不需程式背景也能產出商業價值 人人都是資料科學家
前言：
資料經濟時代來臨，掌握資料價值將成為企業營運成長與競爭的關鍵；對於眾多企業而言，數據分析僅止於概念，為此人人都可操作的資料分析軟體因應而生，透過一鍵式操作企業資料轉化為商業智慧，大舉降低資料分析門檻，為企業加速轉型腳步，更挖掘數據中的金礦，提升營運效益。
2017年9月4日--過去企業做決策時，經常以高階經理人的經驗與直覺做為主要判斷依據，然而現今市場變化日異月殊，僅仰賴部分資訊容易造成不對稱觀點，使得決策風險大幅提升，因此大數據分析儼然成為今日顯學。透過數據分析精準掌握消費者下一步的動向，將是各家廠商勝出的關鍵之一；然而對於眾多企業而言，透過數據分析產出商業價值的門檻甚高，無論是透過擴增資料科學家團隊或構建新軟體，往往都是價格高昂，令企業躊躇不前。
導入數據分析預測 首要重視問題定義
進行數據分析的首要步驟，應視企業需求定義問題。由於多數企業過往未曾分析資料，不確定企業資料能帶來的價值，往往會忽視定義問題的重要性。當問題被明確定義後，才能朝著正確的方向收集資料並進行數據分析。以工廠而言，若是想藉由預防停機，降低可能損失為其分析目的，則需對產線機台做預測性維護來解決此問題。針對收集而來的產線機台運作資料、人員操作資料等，進行數據分析與預測，並將分析預測結果導入營運決策，改善營運現狀，如此先定義問題，再導入數據分析的步驟，將能有效解決企業痛點。
掌握數據分析工具 降低資料分析門檻
聘僱資料科學家進行數據分析成本相當高，有經驗者更甚，並非所有企業都能負擔，但只要善用合適的數據分析工具，便能解決資料分析缺口，找出數據潛在價值，成為企業決勝關鍵。以下便為市面上數種主流且簡易操作的資料分析工具。使用者上傳資料後，能透過簡易上手的介面，一鍵式分析數據產出商業智慧，提供企業決策依據，動態調整營運策略，奪得市場先機：
1. Xpanse Analytics：
來自愛爾蘭的Xpanse Analytics團隊，專注於為快速消費品與保險產業提供數據分析和預測，其特色是可以自原始數據中自動測試數以千計的潛在因素，找出影響問題的關鍵，並透過測試資料之間的相關性，強化其後分析的準確度。
2. MoBagel行動貝果：
由史丹佛、柏克萊與台灣大學等學府組成的隊伍，自矽谷發跡推出人工智慧引擎Decanter™，專注於工業4.0與智慧零售，以豐富的專案背景與大廠合作經驗，打造自動化的數據分析工具，加速資料清理、特徵處理、最佳表現演算法挑選、模型參數調整等數據分析流程，節省資料科學家80%的傳統分析時間，快速將大數據轉化為具有競爭力的商業策略。
由史丹佛、柏克萊與台灣大學等學府組成的隊伍，自矽谷發跡推出人工智慧引擎Decanter™，專注於工業4.0與智慧零售，以豐富的專案背景與大廠合作經驗，打造自動化的數據分析工具，加速資料清理、特徵處理、最佳表現演算法挑選、模型參數調整等數據分析流程，節省資料科學家80%的傳統分析時間，快速將大數據轉化為具有競爭力的商業策略。
3. ForecastThis：
專注於財務和經濟面向，讓投資經理與定量分析師揀選財務相關目標，藉由匯入數以千計的經濟指標資料，利用深度學習的技術，將財務預測的錯誤機會最小化，或是將投資組合的收益最大化。
專注於財務和經濟面向，讓投資經理與定量分析師揀選財務相關目標，藉由匯入數以千計的經濟指標資料，利用深度學習的技術，將財務預測的錯誤機會最小化，或是將投資組合的收益最大化。
有效利用數據分析工具降低分析門檻，不僅是幫助企業能快速挖掘數據中隱藏的金礦，調整其營運策略，更因為企業跨部門合作溝通成本較高，若是技術、業務和行銷部門都能有效利用數據分析工具，根據資料產出的商業洞見調整整體策略，更快速因應市場需求，動態調整營運策略，讓企業自身與客戶均大幅受益。
行動貝果物聯網人工智慧預測平台具備以下3大特色：
1. 簡易 - 自動化的機器學習建模，不具資料科學背景的企業用戶亦能在短短數分鐘內建構世界級模型
1. 簡易 - 自動化的機器學習建模，不具資料科學背景的企業用戶亦能在短短數分鐘內建構世界級模型
2. 快速 - 秒級回應速度，即時分析巨量資料，提供商業策略推薦與趨勢預測服務，穩抓客戶不流失
3. 精確 - 資料平均計算精準度超過 90% ，企業將對客戶瞭若指掌
行動貝果公司簡介
由史丹佛大學、加州柏克萊大學、早稻田大學及台灣大學的堅強團隊運用在矽谷最新的機器學習演算法，打造人工智慧引擎Decanter™，領先業界於矽谷推出物連網大數據分析預測服務。為日本軟銀創新合作計畫（Softbank innovation program）中首家合作的台灣物聯網公司，及全球工業電腦龍頭研華科技共同打造物聯網應用王國的夥伴。
