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巨匠電腦分享9招大數據神劍法 評價好文
錚／巨匠電腦課程評價好！
巨匠電腦分享9招大數據神劍法 巨匠電腦課程評價好！
有誰比情人更會讀心？有誰比你更懂你自己？當你跑步時，你的手機馬上讀出你想聽什麼歌，立即挑出與你腳步最「合拍」的音樂，還可以計算你的心跳。
洪嘉蓮、劉子寧 / 作者
關立衡、鄭名娟 / 攝影
哪個老闆在訂價？一瓶水，手機螢幕馬上跳出數 10 萬個行銷點的訂價。哪家最便宜，要不要馬上調價，一目了然，還告訴你哪裡賣出幾瓶、哪裡有特殊節慶需要大量進貨。
旋轉盤上少了一盤蔥鮪，30 秒內師傅就會補上一盤；今天雨下那麼大，客人少 3 成，備料馬上可以決定少 3 成。
租房照片怎樣拍，下訂率比別人多 5 成？大數據算出訂房的排名，一看照片果真有黃金角度。
別再猜了！
未來的行銷世界，「我們知道什麼？」將遠比「我們怎麼想？」重要。
上述 4 個故事告訴你，百年來我們習以為常的行銷操作，那個用「猜」的年代已經終結。
「我覺得消費者會喜歡紅色」「我想這個產品在冬天會賣」「我猜這會失敗是因為⋯⋯」「根據上半年的報告，我們認為⋯⋯」這些句子都將留在過去，大數據顛覆各產業的超能力，不只改寫消費者體驗、翻轉電子商務，更改變品牌操作的所有流程。
- 「猜」時代終結
為什麼可以讀心？
比情人更會讀心的其實是間音樂串流公司。Spotify 與 Nike ＋、RunKeeper 等 App 合作，運用大數據分析技術，在數張 DJ 精選及用戶最常聽的歌曲中推薦最「合拍」的音樂。甚至還可以根據用戶的喜好、年齡、生活情境等模擬出用戶的喜好，未來，它就是你的專屬 DJ，為你人生的每一個當下製造音樂回憶。
為什麼可以動態訂價？
電商 1 號店的 PIS 價格智慧系統，早就運用大數據建好商品的進價、售價、銷量，也納入其他網站商品的資訊及售價變化。靠著大數據，不但能隨時與對手競價，還能即時推薦最便宜的商品。
為什麼可以精準控制食物存貨量？
答案是 OPEN DATA＋經驗值，透過抓取外部數據，例如天氣、星座、血型或是地區特色等資訊，分析這些資料跟店鋪內部交易數據有什麼關聯性。例如天氣熱的時候鮭魚生魚片會多賣 15%，下雨天時味噌湯的銷量會減少 10%，隨情境變換進貨的需求，甚至即時發現迴轉盤上少了什麼東西，少一個補一個，減少隨便出餐的浪費。
為什麼可以算出訂房轉換率？
租房網 Airbnb 明明在美國，如何控管來自世界各地的房屋品質？透過大數據，分析最受歡迎的房子們有什麼特點，偵測屋主的照片對於房客的吸引程度，那些愈美、愈有魅力的影像，就愈會出現在搜尋結果的前面。
大數據，重畫了全球行銷地圖，我們已進入一個阿基米德「Eureka!」的時代!
