巨匠電腦分享：Uber的大數據旅程沒有終點

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巨匠電腦分享，Uber的大數據旅程沒有終點
從您打開手機、啟動 Uber 的那一刻起，這個 app 背後龐大的系統就開始記錄你的資料，叫車的地點，司機前來接你花費的時間，整趟路程的行進距離、路徑與總時程，最終抵達的目的地。

如您一樣的千百萬名乘客，在近 300 座城市、每天平均百萬趟次、截至 2014 年 1.4 億趟次，累積起來的巨量資料，讓 Uber 成了一家名符其實的大數據公司。

服務的根基：配對、共乘、價格

在 Uber 的工程團隊裡面，有 15 個人專職負責數據分析的工作。他們是你手機中精準計算「司機將於 5 分鐘之後抵達」的功臣，也是惡名昭彰的浮動定價操縱者，Uber 駕駛握有的熱點地圖，亦由這個團隊生成。

從使用者與駕駛蒐集到的資料，Uber 得以開發演算法分析供需關係，他們必須確保在各個區域中的每個時段，都有足夠的司機數量可以承接所有使用者的需求。在這個過程中，Uber 為雙方創造了價值：乘客能夠氣定神閒在幾分鐘之內搭上一台黑頭車，駕駛也不必在街頭亂繞碰運氣，app 在手，隨時會有生意上門。

另一方面，Uber 共乘服務 UberPool 雖然被許多國家嚴加管制，但 CEO Travis Kalanick 聲稱，這項共乘服務能在未來幾年，讓倫敦街道少掉 1/3 的車輛，解決惱人的交通堵塞問題。UberPool 能夠找到路線類似的幾名乘客，安排同一個司機順路接送。根據 Uber 部落格，推出 UberPool 的原因也是因為他們從數據中發現，在紐約有大量的使用者上車、下車的地點與時間其實都很相近，因此推出共乘服務是很自然而然的策略。

偶爾遇到耶誕夜、跨年、颳風下雨的日子，急著搭車參加派對或返家的時刻，打開 Uber 卻赫然發現價格漲了 4.5 倍，這也是大數據演算即時交通狀況與旅程時間，在叫車使用者突然暴增時，調漲價格吸引更多司機上街消化需求。

大數據非神話，別用它來使壞

不過，數據畢竟缺乏人性，開趴節慶要消費者多付點代價是合理的，然而過去就曾發生過紐約暴風雪、雪梨挾持人質等不幸事件，大批人們匆忙逃命之餘，Uber 價格照漲不誤，被罵得狗血淋頭，每每造成公關危機。

畢竟，大數據不是神話，它服務的終歸是人，還是有賴各部門協調適時按照各種不同情況反映。只是 Uber 這家公司一直以作風大膽著稱，雖然「自動化」帶來教訓，但 Uber 居然又自己挖坑給自己跳：毫不遮掩他們怎麼分析使用者的數據。

今年初 Uber 發表了一篇「榮耀之旅」的調查，文案寫著「我知道，我們不是你們生命中的唯一愛人，我們也知道，你們會在別的地方尋找愛情」——Uber 對使用者的數據進行過濾，專門挑選夜晚 10 點到凌晨 4 點，在 4-6 個鐘頭內連續叫車的使用者，記錄他們的上下車地點，繪製成「一夜情地圖」，引發軒然大波，Uber 隨即撤掉該篇部落格文章。

真正的金礦：把使用者數據賣給其他企業

縱使爭議多，仍不妨礙 Uber 擴張全球版圖的野心，當然，也不構成他們深度利用使用者數據的絆腳石。

用 Uber 用得很兇的富比士雜誌特約作者 Ron Hirson 描述，現在全世界只有四個人／公司掌握他每分每秒的行蹤，一個是他妻子，一個是 Siri 語音助理背後的蘋果公司，一個是美國老大哥國安局 NSA，另外一個就是 Uber 了。他住哪裡、於哪裡工作、在哪裡用餐、到哪裡旅行、所有他曾造訪的地點，全逃不過 Uber 的法眼。

「我不再只是一名乘客或旅人，而是一座大數據的金礦。」Ron Hirson 形容 Uber 將轉變為一家與 Google、Facebook、Visa 等企業，使用從你我身上挖掘出來的大量資訊打造新服務，並且把這些數據賣給其他公司，賺取營收。

最近 Uber 就和美國高級連鎖飯店集團喜達屋合作，使用者可以把自己的 Uber 帳戶與喜達屋會員帳戶聯繫起來，搭乘 Uber 的同時也可獲得喜達屋的積分，交換條件是把自己所有 Uber 的帳戶，包括姓名、email、搭乘 Uber 的所有行為與路線，完完整整交給喜達屋。於是，當作者飛往西雅圖出差，坐上 Uber 抵達一家「非喜達屋集團」旗下的飯店，他們就會同步收到通知，得知自己痛失一名客戶，下次就會搶先以贈送優惠等方式，殷殷期待 Uber 送來這位曾經錯過的客戶。

Uber 可以和航空公司、餐廳、夜店、酒吧等地展開類似的合作模式，讓合作公司可以「預知」你的行程，擄獲更多潛在客戶。使用者對 Uber 的重度依賴，也為 Uber 累積大量可貴的資料，它知道每座城市最受歡迎的餐廳與酒吧或玩樂地點，如果使用者也願意交出自己的私人資料換取優惠，這就表示 Uber 的「大數據」技術不只發揮在核心業務上，更能在營收上創造額外的巨大貢獻。

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文章與圖片出處: http://www.inside.com.tw/2015/07/17/uber-big-data

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