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在資訊爆炸的時代，如何從資料中汲取關鍵訊息，成為一大挑戰。 優拓資訊以本身優異的演算法與資料科學專精，結合 Microsoft Azure 的雲端運算資源和先進科技如機器學習（Machine Learning），成功協助台灣知名企業及大型機構落實資訊分析需求，預見未來。
優拓資訊共同創辦人林紹軒表示：「Microsoft Azure不僅是我們建立原型、概念驗證、效益展示 和進行測試的最佳環境，同時也是我們許多客戶選 擇運行資訊分析系統的平台。高知名的公有雲平台 更容易獲得客戶信賴，而微軟全力協助我們學習並 掌握 Microsoft Azure 的各項工具元件，也讓我們在 服務客戶時能有更多的選擇。」
高達 93% 的預測精準度
偏好預測模型、行為數據追蹤和數據系統建置是 優拓主要提供的三大服務，主力市場以金融業、醫 療業、零售業、製造業和數位媒體為重。
優拓資訊顧問黃鐘揚說明，在跟企業客戶洽談資 料分析服務的時後，很重要的是要確認兩件事情， 第一是要跟客戶確認他們想分析的問題是有商業價 值的。常常客戶提出的資料分析需求，只是希望從 煩雜的數據中看到各種維度的統計結果，他們以為 從資料的彙整、視覺化當中就可以看出一些商業的 洞察，但如果一開始想要分析的命題不夠深入，往 往分析出來的結果只是符合了他們自己的直覺，而 無法感受到額外的商業價值。因此，一定要在一開 始訪談的時候就協助客戶去挖掘、定義出更深層的 分析問題。例如：如果企業對於現有客戶的樣貌分 析感到興趣，就應該跟他們討論是否可以利用機器 學習找出潛在的客戶，這樣才是商業價值之所在。
另一件重要的事情則是要確認公司的技術可以解 決客戶的問題。事實上一般企業客戶對新技術的認 知、掌握度往往不足，對於像是機器學習、深度學習（Deep Learning）等技術，有時會有誤解。所以， 他們會提出像是作業流程最佳化、或是超越現有人 工智慧能力的需求，而這些都不適合直接用資料分 析的方法來解決。因此，確保用對的技術來解決對的問題，優拓才能在資料分析的服務上展現具體的效益。
符合了上述兩項條件，資料分析就可以幫客戶帶來莫大的商機。以優拓服務過的某家大型汽車代理 商為例，因為他們主要營收來源是售後服務，所以 希望能透過資料分析來找到潛在客戶，進而精準推 銷客戶感興趣的服務組合。不過由於他們之前曾經 更換過資料庫品牌而導致資料格式不一，因此優拓 使用 SQL Server修正了多達三成的資料。接下來再 以車籍、車主資料、原廠維修記錄等條件為基礎， 利用 Microsoft Azure 的機器學習建立預測模型，以一個月的時間完成概念驗證（PoC），目前已經要 開始進行維修廠的實測。
黃鐘揚說：「透過機器學習建立的預測模型在大 型汽車代理商的實際應用裡，發揮高達 93%的準確 度。當初如果沒有 Microsoft Azure，可能要多費一 到兩倍的時間才能完成概念驗證。」
從一年縮減為一個月的建模速度
對優拓而言，微軟解決方案的介面很友善，從 SQL Server、Azure 到 Power BI 的完整串連，免除 了從頭開發的心力。更重要的是，同一品牌環境不 但可以節省整合心力，也能精簡開發部署的過程。
像是優拓協助大型醫學中心進行醫療風險分析， 以舊有模式建立預測模型的開發時間需要一年，但 利用機器學習只需一至兩個月就能完成，而且在細 微度和準確度更是有過之而無不及。林紹軒指出， 傳統的預測方式只能將客群對象劃分為數個族群， 但透過機器學習，可以精細呈現出人與人的不同。
此外，優拓也協助某大品牌電腦手機廠進行雲端 平台建置與物聯網（IoT）資料分析，應用範例包括 對老人和小孩的追蹤與即時定位，這項專案則運用了 Microsoft Azure 的 IoT Suite。
事實上，優拓本身的系統幾乎都是以開放原始碼 工具來開發，客戶端的資料庫品牌也各有不同，但 Microsoft Azure 都能提供完整支援，在功能元件的運用也很有彈性，例如：Machine Learning Studio 就能自行開發並加掛模組來做進階應用。
目前，優拓使用的微軟解決方案包括 SQL Server 和 Power BI，以及 Microsoft Azure 的虛擬機器、 機器學習、IoT Suite 和儲存體等服務項目，同時也預期未來將會有客戶走向 Hadoop 架構，Microsoft Azure 必然能提供最佳支援。林紹軒說：「我們為了 向客戶推薦而仔細研究各家公有雲品牌，Microsoft Azure 所提供的公有雲服務可說是最為完整。」
拓展模組化產業應用與海外業務
無論是雲端或機器學習，目前對一般企業都是很 高的技術門檻，也是最近幾年才慢慢培育出相關人 才，而在合作的過程裡，黃鐘揚認為微軟的一大優 點就是人的服務做得很好，專業能力強，回應速度 也很快。
放眼 2016 年，除了持續從客戶專案的經驗裡歸 納出資料分析的重要模組，為不同產業別發展出深 度的模組化解決方案，以台灣奠定的基礎複製成功 經驗並走向海外市場也是優拓的目標之一。
黃鐘揚表示：「以我個人過去在矽谷新創公司的工作經驗，台灣除了市場比較小，其他條件都不輸 人。資料分析是大勢所趨，軟體業也很適合年輕人創業，關鍵在於選對創業的題目，優拓能在成立一 年內就順利贏得許多客戶，就是走出去與社會對談， 透過與企業及決策者的互動，找到真正重要的問題 與需求，期望我們能集結優秀的人才，找到對的商業模式，為台灣軟體產業走出一條路來。」