2014年6月23日 星期一

從鮮奶配送看零售IT戰爭 全家便利商店抓住顧客有3秘訣

 
每週 二 出刊.2014.06.24
 
本 期 目 錄 簡介/舊報明細
從鮮奶配送看零售IT戰爭 全家便利商店抓住顧客有3秘訣
臉書全球大當機是自己出包,臉書:軟體設定出錯!
美國計畫打造全新物聯網郵政服務,優化1.7兆郵件遞送
亞馬遜Fire Phone手機問世,Firefly功能連接離線商機 ...
Sharp「自由造型」顯示技術讓液晶螢幕不再只有長方型
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Big Data權威:大資料問What比Why更重要

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特別報導 

從鮮奶配送看零售IT戰爭 全家便利商店抓住顧客有3秘訣

近年網購興起,導致便利商店顧客到店購物次數下降,全家便利商店資訊本部協理簡維國表示,今日的零售業之戰,IT絕對是決勝關鍵,零售業必需重視三件事,才能提高來客數


民眾平時在全家便利商店購買的鮮奶,從各店長下單到供應商配送全臺,僅需要短短幾個小時,而IT便是維持流程順暢的幕後功臣,全家便利商店資訊本部協理簡維國於5月29日表示,今日的零售業之戰,IT絕對是決勝關鍵。

全家便利商店店長負責控制店內存貨,每天晚上10點店長清點完架上鮮奶數量後,便會用手上的平板電腦,透過內部專用安全的Wi-Fi上網,連上訂貨系統下訂次日鮮奶數量。這份訂貨資料一份會送給全家的資料中心,另一份會送給供應商,供應商再將每一個物流倉庫需要的鮮奶數量資料,發送給早就出車正在高速公路上的鮮奶貨車,通知司機每一站要下的鮮奶數量,而物流倉庫陸續會在3點到5點間收到鮮奶。

在完成理貨後,便利商店各店所需要的商品會在凌晨5點前從物流倉庫出發,按路線依序送貨,鮮奶於6點左右便會送達便利商店,因此媽媽們早上能買到最新鮮的牛奶給小朋友當早餐。

光是這一個鮮奶商品從供應商到便利商店的例子,為了維持物流順暢,從訂貨、理貨、下貨和收貨等過程,都需要使用到很多的資訊系統,簡維國說,這只是全家便利商店資訊系統應用的其中一小塊,再加上MMK(多媒體事務機)和POS(服務情報系統)等,一整年不含建置新系統的情況下,全家的IT預算是5億元,由此可知零售業對於IT的依賴程度是很高的。

簡維國表示,自己對於零售業的變遷是很有感覺的,因為親身經歷了整個過程,早期從傳統雜貨店,想要買什麼東西由老闆拿給消費者,轉變成便利商店提供舒服的環境,讓消費者慢慢地逛,然後自己拿商品去櫃臺結帳,在這轉變過程,IT在之中,扮演的角色也越趨重要。

直至今日,全家便利商店發展已達約3,000家分店,而競爭對手7-11約5,000家分店,再加上其他便利商店品牌,臺灣便利商店密度達到全球之冠,而簡維國說,看似飽和穩定的市場,仍然有非常多的變化。

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新聞 

臉書全球大當機是自己出包,臉書:軟體設定出錯!

昨日下午,臉書發生全球大規模的當機事件,包括臺灣及國外臉書用戶在內,皆無法在同一時間登入臉書,所幸服務在中斷半小時後陸續恢復正常,而這起臉書大當機一度曾謠傳是因遭受網路駭客的大規模DDoS攻擊導致。

昨日下午,臉書發生全球大規模的當機事件,包括臺灣及國外臉書用戶在內,皆無法在同一時間登入臉書,影響所及超過12億臉書用戶,所幸服務在中斷半小時後陸續恢復正常。

這起大規模臉書服務大當機,是發生在臺灣時間周四(6/19)約下午4點5分,只要登入臉書網頁,就會出現無法提供服務的顯示頁面,一直到約下午4點25分左右當機狀況才陸續恢復正常。不過這將近半小時期間,不僅臺灣用戶無法登入臉書服務,國外各地也陸續傳出災情,許多網站臉書按讚或分享連結功能皆失效,不少臉書用戶紛紛轉而透過Twitter、微博、噗浪(plurk)等社交工具上網求助。

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特別報導 

美國計畫打造全新物聯網郵政服務,優化1.7兆郵件遞送

本周三(6/18)美國郵政局公布,計畫打造新的物聯網郵政服務,未來也將透過與關鍵供應商合作,結合低功耗感應器和新的無線技術,改善郵政數據管理的效能,提供更好的郵政服務。


