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為何寬頻分享器規格要強調連線數(session)? |07.14.2009|   越來越多寬頻分享器在外包裝或規格強調連線數(session)眾多,連線數可能幾千或上萬,它所代表的意義為何?假設用瀏覽器開啟某個含圖片的網頁,而網頁中一張圖片就需要一個連線數來連結,所以可能開啟一個網頁就耗損了幾十個連結數,對作業系統以及分享器而言,連結數數量是有限制的,不夠用的時候必須要把被佔有的釋放掉才能再提供。特別是使用P2P等軟體時,假設傳輸某一個檔案卻同時向三個人要求資料,連線數便是三個,傳輸一大堆檔案而且檔案來源可能上百個人時,連線數不夠就會造成網路塞車連線不流暢,所以比較新的分享器大多已經將連線數當作重點規格來強調。 http://www.jkm.com.tw/hot_212424.html 為何寬頻分享器規格要強調連線數(session)? 2024-01-10 2025-01-10
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創造10倍客戶的超級武器 ─ Big Data 數字淘金
 
尿布、啤酒、星期五,這三個名詞相互之間有什麼關係?
  十幾年前,所有人都不會覺得這三件事有任何關係,包括全美最大零售業者威名百貨(Walmart)。一直到90年代的某一天,一位威名百貨員工在分析營業數據時偶然發現,尿布和啤酒竟然常常被放在同一個購物籃中,而且大部分在星期五。這是怎麼一回事?

  經過進一步分析後,威名百貨發現,原來美國婦女通常會在星期五請先生下班後替孩子買個尿布再回家,而先生在買尿布之餘也想順手買自己晚上要喝的啤酒,這樣的消費習性已經成為常態。威名百貨發現這件事後,就改變了貨架的擺放位置,把啤酒和尿布擺在一起,甚至把比較貴的尿布放在啤酒旁邊(很多男人不看尿布的價錢),成功增加了這兩項商品的銷售金額。

  威名百貨的「尿布與啤酒」是從資料中找出商機的經典案例,但當年智慧型手機還不普及、寬頻網路也不夠發達,更沒有Facebook社交網路傳遞各種訊息??,現在科技環境的改變,讓全球資料量在十年間就增加了60倍以上。此外,「凡走過必留下痕跡」,透過數位化的工具,過去難以被描述的各種行為,全都找得到紀錄,這背後蘊藏的是難以估算、還未被發掘的商機。

啟動創新:從紀錄中找線索
  爆炸性的資料成長究竟有多驚人?來看一個數據:2011年全球產生與複製的資料達到1.8ZB(zetabytes)。「ZB」是目前資料儲存最大單位,1.8ZB約等於1.8兆GB,如果把這些資料量全都裝在32GB版本的iPad裡,這些iPad可以堆出一座比富士山高25倍的山,或是建造一道高6.1公尺的圍牆,足以環繞整個南美洲。

  儲存業者EMC和研究機構IDC共同發表的報告指出,未來十年,企業將管理50倍以上的資料量,成長速度甚至超越摩爾定律。「海量資料席捲而來,從資料中找出企業創新策略,是目前最重要的趨勢,重要性絲毫不輸行動和雲端!」商業分析軟體大廠思愛普(SAP)執行長孟鼎銘(Bill McDermott)說。

  「如何把礦(資料)煉成鋼鐵(智慧)是現在開始最嚴峻的挑戰,」中國寬帶資本董事長田溯寧認為,把資料集中處裡後,能得到的是智慧,這已經不只是科技層次問題,而是經營決策問題。

  田溯寧認為,未來的世界軟、硬體都不賺錢了,資料才是最寶貴的資產。的確,從資料中能發展出的商機無限,例如電信業者透過數以千萬計的客戶資料,能分析出多種使用者行為和趨勢,賣給需要的企業,這是全新的資料經濟。

  從大資料中找出商機的觀念在台灣還未成明顯趨勢,但歐美國家,甚至中國,卻已經是眾所矚目的議題。去年底,SAP在北京舉辦中國商業同略會,探討企業如何從資料中獲得商機,現場真正是「萬頭鑽動」,共有萬人與會,包括聯想、海爾集團、農夫山泉都派出高層,在會中分享處理資料的秘訣。

  海爾集團是中國企業力圖轉型的例子,過去由高層擬定策略、第一線負責執行,「但漸漸發現這不見得符合消費者需求,」海爾集團執行長張瑞敏說。現在海爾以量化數據做為企業基礎,先透過資料分析了解客戶,才擬定產品策略,透過第一線蒐集來的資料,可以很清楚知道市場上的需求變化。

轉型思維:以客戶為中心
  以往企業為了庫存擬定生產、銷售策略,最後導致價格戰,「現在則是先想銷售才生產,應該要以用戶為中心,為了客戶銷售才對,」張瑞敏說,研發人員已經不是研發產品,而是研發市場,「這就是商業智慧分析帶來的企業轉型新思維!」
  
  事實上,從大資料採到金礦的案例一直圍繞在你我身邊,歐洲流行服飾品牌Zara就是一個例子。Zara成功打下市場口碑的關鍵在於「快速時尚」,一周就能上架兩次新品,每個款式一開始量都不多,經過第一波銷售分析後,再針對受歡迎款式追加數量,以客戶需求為導向的生產策略,就是Zara成功的關鍵。

  台灣最成功的零售業者7-Eleven,也是將前台收銀機POS及各種情報匯整分析,進而不斷提出創新方案的代表性企業。另外,中國最大的淘寶網有一組團隊就專門分析網友來訪的點擊途徑,了解網友往往會在哪些節點上,決定下手購買或決定離開購物網頁,進而優化網站的使用者介面。

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