當年阿基米德在浴缸中領會到「物體所受的浮力等於排開的水量」時，欣喜若狂跑到街上大喊「Eureka！」意思是我找到了。
當大數據遇上行銷，以開發產品為核心的行銷 1.0，以滿足消費者為導向的行銷 2.0，以社會價值或品牌責任為使命的行銷 3.0，會變成怎麼樣？
- 大風吹，行銷人要換行銷腦
一場翻天覆地的經濟轉型開始了，別再猜你的 TA 在哪裡、別再為銷量海底撈針、也別再擔心如何向老闆報告，流量會成獲利嗎? 大數據時代 360 度的行銷又該怎麼做？
進入「Eureka！」大數據行銷時代，在每天以 PB 飆速的巨量資料高速公路裡，在人類商業智慧新 Map 中，有 3 個關鍵思考：稱為 DHE。
D， 能說一口流利商業語言的資料科學家 (Data Scientist)；
H，懂行銷的人類學家 (Human Science)；
E，富有產業經驗的專家 (Experts)。
行銷將跨出腳步，與不同領域互相交疊，找出未來世界中，大數據的新人類面孔。
過去行銷人常常陷入一個迷思，就是「為結果找答案」，但一旦假設錯誤最後只得到錯誤的推論。在新的行銷世界裡，最重要的心態就是要放下專業的傲慢，保持好奇心、並願意跟數據學習。大數據時代應該轉換的「行銷腦」：
不要迷信「假的大數據」：
只想知道 What，卻不想知道 Why，只能獲得假的大數據。畢卡索曾說：「電腦沒有用，他們只能給你答案」。人類學家及產業專家看似在大數據地圖失去蹤影，其實是整張地圖的核心 insight，他們的價值不在提供最高指示，而在於懂得掌握世界的溫度，問出人最真實的欲望與心靈。
從 Outside-in 到 Inside-out 的思考螺旋：
過去的思考都是從外到內收斂的 Outsidein 模式，找出最核心的一項產品或服務，卻也將自己侷限在框框裡，像處在平穩的颱風眼，沒有風浪也沒有新機會；但大數據教你要 Inside-out 思考，從企業核心價值出發，廣泛蒐集消費者的需求與意見，做出分眾、客製化的產品與服務，向外快旋的氣流，就是每一個創新機會點。
先瞄準後開槍 vs. 先開槍後調整：
保守行銷人會認為應該「先瞄準後開槍」，所以花好幾個禮拜做出完美的分析報告，才敢做決策；但在大數據時代下，速度就是力量，必須隨時做出決策，秒動決策、快速反饋的特點，讓新行銷人「先開槍後瞄準」，根據回收的數據做快速調整。
- 大數據 Map×9 個行銷新節點
過去行銷人最在意的 9 個 KPI，改成新的由人類學家駕駛的大數據列車，公式會這樣變化：
1 找到 TA：IN 1 對 1 行銷，0UT 大眾行銷，目標客群×大數據＝1 對 1 行銷
從群眾走向分眾，是行銷領域的大躍進，而當大數據遇上分眾，代表著分眾的極致，也就是 1 對 1 行銷的誕生。
個人取代了群體，1 對 1 行銷取代了大眾行銷，每個消費者最真實且獨一無二的需求，都是品牌主需要滿足的缺口。大數據實現如何實現 1 對 1 行銷？個人化的 campaign 來自於消費軌跡與購買習慣投其所好，品牌主開始提供個人化商品與服務，有效掌握顧客個別需求、並且滿足需求，短期目標是為了提升顧客滿意度，長期來看，還是回歸到創造利潤，以及維繫良好顧客關係。
2 廣告轉換：IN 投報率最大化，0UT 投報率 <1，廣告前測×大數據＝ROI 最大化
ROI 小於 1，這種虧本的生意不要再做了。
當數位行銷剛出現時，廣告量化指標成為品牌與廣告主的「救星」，落實在數位策略上，變成一堆行銷人永遠追也追不上的 KPI， 追求 impression( 曝光次數)、click( 點閱率)、PV( 頁面瀏覽次數)⋯⋯，海投行銷預算都在補足廣告 KPI，卻忘了 ROI 最大化的真正目標。
大數據行銷破解了「瞎子摸象」這種最沒效率的行銷方法，取而代之的是小量廣告前測，從找到潛在 TA、A/B test、反饋修正，快速的修正決策，擁有低成本、快速、精準的特性，讓行銷預算真正的花在刀口上，用數字告訴你「誰對你的產品感興趣？」讓品牌主對最有可能買東西的人說話，達到 ROI 最大化。