本周三(6/18)美國郵政局公布,計畫打造新的物聯網郵政服務,未來也將透過與關鍵供應商合作,結合低功耗感應器和新的無線技術,改善郵政數據管理的效能,提供更好的郵政服務。

事實上,美國郵政局一直以來都是巨量資料的創造者,光一年就可掃瞄超過1.7 兆筆的信件與包裹,但龐大的資料,過去卻一直無法得到有效使用。而為了解決這項難題,今年1月,美國郵政獨立機構的聯邦郵政檢察局(Office of the Inspector General,OIG)則提出一個物聯網郵政服務(Internet of Postal Things,IoPT)概念,並於最新公開招標文件上公布這項新計畫。

根據OIG表示,這項新計畫,旨在採用物聯網蒐集技術,用以改善郵政營運、基礎設施,以及產品與服務,像是將感應器裝設於機器、車輛、郵筒、甚至是郵差身上,結合軟體與大資料分析工具,改善郵政數據管理的效能,提供更好的郵政服務。此外,經由該技術取得的資料,也能提供它部門使用,如財政、交通等,提升政府部門的行政效能。

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新聞 

亞馬遜Fire Phone手機問世,Firefly功能連接離線商機!

Firefly功能可以讓你在實體世界看到的東西,馬上化為線上的具體行動,甚至連結到Amazon的線上購物。該功能的使用方式,使用者只要按下手機左邊的專屬按鍵,就可利用手機相機讀取條碼,或者是名片及報章雜誌的文字訊息,如電話、e-mail,然後讓使用者立即採取行動,例如造訪網站、寄e-mal,或是撥打電話。


亞馬遜(Amazon)的自有品牌手機Fire Phone正式發表,即日起開放預購,預計在7月25日正式上市,並與AT&T獨家搭售。

Fire Phone具備4.7吋螢幕,採用亞馬遜名為Fire OS的自有Android作業系統,搭載2.2GHz四核處理器、Adreno 339繪圖處理器及2GB記憶體、1300萬畫素相機,前後皆採康寧的Gorilla Glass。

Fire Phone提供 32GB及64GB版本,目前在美國獨家搭售AT&T兩年合約,價格分別為199.99美元及299.99美元,空機價則為649美元。不論是從AT&T或亞馬遜購買的Fire Phone皆附一年Amazon Prime會員資格,用戶並享有亞馬遜的Kindle借書服務及音樂下載服務。

在軟體設計上Fire Phone介面類似Kindel Fire HDX,除了一般的應用及軟體商店外,亞馬遜並強調Fire Phone的數項功能。如Firefly是手機上一個實體按鍵,按下後用戶可掃瞄產品的條碼、網址、郵件或電話,並由亞馬遜提供相關資訊,或導向Amazon.com購物。

ynamic Perspective(動態觀點)是利用手機的前向鏡頭及追蹤感應器偵測,以創造手機上的3D影像功能。至於它的實際應用,據媒體報導,亞馬遜執行長Jeff Bezos將手機傾斜來看地圖時,即在某個角度下顯示特定街道名稱,或在店內觀看貨架上的商品資訊。該公司網站則指出,Dynamic Perspective可讓用戶在手機上以各種角度觀看亞馬遜產品目錄內的商品,如衣服、鞋子等等。
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Sharp「自由造型」顯示技術讓液晶螢幕不再只有長方型

Free Form Display技術目前並未發表投入實用與量產化的時期,也許仍有需要克服的實用化瓶頸,Sharp僅表示將盡快在液晶螢幕生產線投入此技術。

日本Sharp發表Free Form Display液晶製造技術,至今為止的顯示器形狀設計概念將因此技術而大為改變,可因應不同的應用程式、不同的使用範疇,製作最為適當的液晶螢幕形狀。

液晶螢幕製造技術發展至今,已有高亮度、廣視野角、環境耐候與觸控等附加價值,而Sharp所研發的新技術Free Form Display(自由造型顯示器),則是可配合螢幕使用特性,跳脫四方形的侷限,轉變為圓形或其他自由形狀的液晶螢幕。

至今為止的液晶螢幕受限於必須在顯示區域外圍配置Gate Driver驅動電路,因此螢幕四周一定會有邊框區域,而四方型是最為常見也最合理的設計方式。不過Sharp以新技術試作的顯示器可將Gate Driver驅動電路分散配置於顯示區域內的畫素中,除去電路後邊框自然能做得非常細小,亦即可配合顯示區域,設計形狀不受限的液晶螢幕。

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特別報導 

Big Data權威:大資料問What比Why更重要

大資料權威專家麥爾荀伯格:比起問「Why」的因果關係,大資料更看重的是問「What」的相關性

近日美國大資料權威專家麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schonberger)來臺分享大資料趨勢。他認為,大資料三大特性,是巨量、雜亂和相關性,而不是一般常見的3V(Volume、Velocity、Variety)定義。如何從這些看似雜亂無章的巨量資料中,找出最適合的相關性,並以此來改變決策,幫助我們更了解世界,正是企業和政府所面臨的新挑戰。

