當你走進銀行,
自然排序
,上方的影像辨識感測裝置(Sensor)開始辨識你的性別、年紀,
FB粉絲團經營
,臉上表情來猜測你今天的心情;接著眼球辨識器會感測你的眼球正在關注什麼資訊、停留多久,
網站排名如何操作
,銀行藉此得知你對什麼樣的資訊感興趣;這是未來「智慧銀行」的雛形,
網路行銷
,銀行可以根據這些從各式感測裝置(Sensor)收集來的資訊,
網站排名如何操作
,增加對客戶的了解,
系統建置
,進而提供客戶真正需要的資訊,透過即時的互動,做到個人化的精準行銷。惟這些無所不在的感測裝置,所編織成的物聯網(IoT),就像人的四肢的一樣,可以即時搜集許多資料,但這些資料要變成有用的決策資訊,得靠後端的大腦,也就是熱門的大數據(Big Data)分析應用。物聯網已被視為第四次科技革命,根據顧能Gartner預測,2016年全球聯網設備將達到64億台,到2020更將擴大到260億台。而早在物聯網風潮掀起時,分析大廠SAS就已開始探索來自感測裝置與其他設備的資料。不只針對金融業,物聯網分析(SAS Analytics for IoT)技術也可應用在製造業、能源業、零售業等各個行業。例如在製造業,透過收集連接到設備的感測器所產生的資料並解讀這些資訊,不但可提升製程良率,甚至於也可預測工廠設備維修保固之需求。SAS 物聯網分析可幫助企業解讀快速產生及積累的資料,協助客戶根據資料做出正確決策,以提高產品安全性和品質、減少人身傷害等,並轉化成真正的利潤。近來世界上一些大型製造業、例如奇異電器、福特汽車等,都陸續導入SAS相關的物聯網大數據分析方案。,