Big Data Analytics for Semiconductor Manufacturing
第⼆二屆半導體⼤大數據分析競賽 個案培訓課程
企業導⼊入⼤大數據之發展機會與挑戰
Etu 知意圖, AVP 李⼤大明
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Big Data Analytics for Semiconductor Manufacturing
Agenda
1. 導⼊入⼤大數據之必要性 Ø 產業應⽤用案例分享
2. 導⼊入⼤大數據前的評估準備 Ø 企業科技成熟度
3. ⼤大數據⽂文化之組織建⽴立 4. ⼤大數據⼈人才之培育養成 Ø 關鍵⼈人才
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Big Data Analytics for Semiconductor Manufacturing
大數據的定義
n 所謂⼤大數據,就是⽤用現有的⼀一般技術難以管理的⼤大量數據的集合
- 「大數據的衝擊 」野村綜合研究所
n 企業內資料孤島現象, 也是⼀一個⼤大數據問題
Big Data Analytics for Semiconductor Manufacturing
為何要擁抱⼤大數據?
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http://blog.ventanaresearch.com/2014/03/29/big-data-analytics-research-reveals-benefits-of-investment/
創造銷售機會,開創新收入
精準行銷、個人化服務、風控 機台良率、預測
用數據輔助決策、用數據驗證成效
Big Data Analytics for Semiconductor Manufacturing
應用案例 – 電商零售百貨娛樂
CRM
Offline Analytics Cluster
Online Cluster for Recommendation
Web 互動資料 • 瀏覽、點擊 • 搜尋 • 購物車 • 結帳 • 跨網域用戶行為
Mobile互動資料 • 瀏覽 • 點擊 • 搜尋 • 購物車 • 結帳 • 跨網域用戶行為
流量分析 新客戶 vs. 回頭客
來源網站/不同版位 訂單效益關聯分析
Hive
HBase
關連性商品 效益分析
再訪客戶 特質與基因分析
個人化推薦、個人化體驗、交叉行銷、虛實整合
iBeacon 感側資料 • Location • Time • 載具
POS 線下資料 • 時間 • 商品 • 金額 • Coupon id • 用戶識別
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應用案例 – 數位媒體
理財偏好
股票�
基金�
保險�
房地產�
定存�
搜尋關鍵字�
內容偏好
娛樂�
汽車� 野外�
財經�
釣魚�
行為模式
瀏覽頻率�
上網時段�
停留時間�
上網裝置�
登入狀態�
來源網址�
廣告取向
促銷優惠�
廣告類別�
廣告商品�
廣告品牌�
人口屬性 性別�
年齡�
城市�
行業�
子女�
Customer Behavior Data Lake
輿情分析、客戶分群、導購
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應用案例 – 金控銀行
個人化的行銷體驗、個人風險預測
FPS理財規劃
SFA銷售自動化
CRM客戶管理
互動記錄
客⼾戶留⾔言
網路爬⽂文
理專⽇日誌
聯徵資料
第三⽅方⽀支付
Data
Warehouse
Customer Behavior Data Lake
3600
Customer View
到府服務
一般理財服務
電話訪問
互動式電子帳單
個人化EDM
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一客一市場
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應用案例 – 數位金融
跨國境� 全球收款�
外幣網銀輕鬆提領�
兩岸支付� 電子商務� 網路金流�
金流整合� 多元銷售通路�
行動創新� O2O 行動優惠券� QR Code 行動支
付�
行動商務� 帳務交易查詢� 資金訊息推播�
線上貸款� 專屬利率與額度�
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應用案例 – 製造生產 (工業 4.0)
SPC Recipe SPI/AOI SFC AOI Images
Root Cause Analysis 自動診斷
Process Control 線上預警�
Optimization 動態配方調整�
資料處理 錯誤判斷 模式 探勘、確認
系統建構 告警調教
獨立控管,資料分散 整合控管,資料集中 透過(經驗法則)進行摸索學習� 透過(智慧分析)進行早期預警�
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應用案例 – 醫療
HIS PACS
Oracle
MS SQL
Informix Enterprise Data Pool
Sqoop
Web Service API
l Data Mire è Data Lake�
DW
Big Data Analytics for Semiconductor Manufacturing
企業對⼤大數據認知的成熟度
What Why
How Whom
Where
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什麼是大數據?
為什麼要投資大數據?有用嗎?
要用什麼技術? 哪種技術才是主流?
資料科學家 跨領域專家 決策者
哪裡還有更多數據? 魔鬼在哪裡?
建立競爭優勢 組織文化面臨挑戰 跨領域人才吃香
大數據相關技術日新月異,企業難以採用
決策者以為花錢買大數據工具,就能發現神密的現象,帶來額外的營收
決策者認為根本沒有大數據問題,日子一樣在過
同產業,對大數據的認知成熟度亦有不同
Big Data Analytics for Semiconductor Manufacturing
企業導⼊入⼤大數據之必要性與準備
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數據
應用
擁有大數據也知道如何應用: 1. 平台的選擇、技術的自主 2. 資料科學家的養成 3. 決策流程的調整 4. 建立競爭門檻
不知數據在哪,但也很多想法 1. 如何產生(收集)需要的數據 2. 避免過多遐想(無法落地)
不知數據在哪也不知做何用: 1. 找外部專家協助(檢視內部狀況、參考同業案例)
2. 避免盲目的追隨
擁有大數據但是沒有應用: 1. 找外部專家協助(找出目的) 2. 避免盲目的投資於技術 3. 組織文化的改變
Big Data Analytics for Semiconductor Manufacturing
關鍵⼈人才
n 資料科學家 • 統計、分析 • 圖像化、視覺化 • 必須要能跨領域學習
n R&D • 程式、系統、架構設計 • 平台、網路、作業系統
n Domain Expert • ⾏行業別專家 • ⾏行銷、客服、經營
n Decision Maker • 決策模式改變 • 組織⽂文化的養成
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Big Data Analytics for Semiconductor Manufacturing
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Etu ─ 經理數據,知⺠民所欲 以亞洲為舞台,致力於發展 Hadoop Big Data 產品與服務,專為企業提供 End-to-End 解決方案與創新資料價值的領導品牌。�
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