大數據所具備價值，最主要在於透過數據分析，可進行各種預測，而想要讓數據更具有指標意義，去中心化無法被任何中心單位竄改資料、數據的區塊鏈技術，就可能成為大數據發展相當重要核心節點。
探討大數據相當知名案例便是Google透過用戶搜尋行為資訊，比美國疾病管制局還早察覺傳染病蔓延。武漢肺炎期間，如Facebook等網路平台單位也想切入進行大數據收集以找到有助肺炎疫情擴散切入點；只是比起Google能掌握用戶自主搜尋行為，Facebook作法是邀請網友填寫問券回報健康狀況。
之所以探討大數據時會結合區塊鏈技術做思考，最主要原因便是要確保資訊確實，不同於用戶搜尋行為，問卷這種資料收集方式本身就充滿相當多不確定性，甚至用戶提供資料本身就可能存在錯誤。
倘若用戶自主搜尋行為是大數據高價值資訊，那麼區塊鏈技術去中心化這個特性就就極為重要，因為如果搜尋結果或資料篩選會被人為操控，那麼自然大數據也就不具備任何預測、分析價值。
Facebook做為全球最大社群平台，在收購Instagram後用戶觸及更加廣泛，所能收集用戶資訊也更多元。從大數據收集角度來看，無論是FB或IG用戶都熱衷使用的打卡資訊更可能比搜尋資訊傳遞出更多資料。
只是礙於用戶個資收集限制，事實上平台端還是有相當多資料無法擷取，那麼如果整合區塊鏈技術加密機制是否更能避開爭議？
當用戶網路行為越來越高頻，如何從平台中獲取大數據資料就成為極為重要數據分析工作，但關鍵更在於區塊鏈技術這個新興產物，能否讓數據收集產生更多價值？
大數據來源本就該「「隱性」，才會能具備預測價值。
Facebook透過收集用戶問卷來收集與疫情相關資訊，本身也算發揮全球最大社群龍頭平台掌握最大量體用戶這個優勢，只是問卷除了用戶未必想告知健康狀況造成回收數量有限，更大關鍵在民眾面對問卷通常都會選擇避開反面答覆。
與之相對，臉書用戶本身每天發布資訊甚至是一直以來都謠傳，臉書APP會監測用戶所說話語這件事，或許具有更多大數據價值，因為這是從用戶行為實際做大數據分析。
一提到「數據」，多數人可能直覺都會想到數值化那種「數據」，但大數據也可以解讀為巨量資訊，也就是任何文字、現象等資訊都可以成為分析、預測指標，甚至資訊還比數據還要來得有用，只是判讀的智能系統也必須更強就是。
臉書本來就會對用戶上傳資料進行文字、圖片辨識以確認是否有不良內容，這類自發性資訊將可避免偏差，避免區塊鏈技術因無法竄改，造成錯誤資訊造成溯源系統失去價值。
大數據來源事實上才是區塊鏈技術能否成為數據預測分析成功關鍵重點，因為用戶搜尋這類行為本來就對疾病預防具有相當大幫助。
談大數據或許太遙遠，但企業也必須知道數據價值。
對台北、桃園、台中、台南、高雄等地一般企業來說，談大數據有些遙遠，又或者應該說能掌握巨量資訊的企業相當少，台灣真要說自己手上掌握巨量數據大概只有Google跟幾個大型電商平台。
而對台北、桃園、台中、台南、高雄等地一般企業來說大數據實際應用於行銷上當然就是透過解讀數據幫助自己找到更精準行銷方向，最簡單應用層面大概就是Google Trends。
舉例來說，台南先前突然大量爆發登革熱，甚至疫情比長期有登革熱問題的高雄來得嚴重，透過Google Trend搜尋登革熱這個關鍵字後會發現，在那之前全台有搜尋過登革熱的縣市只有台北跟高雄，這代表台南相當少人搜尋過相關資訊，而對於疾病不了解就是造成傳染病無法即時遏止擴散主因。
台北、桃園、台中、台南、高雄等地企業將區塊鏈技術收集資料，只要能掌握正確大數據來源，就能打造有助預測分析甚至是後續復盤有效資訊。
在商業應用上，投靠大平台獲取數據是個方式，這種作法就類似天貓小店，天貓藉由提供消費者購買數據來做為各家天貓小店進貨依據。只是一般電商平台其實不會提供這些數據給進駐廠商，台北、桃園、台中、台南、高雄等地企業就要懂得尋找數據調查公司收集對數據來做為分析依據。
最基本當然就是自家會員購買數據，當有一天你打算規劃實體店時，電商品牌就要懂得以過往數據做為依歸進行決策基礎。
撰文者／銀河數位行銷領航員
（全篇圖文由銀河互動網路《iMarketing銀河數位行銷學》授權刊載，未經授權，請勿轉載！）
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