3 顧客管理：IN C2B，0UT B2C，CRM×大數據＝C2B
當 CRM 遇上大數據，代表了以往形同陌路的客服與行銷部門，終於可以化整為零，讓顧客心聲轉變成獲利來源，也顛覆了零售業長久以來 B2C 的遊戲規則。
在 B2C 時代，將同一件商品賣給一萬個人，這一萬個人在品牌主眼中毫無差別，大數據時代，翻轉了規則，C2B 是最夯的「逆生產」方式，品牌主是將一萬件不同商品賣給一萬個顧客，而這一萬個顧客裡，絕對沒有一模一樣的兩個人。
個性化生產、少量多樣，都是 C2B 帶給零售產銷的巨大衝擊，CRM 從 management 轉換成 marketing 思維，品牌從了解產品變成了解會員，拋棄本位主義改從消費者端思考，還能依照會員活躍度，投放相對應的行銷資源，甚至研發生產新產品，從生產到行銷都不要再猜了，顧客直接告訴你答案。
4 商品開發：IN 精準預測，0UT 直覺猜測，經驗值×大數據＝精準預測
「我的經驗告訴我往 A，數據卻告訴我往 B，到底要聽誰的？」答案是，都要聽！
「經驗法則」向來是專家們賴以為重的權威來源，但卻可能產生「專業的傲慢」，或可稱之為「專業盲」，只看見過去，卻無法跨足預測。
大數據讓經驗法則加值，讓行銷可以從「結果分析」，進展到「預測未來」。值得關注的是，大數據的結果常常都在挑戰經驗法則，「挑戰你過往所學的一切」。
當機器人擔負起數據分析的重要任務，行銷人的角色又是什麼呢？一個最佳的行銷團隊，必須要有數據機器人、人類學家、產業專家，三足鼎立，才能趨近 100% 的行為預測。
5 廣告投放：IN 精算轉換率，0UT 流量至上，導流導購×大數據＝精算轉換率
別再相信流量至上了，當各品牌花盡行銷預算買流量、經營社群，雖然讓流量跟粉絲量的數字相當亮眼，但老闆更想知道的是，「這些數字真的可以變成獲利嗎？」
即使瞄準目標族群買流量，所謂導流、導購的「精準投放」，往往帶來了流量，卻不見轉換率，有流量沒獲利，是品牌主最傷腦筋也傷荷包的痛點。請破除流量迷思，把路人引到店門前還不夠，更重要的是「把過路客變成顧客」，讓流量變獲利，精算每一顧客的「成交轉換率」。
想要達到高成交轉換率，祕密就在讓每個上門的網友都想埋單，每一階段的服務體驗才是能否促成轉換率的關鍵，像是避免網頁的跳出率 (bounce rate)、簡化結帳步驟，努力讓進入漏斗的所有流量，進階成為忠誠度高的活躍會員，有獲利才能使品牌生生不息的運轉。「流量變獲利」，就是轉換率的真正意義。
6 市場預測：IN 秒動決策，0UT 慢工出細活，消費者洞察×大數據＝秒動決策
隨著行動載具的出現，消費者與品牌的關係愈來愈細緻複雜，購買行為、觀看廣告、在臉書上按讚、回應留言，這些零碎時間的一舉一動，都成為品牌研究消費者洞察的依據，「秒動」成為了數據時代的新節奏。
「觀察、分析、決策」的快速輪轉是品牌要練習的新速度。以往消費者洞察的過程都需要 1 週以上的回饋週期，遠落後於消費者善變的速度。
正因消費者的變化之快，大數據連帶改變了組織決策的速度，快速蒐集資料、分析後立即回應，錯誤就立即修正，組織決策變得更扁平靈活。
7 組織決策：IN 機器人決策，0UT 等老闆決策，BI×大數據＝機器人決策
有人說，當大數據出現，證明 BI 已死。這個說法或許太過聳動，但大數據的出現，的確是因為 BI 做得不夠好。
大數據解決了 BI(Business Intelligence，商業智慧) 無法處理的非結構化與半結構化資料，活化企業長年無法處理的閒置資料，雙軌運行淬煉出的數據庫價值，優化了組織決策的過程。
BI 與大數據的合作並非渾然天成，還必須經歷數據融合 (data fusion) 到數據挖掘 (data mining) 的磨合過程，協力提煉出有價值的「數據金礦」，BI 與大數據的加乘綜效，啟動資料庫活化，多了大數據的背書，讓機器人真的可以代替老闆做決策。
