最一開始的「資料來源」講起，企業需要重新思考什麼樣的資料對於公司來說有價值、是否有保留下來。第二步驟就是「擷取」，簡單來說就是存取資料的地方在哪。第三步則是「ETL」，資料清洗。再來的第四步「儲存」，透過長期的資料累積，擁有大數據後，則會有第五步「分析」。最後，你可以透過商業預測、機器學習的模組訓練，創造更多營收。而「資料視覺化」則是運用數位工具將資料分析結果視覺化、圖表化，更能清楚在企業內部整合分析結果。
對想要轉型的台灣企業而言，其實上雲只是數位轉型的第一步，決勝關鍵還是在企業如何就雲端上的資料，優化營運決策。 2020年的全球疫後常態，更顯示我們除了要適應形勢，更要持續維持市場優勢。期待台灣企業能漸漸走上數據導向的決策模式，疫情就不再是挑戰、而是機會的開始。
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