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为何宽频分享器规格要强调连线数(session)? |07.14.2009|   越来越多宽频分享器在外包装或规格强调连线数(session)众多,连线数可能几千或上万,它所代表的意义为何?假设用浏览器开启某个含图片的网页,而网页中一张图片就需要一个连线数来连结,所以可能开启一个网页就耗损了几十个连结数,对作业系统以及分享器而言,连结数数量是有限制的,不够用的时候必须要把被占有的释放掉才能再提供。特别是使用P2P等软体时,假设传输某一个档案却同时向三个人要求资料,连线数便是三个,传输一大堆档案而且档案来源可能上百个人时,连线数不够就会造成网路塞车连线不流畅,所以比较新的分享器大多已经将连线数当作重点规格来强调。 https://www.jkm.com.tw/hot_212424.html 为何宽频分享器规格要强调连线数(session)? 2021-06-24 2022-06-24
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创造10倍客户的超级武器 ― Big Data 数字淘金
 
尿布、啤酒、星期五,这三个名词相互之间有什么关系?
  十几年前,所有人都不会觉得这三件事有任何关系,包括全美最大零售业者威名百货(Walmart)。一直到90年代的某一天,一位威名百货员工在分析营业数据时偶然发现,尿布和啤酒竟然常常被放在同一个购物篮中,而且大部分在星期五。这是怎么一回事?

  经过进一步分析后,威名百货发现,原来美国妇女通常会在星期五请先生下班后替孩子买个尿布再回家,而先生在买尿布之余也想顺手买自己晚上要喝的啤酒,这样的消费习性已经成为常态。威名百货发现这件事后,就改变了货架的摆放位置,把啤酒和尿布摆在一起,甚至把比较贵的尿布放在啤酒旁边(很多男人不看尿布的价钱),成功增加了这两项商品的销售金额。

  威名百货的「尿布与啤酒」是从资料中找出商机的经典案例,但当年智慧型手机还不普及、宽频网路也不够发达,更没有Facebook社交网路传递各种讯息??,现在科技环境的改变,让全球资料量在十年间就增加了60倍以上。此外,「凡走过必留下痕迹」,透过数位化的工具,过去难以被描述的各种行为,全都找得到纪录,这背后蕴藏的是难以估算、还未被发掘的商机。

启动创新:从纪录中找线索
  爆炸性的资料成长究竟有多惊人?来看一个数据:2011年全球产生与复制的资料达到1.8ZB(zetabytes)。「ZB」是目前资料储存最大单位,1.8ZB约等於1.8兆GB,如果把这些资料量全都装在32GB版本的iPad里,这些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公尺的围墙,足以环绕整个南美洲。

  储存业者EMC和研究机构IDC共同发表的报告指出,未来十年,企业将管理50倍以上的资料量,成长速度甚至超越摩尔定律。「海量资料席卷而来,从资料中找出企业创新策略,是目前最重要的趋势,重要性丝毫不输行动和云端!」商业分析软体大厂思爱普(SAP)执行长孟鼎铭(Bill McDermott)说。

  「如何把矿(资料)炼成钢铁(智慧)是现在开始最严峻的挑战,」中国宽带资本董事长田溯宁认为,把资料集中处里后,能得到的是智慧,这已经不只是科技层次问题,而是经营决策问题。

  田溯宁认为,未来的世界软、硬体都不赚钱了,资料才是最宝贵的资产。的确,从资料中能发展出的商机无限,例如电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。

  从大资料中找出商机的观念在台湾还未成明显趋势,但欧美国家,甚至中国,却已经是众所瞩目的议题。去年底,SAP在北京举办中国商业同略会,探讨企业如何从资料中获得商机,现场真正是「万头钻动」,共有万人与会,包括联想、海尔集团、农夫山泉都派出高层,在会中分享处理资料的秘诀。

  海尔集团是中国企业力图转型的例子,过去由高层拟定策略、第一线负责执行,「但渐渐发现这不见得符合消费者需求,」海尔集团执行长张瑞敏说。现在海尔以量化数据做为企业基础,先透过资料分析了解客户,才拟定产品策略,透过第一线搜集来的资料,可以很清楚知道市场上的需求变化。

转型思维:以客户为中心
  以往企业为了库存拟定生产、销售策略,最后导致价格战,「现在则是先想销售才生产,应该要以用户为中心,为了客户销售才对,」张瑞敏说,研发人员已经不是研发产品,而是研发市场,「这就是商业智慧分析带来的企业转型新思维!」
  
  事实上,从大资料采到金矿的案例一直围绕在你我身边,欧洲流行服饰品牌Zara就是一个例子。Zara成功打下市场口碑的关键在於「快速时尚」,一周就能上架两次新品,每个款式一开始量都不多,经过第一波销售分析后,再针对受欢迎款式追加数量,以客户需求为导向的生产策略,就是Zara成功的关键。

  台湾最成功的零售业者7-Eleven,也是将前台收银机POS及各种情报汇整分析,进而不断提出创新方案的代表性企业。另外,中国最大的淘宝网有一组团队就专门分析网友来访的点击途径,了解网友往往会在哪些节点上,决定下手购买或决定离开购物网页,进而优化网站的使用者介面。

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