8 虛實整合：IN 360 度行銷，0UT 單點行銷，O2O ×大數據＝360 度行銷
你還以為線上、線下是兩個世界嗎？大數據時代，只有一個世界，線上與線下已無法劃分。
行動網路的普及，掀起以消費者為中心的全方位行銷方式，O2O 的行銷觀念已經過時，因為消費者所處的不是線上線下的嚴格二分，品牌必須將消費者視為一個獨立個體，每一個人都有著不同的生活情境，結合大數據的 360 度行銷，創造出全新的全情境行銷方式。
360 度行銷大幅提升品牌產生與消費者發生接觸的機會，像是 LBS 定位、搜尋紀錄、線下的購買行為，這些環繞著消費者生活情境的行銷點，不斷地增強品牌印象或是購買意圖，增加與消費者互動的機會，累積認知品牌到購買決策的過程，更重要的是，每個消費者接收到的都是獨一無二的專屬服務。
9 社群經營：IN 口碑預警，OUT 傳統危機管理，社群行銷×大數據＝口碑預警
網路時代，總是壞事傳千里，在社群經營時，正面肯定的回應固然重要，但更應該關注的是負面口碑效應，若負面的網路民意達到沸點，勢必對品牌造成不可彌補的形象傷害。
網路民意像是潮汐，有醞釀期、高峰期、消退期，週期運轉快速，透過議題風向，品牌主可以了解網路民意真正在乎的痛點，可以集中資源回應處理，也知道哪些問題不用回應。
大數據應用在監測網路聲量的最大優點，即為率先洞察網路民意，有效率的危機處理，能在民意醞釀期持續關注、回應。
你還窩在舊行銷世界裡一錯再錯嗎？當 9 大新節點出現，許多行銷人常遇見的問題也跟著出現解方。跟著以下個案情境，告訴你大數據怎麼應用在實務上：
◎目標族群在哪裡？
◎顧客心，海底針？
◎殺手產品在哪裡？
◎舊客戶留不住？
◎360 度行銷怎麼做？
◎流量會變獲利嗎？
◎網路抹黑怎麼辦？
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文章與圖片出處: http://goo.gl/UxQsIO
評價好文 Apple地圖測試版步行規劃 巨匠電腦分享給你
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巨匠電腦分享Apple地圖測試版步行規劃 巨匠電腦課程評價好！
說來從我 2012 年第一次使用 Apple 產品到現在三年多，從沒有用過內建【地圖】程式，一、次、都、沒、有，當時還是 3C 白痴的我一打開，連介面都看不懂，馬上下載了 Google 地圖，從此再也沒打開過【地圖】，儘管它就在 Google 地圖的旁邊。
▲ 若非看在它是內建程式，我可能早就刪了，不會留他下來跟 Google 地圖朝夕相伴。
在 6 月份的 WWDC 得知【地圖】即將有重大更新，真的非常振奮！如果它的功能真的可以追趕、甚至超越 Google 地圖，以後就可以跟 Google 說拜拜了。畢竟我是有桌面潔癖的人
最新發佈的 iOS 9 Beta 版已經開放部分【地圖】功能，是不是已經足以應付日常所需，測試一下就知道。我人在忠孝新生，想去大安森林公園，怎麼樣最快到達？ 
▲ 各位觀眾，一起見證歷史性的一刻。Apple 地圖能規劃路線了！能規劃路線了！從圖片可以看到，開車前往大約只需要 5 分鐘時間。那如果想要散步過去的話呢？
2015/8/3 更新：有網友提醒【地圖】規劃路線的功能已經很久了，感謝網友指正！ 
▲ 步行過去也只要 16 分鐘左右，路線很簡單不怕走錯。
▲ 細看一下，不難注意到，地圖上的設施跟商家建置都好完整！警局、人氣餐廳或者藝廊全都添加上了，如果途中想買點心，點一下商家就能看到網友的評論，看完再決定要不要過去。
▲ 【地圖】直接連結老字號的美食評論網 yelp，讓你更方便看到網友們值得參考的評價。看完滿意只要點一下右上角的愛心收藏，這家店的地址會存入你的常用路線，下次不用再重新打字搜尋。