麥爾荀伯格早年曾是名程式設計師,年僅20歲就創立一家防毒軟體公司,推出的防毒軟體一度獲選為澳洲年度暢銷軟體之一。他在哈佛大學攻讀法律,並取得倫敦經濟學院經濟碩士,而後對於大資料領域有著深入且廣泛的研究,曾發表過上百篇專論和書藉,現為牛津大學網際網路研究所教授,專攻網路治理與法規,並著有《Big Data》(臺譯:大數據)等著作。

麥爾荀伯格認為,經過蒐集而來的大資料,往往具備有三大特性,第一就是擁有非常多的訊息量。

這邊所指的「多」代表的是具有一定規模的完整資料,可透過蒐集分析發現具有相關性的問題或現象。他以過去相機對焦為例,一般只有在對焦範圍內拍出來的人物輪廓才會清晰,但範圍以外的人物輪廓往往會是模糊的,但是改用一臺可先拍照後對焦的光場相機,就能先將所有人物資料完整紀錄下來,之後在決定照片要以誰為主角,也不需要花費時間重拍,還可以獲得更多有關照片的細節。麥爾荀伯格認為,盡可能蒐集越多的完整資料,也是同樣的道理,蒐集妥了以後再進一步決定用途。

麥爾荀伯格提出的大資料第二個特性是雜亂。相較於過去受限於測量能力的限制,能取得的資料往往不多,因此會注重資料的精確性。但是,當面對的是雜亂且複雜的大資料時,就不能再以過去傳統少量資料的方式去分析,而是要有新的作法。他說,大資料要求的並不是一點錯都無法容忍接受的精確資料,更多時候反而容許有測量誤差的資料,只要透過分析可以得出有用的資料,就不用為了那一兩棵樹而放棄一整座森林。

比起問why,大資料更看重的是問What相關性

至於大資料第三個特性則是相關性,麥爾荀伯格解釋,比起問「Why」的因果關係,大資料更看重的是問「What」的』相關性。「重要的是先了解,資料要告訴我們『什麼』而不是『為什麼」。他以美國知名零售商沃爾瑪當例子,當他們在進行大資料分析時發現,每當颶風即將抵達前,當地居民除了上超市去買手電筒和電池之外,還會買了一堆被稱為是Pop-Tarts的草莓甜點,這樣的發現也替沃爾瑪帶來龐大商機,至於顧客為什麼會買這些甜點就不是那麼重要了。同樣的道理,當亞馬遜和Netflix 在推薦顧客產品時,同樣也不知道為什麼要推薦這些書或DVD影片,只要知道顧客會買單就好。

另一個麥爾荀伯格舉的例子是語言翻譯。1950年代的美國電腦科學家,曾試圖透過文法規則讓機器大量翻譯俄語資料,花了12年時間投入近數十億美元,最終還是宣告失敗。當時,IBM也在個人電腦加入更多語句和文法規則,並以此成功翻譯了60個俄文短句,但因無法進行大量翻譯也告失敗,就算是在1990年時,IBM試圖透過新開發的統計機器來翻譯10年份的加拿大國會文件資料(含英法雙語),儘管的確改善了機器翻譯的品質,但最後因投入大筆資金卻無法得到相應成果,只好退出放棄。

反觀當時還是名不見經傳的小公司Google,成立僅僅不到10年時間就完成了這項不可能任務,推出了翻譯服務,而其採用的方式只不過就蒐集了幾千億筆的網路資料來分析,其中有包括歐盟語言、網站語言、書籍和說明手冊等五花八門的資料,儘管這些資料品質參差不齊,但透過彙整分析卻能翻譯出更為精確的語句。

麥爾荀伯格舉的最後一個例子則是早產兒診斷,Carolyn McGregor博士率領了安大略理工學院與IBM的研究人員,共同開發一套身體健康追蹤系統,可以即時追縱早產兒的健康資料,包括像是心跳、呼吸、體溫、血壓等身體症狀,並且每秒鐘會回傳1,260筆資料給醫生。醫生透過這套系統可經觀察細微媽媽體內嬰兒的身體變化,提早24小時前預測出是否為早產兒的可能性,以挽救更多的生命。後來Carolyn McGregor用大資料技術來分析這些資料後,還發現早產兒在嚴重感染前,反而生命跡象會有一段時間維持穩定,顛覆了過去一般認為早產而身體先惡化再感染的理論。倘若Carolyn McGregor只專注於研究身體惡化與感染間的因果關係,就無法得到這個發現。

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