Data Analysis

大數據的商業應用已漸普及，隨着有更多企業對數據分析專員有更大需求，針對上述技術的專業人員「數據科學家」亦可謂的需求亦火速增加，絕對稱得上為求才若渴。阿里巴巴與 IBM 兩間科技界巨企日前就分別宣布與不同的院校及社群合作，努力培養大批數據科學家，以應付未來只會有增無減的需求。

大數據與私隱的平衡，是近年熱門討論話題。去年個人資料及私隱專員公署發表文章提到「被遺忘權」（Right to be forgotten），而早前亦有多個團體舉行了有關大數據、個人私隱與科技創新的論壇。來自 Google 的全球私隱權顧問 Peter Fleischer 向 Unwire.pro 表示，這是一個根本沒有正確答案的問題，Google 只是中立地履行法例，擔當一個難演的角色而已。

過去遇到很多公司都會問同一個問題，就是怎樣提高網上的銷售額 （Revenue）或者轉化率（Conversion Rate），而用戶在貴公司網站上的體驗就是其中一個重要關鍵。

之前 Unwire.pro 曾專題探討過，大數據如何逐漸取代人類決策角色。早前有機構推出金融人才孵化計劃，希望從中收集投資人才的決策模式，以建立專門針對金融的大數據模型，有機會用人工智慧取代人類金融決策角色。

自從工業革命後，大量傳統人手工作被機械所取代。工匠的角色被機械取代，固然令不少人失去飯碗，亦令不少原本不具有工藝技術的人，以「操作機械」的形式投身生產行業，變相令「手藝」、「經驗」的價值下降。Big Data 作為數據化革命的代表技術，被視為第三次工業革命，而這一波革命淘汰的更可能包括你和我。

提到分析數據，很多公司首先會看的就是流量來源。雖然流量數據表面看似好簡單，不過就埋下很多伏線，所以首先要了解這個數據是怎樣產生。

每家機構都力圖提升用戶體驗以留著顧客，近年愈來愈多公司採用 Big Data，透過分析客戶的電郵投訴、在社交網絡的分享等數據來掌握消費者情緒。但如果不是文字，而是像熱線中心等語音渠道就很難直接分析，而 Verint 就為這些機構提供了語音分析方案，為整個消費者情緒分析工具補完了最後一片拼圖。

「數據分析」是「易學難精」不能「一步登天」的工作，你所需要的不只是懂得或精於數學便可以。

作為新創企業，每天都要忙著應對預算、業務增長的壓力，現今很多企業都嘗試用電子科技解決這些疑難，其中重要一環是監察網上流量，其實有不少軟件能夠協助企業於網上行為及活動進行分析，變成有用數據。有不少市場解法方案以面對未來挑戰，以下建議一些工具能為企業解決一些常見問題。

當好多企業去選擇開始利用數據去了解營運狀況嘅時候，第一時間會想起是那一種「工具」可以解決商業問題，而市面上有不同類型的工具都有不同特色。但是這個正正就是最大的陷阱！