大數據分析 物聯網商模關鍵

物聯網最終目標是在任何時間、地點、人與物皆可自由互動，互聯互通的對象包含人、感測器、智慧終端、家電、生產設備、汽車與水電瓦斯儀表等，影響層面廣又深。未來在物聯網環境逐漸整備後，所有產業都可能引發變革創新，現階段在醫療、農業、防災等領域，應用已開始萌芽，未來無論環境建構或相關數據分析，都潛藏龐大的市場商機。

在感測、傳輸標準、資料儲存處理等技術成熟下，資訊應用環境可望進入物聯網時代，相關應用服務持續擴大。探究物聯網應用發展，與大數據分析具高度關聯性，從大數據之蒐集、儲存、萃取、分析、應用流程來看，物聯網上的各式感測器在數據資料蒐集上扮演重要角色，萃取分析則為大數據的核心，為串聯各環節，提供智慧化服務的關鍵。

　感測裝置為物聯網底層的基礎元素，除標準化相關問題，低成本、低耗電且安全的感測元件或技術的開發，是物聯網普及的基本要素，也使得半導體成為首波可望因物聯網概念受惠的產業。

　但是，由於透過物聯網的各式感測器收集數據資料的環境仍未完備，即時分析能力與相關機制有待強化，據統計，目前各種聯網裝置產生的數據資料中，有近九成未經即時地分析使用，其中約六成未立即處理，即失去價值。因此，物聯網之發展需跳脫概念的層次，加速建構生態體系，進展到商業應用的落實。

　收集個人網路瀏覽、購買履歷、使用評價、位置資訊等資料，進行交叉分析，企業可進一步瞭解顧客需求，提供客製化服務，或是運用社群媒體資料，進行產品喜好程度、正／負面評價等分析，加強顧客關係維繫，結合行銷活動等，在網購、零售、品牌業者之間盛行。

　在智慧化概念下，從智慧製造、智慧農業、智慧醫療等產業應用，乃至智慧電網、智慧交通、智慧治理等智慧城市基礎建設，都需藉由感測器佈建，蒐集數據，進行解析來達成。未來在產生數據的各式感測器可依需求無限制增設下，預期感測數據將快速增加，成為驅動大數據分析與物聯網應用發展的重要動力。

　由於透過感測器偵測到的實際狀況，與原本期待得知的資訊仍有落差，需經長時間累積，調整建立分析模型後，才能產生更大價值，因此對於物聯網產生資料的直接效益不容過度樂觀。

　此外，物聯網佈建與維護成本昂貴，在相關投資上須思考可能獲利的商業模式，才是長期經營之道。例如，台灣曾發生多起橋樑老舊、年久失修，導致斷裂崩塌的事件；透過感測器佈建，雖可固定探測收集相關數據，但並無法直接得知橋樑可能斷裂崩塌的訊息，防患未然。此乃由於感測器無法立即探測橋樑經年累月逐漸劣化，或達到一定程度時，劣化可能加速，出現崩塌危險等狀況，須持續累積數據，經過分析比對劣化與可能崩塌關係，才能進一步研判，突顯大數據分析的關鍵性。

　因此，經由物聯網產生、累積的龐大數據資產，是驅動物聯網最大商業價值的關鍵，經過萃取處理與分析，可衍生各種商業模式與應用。目前物聯網應用仍在起步階段，尚未出現太多成功的商業應用，主要由於感測器佈建數量不足，發展仍停留在感知蒐集資料的層次，在數據未達一定規模，足以進行處理比對分析時，就無法進入真正的應用層次。

　IT為資訊和技術之結合，過去常將焦點放在「技術」發展，忽視「資訊」的重要性。進入物聯網時代，思考在技術上應搭配何種數據資料，是實現創新應用之關鍵，須配合提供數據的目的、提供的對象，進行大數據分析加值，呈現價值，方可產生實質效益。（本文作者為資策會MIC產業顧問兼主任）