IDC指出，真正有助商業決策的數據只有15%，真正能在15%中產生商業價值的數據只剩20%！在大數據當道的年代，數據為王，品牌主爭先建立自有大數據平台的同時，往往陷入為有而有卻不知所以然的泥淖中，費盡心機在同一個池子裡一撈再撈，好比在同一個區域裡掏金，徒然刷一個存在感，卻無法創造商機與獲利。鴻海科技集團富盈數據執行長陳顯立說，大數據時代的價值不在於擁有數據本身，而是解讀數據，要用對的方法及能力篩選出有用資訊，才能找到新的商業機會。

掌握20%的商業價值　關鍵在於取樣＋判讀正確

　　2016年12月成軍的富盈數據同樣擁有鴻海集團快狠準的DNA，經過一年半的驗證，找到對的商業模式與獲利模式，透過數據判斷與解讀反推消費者動機，再透過動機解讀建立消費者歷程與消費模型，進而找到特定的消費者行為。陳顯立說，大數據時代數據要夠大，也要有足夠的多元性，但多元性也代表雜質很多，很多數據不是無用，但維度太過單純，而且太多屬於「結果數據」而非「動機數據」，如何讓數據形式統一就變得很重要。「比方有人常打電話去日本料理店，可能被解讀為此人喜歡日本料理，其實他可能只是送貨員，但如今標榜的大數據卻沒有其他資料可以佐證他是日本料理美食愛好者，除非看到他在很多日本料理店打卡等輔助資訊。」又好比某位消費者今天買了筆電，未來一段時間就會不斷被筆電廣告疲勞轟炸，但短期內他已經不會再消費同樣的商品，對品牌主或廣告主來說，死纏爛打這些消費目標徒然浪費資源！

　　如何避免亂槍打鳥？富盈的做法是，先設定精準的取樣參數，再以精準的判讀方式解讀消費者動機，先一步找到對的或新的消費者需求，「跟商業設定有關，我們一開始設定的取樣是多元性及形式統一，比方部落客寫的吃喝玩樂等內容就很多元，形式是圖跟文，數據量也夠多。我們希望透過動機累積，加強消費者交易的成交率，如果內容無法產生動機與相對而來的經濟效果，就沒有留存的必要，對於數據產業來說，先期假設不對，後面的判讀也不會對，因為問的問題不對，所以取樣很重要，可以減少資料解讀的漏失及困難。」(更多內容)