測試到這裡為止，一切都很讓人滿意，不過有一個非常重要的功能還不能使用！就是大眾交通的路線規劃。 
▲ 忠孝新生到信義誠品的路線很簡單，也無法查到，應該是全部都還不能用吧。
畢竟還是測試版本，有些功能未竟也可以接受，不過很希望大眾運輸導航也快點完成，畢竟在台彎有很多人交通方式是步行＋捷運（或公車），能夠合併導航才實用吧。再來就等街景功能，最近一兩個月頻繁傳出 Apple 街景車出沒的消息，但願這個功能不會讓我們等太久，不管怎麼說，這個功能在 Google 已經行之有年，Apple 至少做到這一點，在【地圖】能力上才可說是站上同樣立足點。
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文章與圖片出處: http://appleuser.com/2015/07/31/ios-9-beta-map/
【電腦資訊技能見證影片】巨匠電腦學員熱血工程師方姿雅評價 …
好評價 資料中心模組化時代 巨匠電腦來分享囉
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IT技術日新月異，不僅大幅減輕IT管理人員的負擔，同時也對企業提升業務靈活度有極大的助益。然而，這些新興技術應用對於電力及冷卻空調的需求，往往也讓企業舊有的資料中心無法招架。資料中心的容量與密度增加、能源效率開始受到重視，再加上虛擬化以及雲端技術興起，超大型服務業者如Facebook、Google紛紛設計出自有架構機房，使得資料中心在設計思維以及硬體規劃層面都有了不同的思維。
模組化架構資料中心正是為了因應IT技術變化而產生的演進，透過元件、模組設計，輕易地便能以複製的概念隨需擴建，除了成本效益可被提升、便於維護、部署迅速、採購周期短之外，更能因應IT技術的變化來打造一個更適宜的環境。
從元件到資料中心層次緊扣 改善傳統問題提升能效
空間、設施交叉運用 模組化配套不只一種
模組化架構是資料中心為了因應IT技術變化的其中一項演進。這項發展並非一夕之間興起，其實從冷熱通道規劃開始便慢慢成型，而有了現今的設計樣貌。而另一方面，IT基礎設施也為了成為隨著伺服器、儲存改變而能動態調整擴充的有機體，紛紛採行了標準化、模組化設計。
不僅設施模組化 DCIM軟體亦依容量功能區分
正確規劃建置階段 中大型資料中心展績效
並非所有的企業都適合模組化資料中心的部署模式。倘若資料中心的規模不大，相較於企業整體總用電量，資料中心用電佔比也微乎其微時，那麼打造一個模組化資料中心其實彰顯不出效益，反而有可能增加成本。
單一模組整合完整設施 四大方案依規模與用途設計
四級模組滿足各種需求 電力容量應優先規劃
目前在市場上還有另一種設施模組化的設計，是將電力系統、冷卻空調以及監控管理系統集結起來構成一個模組，也有一說法稱為「模組式資料中心」。早期All in One貨櫃式機房的作法就是如此，在一個模組中承載了伺服器、UPS、空調設備、消防設施以及管理系統，儼然可以視為一個小型的資料中心。
重視各子系統間供需比例 全盤考量才能平衡運作
預製式模組化資料中心 依關聯性設部署規則
集結樓宇自動化及安全、電力監控及控制、關鍵電子及冷卻系統服務，施耐德電機（Schneider Electric）對於模組化資料中心有其獨到的見解，提出設施模組化、子系統模組化以及模組關聯的論點，將各個子系統模組之間的關係也視為一個重要因素。
專注概念設計 模式架構設施不綁定廠商
整體設計需先界定極限 模組複製認證先溝通
由於資料中心橫跨許多不同的專業領域，包含建築、機電、冷卻空調、消防等等，也因此，即便模組化架構也要強調整體性設計。
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文章與圖片出處: http://goo.gl/zN0SZl
想要學: 網路管理課程