全面智能化！環法單車賽將首次引入機器學習技術 – HKITBLOG
全面智能化！環法單車賽將首次引入機器學習技術
一年一度的環法單車賽將於 7 月 1 日至 23 日舉行。主辦機構阿莫里體育組織 (Amaury Sport Organisation，簡稱 A.S.O.) 與賽事官方技術合作夥伴達科 (Dimension Data) 於 6 月 29 日聯合宣布，今屆環法單車賽將首次引入機器學習技術，為全球的單車愛好者帶來前所未有的體驗。
由達科與 A.S.O. 共同開發的達科數據分析平台今年將引入機器學習技術和精密的演算法，把賽事即時數據與過往賽事的數據結合，並因應賽事進展提供更深入的分析。各選手的愛好者可利用車手的檔案了解個別車手的專項賽道和比賽情況。
安裝於每部單車座位下的全球衛星定位系統訊號轉發器是即時追蹤和數據分析解決方案的核心。轉發器收集的數據會結合賽道斜度及天氣情況等外部數據，得出個別車手的實時速度與所在地點、各個車手之間的距離，以及參賽隊伍陣容等種種分析結果；而另一特點是在 21 個賽段所產生並分析的數據點由去年的 1 億 2 千 8 百萬個激增至本年的 30 億個。
此外有關方面更首度利用預測性分析技術，預測發生不同賽事狀況的可能性，例如主車群會否在某賽段趕上突圍車手。
另一方面，今年的環法單車賽亦利用了一個完全基於雲端的虛擬化數據中心提供所需的運作規模，因而可減省在賽事現場負責操作系統的人手。由於雲端可在世界不同地方進行管理，所以這種方案模式同時提供了地理上的靈活性。
環法單車賽部分重點資料包括：
– 22 支隊伍的 198 位選手將於全長 3,540 公里的賽道產生超過 1 億 5000 萬個有關地理空間和環境的讀取值數據
– 環法單車賽的即時追蹤網站 racecenter.letour.fr 在 2016 年平均每秒處理 2,000 頁要求，而今年己經提升效能至支持每秒 25,000 頁要求
– 2016 年全球有來自 190 個國家的 100 個電視頻道播放了共 6,100 小時的節目。今年電視廣播的時數將由去年的 80 小時增加至今年的 105 小時，且賽事將由每個賽段的首公里便開始廣播
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我們應如何善用大數據以迎接共享經濟大趨勢？ – HKITBLOG
我們應如何善用大數據以迎接共享經濟大趨勢？
作者：奇虎 360 科技有限公司海外業務顧問葉青陽
五年前，普羅大眾可能從未想像過將自己閒置的資源與他人共用，也能成為一大商機，甚至掀起全球商業革命。短短數年間，共享經濟(Sharing Economy)浪潮在世界各地不斷升溫，不但衝擊傳統商業模式，更為我們習以為常的生活方式和消費習慣帶來前所未有的個人化體驗。共享經濟讓大眾只需透過網上平台，便可瞬間與陌生人連接，互相「分享」或「出租」任何物品，甚或無形的資源，如知識、技術和服務等。
近年世界各地大力鼓吹善用社會資源，加上互聯網及數據分析等技術愈趨普及，令共享經濟模式得以蓬勃發展。以為人熟識的旅遊住宿租賃網站為例，用戶可利用網上平台於目標地點尋找住宿，同時也可把自己的空置房間出租予他人；用戶既是租客，亦可身兼房東。如此具彈性的交易模式，令採用共享經濟的網上平台可輕易連接龐大的用戶基礎，從而衍生海量數據。但如何利用這些大數據才可達至有效的共享經濟業務模式？
收集龐大的數據資料後，必需鎖定數據的關連性，針對不同年齡、地域、教育水平及職業等類別的目標用戶作出深入分析，以便更精準了解各類用戶的背景與行為模式的相關性。另外，共享經濟業務模式講求隨時隨地提供實時資訊，對數據分析速度的要求極高。具高速數據挖掘技術的分析平台則可於彈指間解讀大量繁雜數據，轉化成具商業價值的資訊。透過獲取快而準的第一手數據分析，將更容易針對個別用戶推動個人化營銷，加強用戶在共享經濟下的專屬體驗。
大數據分析工具於共享經濟發揮重要角色，不但助業務了解其市場定位、目標用戶及潛力發展地區，更可比競爭對手更快掌握先機。早前奇虎 360 的大數據分析平台便就旅遊住宿租賃網站搜集了有關數據並進行分析：
分析用戶背景：數據結果顯示搜索該網上平台的主要用戶為網購狂及遊戲達人，逾八成年齡介乎 19-34 歲。此外七成用戶具有大學學歷或以上，收入屬中高至高水平。可見新興的共享經濟模式大多吸引具高教育水平、而且熟悉互聯網的千禧世代。當針對這群用戶進行推廣時，宜利用互聯網或搜尋引擎營銷方案，以便有效接觸用戶。
找出潛力發展地區：搜索該網上平台的用戶大部分在廣東地區，其次是北京、浙江、上海和江蘇。然而近年中國二線城市的網絡浸透率正不斷上升，發展潛力極大。因此網上平台可根據自身策略及定位，考慮加強開發二線城市，掌握先機。
共享經濟下的每位用戶都是海量數據的來源，有助網上平台提供實時共享資源，再透過數據分析工具獲取獨有見解，讓市場營銷人員在制定營銷策略或作出決策時都能取得競爭優勢，從而持續優化個人體驗，最終讓用戶得益。
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目前，大數據仍然不算普及，但並不代表大數據是沒有意義的技術，其價值及分析結果已經令很多企業家垂青。企業都在開始嘗試利用大數據來增強自己的企業業務競爭力，但是對於大數據分析行業來說，這技術仍然處於快速成長的初期，這領域仍有很多未定型的技術範疇，潛能可謂無法預視。現在企業最想知道的，應該是緊貼發展趨勢吧。以下有五項技術趨勢，CIO會更了解如何時署合適自身業務的大數據方案：
1.基於雲的大數據分析
Hadoop是用於處理大型資料集的一個框架和一組工具，這個最初設計在物理機上工作，但是目前這種現象已經改變，越來越多的基於雲的數據處理技術出現，例如Amazon AWS的Elastic MapReduce (EMR)，Google BigQuery中的資料分析服務，IBM的Bluemix雲平台等等，這些都是基於雲的大數據分析平台。
就目前而言，大數據的分析工作正開始向公用雲遷移，因為大數據分析需要一個安全、穩定、可靠的審計環境。目前已經有很多公司開始跟雲服務公司合作，希望得到一個能夠橫跨多個部門的雲平台來支援公司的業務資料分析。隨著雲平台成本的降低，這個趨勢將越發明顯，部署大數據已經不再是大企業專利。
2.Hadoop：新的企業資料作業系統
Hadoop分散式的分析框架，如今正在演變成分散式資源管理器，它可能將是資料分析的一個通用作業系統。有了這些系統，你可以將不同的資料操作和分析操作插入到Hadoop分散式存儲系統中來執行。由於SQL、MapReduce，在記憶體中，串流處理、圖形分析和其他類型的工作負載都能夠在Hadoop上有足夠的性能運行，越來越多的企業將會使用的Hadoop作為企業資料中心。
3.更多的預測分析
隨著大數據的發展，分析師不僅會累積更多的數據一起工作，而且還將處理大量許多屬性的工具。但是隨著大數據行業的發展，針對舊資料的分析更多的是為了提供預測的功能，畢竟人們更希望利用已有的資料來對未來預測有利的用途。
4.更多，更好的NoSQL
替代傳統的基於SQL的Relational Database的產品被稱為NoSQL，如今開始在特定種類的分析應用程式中普及。以這一增長趨勢估計，預計未來將有15至20個開源的NoSQL資料庫共同存在，他們各自有專長，這些資料庫會得到快速的發展。
5.在記憶體分析
使用記憶體來加快分析處理的技術如今越來越受歡迎，實時分析是很多企業使用者都喜歡的產品，目前很多基於記憶體的分析管理工具以及出現，其中以亞馬遜的HANA一體機尤為明顯。
總結：資料分析是一個熱門行業，未來有很大發展的空間，所以目前很多廠商都針對大數據分析領域推出產品，但是對於企業使用者來說，在選擇產品的時候要注意，由於目前資料分析尚沒有到達成熟的市場時期，所以市場上的分析工具參差不齊，在選擇產品的時候還是要選擇知名品牌為好。
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通過分析大數據，你將能預視未來發展趨勢，助你為未來的發展作出較準確的預測；不過分析大數據並非紙上談兵，背後高效的儲存裝置、系統等等，缺一不可；當然，以測試為目的，則另作別論。其實大數據分析所得出的數據，對不同企業亦同樣重要，而某些行業更是不可或缺，就好像賽車車隊便極需依賴這些數據作準確預測。
近日有一個十分吸引筆者的比賽，那就是由 F1 一級方程式與 Tata Communications 合作舉辦的 F1 連接性能創新獎；一級方程式 Santander 英國格蘭披治大賽 2014 (2014 FORMULA 1 SANTANDER BRITISH GRAND PRIX) 預備階段已正式公佈，而伴隨著的就是官方公佈了的第一階段比賽內容。
第一階段的比賽之中，參賽者需要想辦法用嶄新而有深入見解的方法將從一級方程式錦標賽管理公司的實時數據資料呈現出來。另外，比賽期望參賽者可以想出一些不同的視覺效果去表達這些數據，令觀眾在觀看比賽時更有新鮮感；雖然第一階段的比賽單純以展示數據形式作為題目，但現時大數據十分流行，加上車隊極需從大量非結構性數據中洞悉有價值的資訊，因此我們估計往後的比賽內容應離不開大數據分析等相關題材。
這個挑戰提供了相當大的空間讓參加者定義數據格式，更鼓勵他們想出一些不同的視覺效果去表達這些數據，不論是電視圖像抑或現在採用的額外資料頁，讓各大傳媒、Paddock Club 專用包廂的嘉賓、及消費者都可以在Formula1.com 和 F1 官方應用程式上接收到。
評判包括一級方程式錦標賽管理公司首席技術總監 John Morrison、2008 年世界一級方程式錦標賽 (2008 FIA Formula One Drivers’ World Champion) 及平治車隊英國一級方程式賽車手路易斯咸美頓、咸美頓 2014 年的車隊技術總監 Paddy Lowe、Tata Communications 一級方程式業務董事總經理 Mehul Kapadiaq，以及前 F1 賽車手及 Sky Sports F1 專業評述員 Martin Brundle。他們在不同的準則上，都依靠一級方程式錦標賽管理公司所提供的數據，並將會按參賽指引的一系列標準，評估參賽者所提交的建議書。
比賽要求參賽者展現出創意天分以及技術方面的知識。同時可以提出一個令人信服的建議。有關比賽的詳情可進入以下連結參考。
第二項挑戰將於一級方程式意大利大獎賽 2014 (2014 FORMULA 1 GRAN PREMIO D’ITALIA) 前公佈，而第三項即最後的挑戰將於美國格蘭披治大賽(2014 FORMULA 1 UNITED STATES GRAND PRIX)前夕公佈。
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