因應餐廳營運模式的革新，資廚管理顧問有限公司(iCHEF)、微軟、森邦集團、國立清華大學服務科學研究所合作「小餐廳大資料」研究專案，透過iCHEF POS App收集森邦集團旗下「Tino’s Pizza」餐廳的資料，利用微軟 Microsoft Azure 機器學習工具對所獲得的資料進行分析與預測，並委任國立清華大學服務科學研究所進行研究，以找出餐廳經營的潛規則並開發出自動化經營工具，打造餐廳營運最佳模式。
「小餐廳大資料」Microsoft Azure機器學習工具立大功
經由「小餐廳大資料」計畫，研究者發現餐廳內所蘊含的資料小宇宙，不光只是營收報表上的數字，透過iCHEF POS App 可得知，在每一筆交易記錄背後，都記載有口味偏好、經手人員與出菜時間等超過40個資料點，一家每一天有100組客人的小餐廳，每年就會產生出超過100萬筆的資料點以及超過2兆種關聯的方式，此數字比銀河系的行星還多10倍。若能洞悉資料彼此之間的關聯與衍生意義，將有助於店家改善營運並有效提升顧客滿意度。
機器學習具有可處理大量資料、找出規則、快速判斷、進行分析與預測等特點，因此深獲擅長統計學、人工智慧的資料科學家等專業人士的青睞，以往部署需耗費成本，建置高階的硬體設備及複雜的軟體環境，要應用在實務上門檻極高。然而，Microsoft Azure公有雲服務讓客戶的建置成本、學習成本及管理成本大幅下降，特別是Microsoft Azure 的機器學習(Machine Learning)提供了處理大數據的基礎建設、機器學習的演算法、硬體運算資源以及將模型變成 Web Service 等服務，讓開發團隊可以專注於資料的蒐集、要解決的問題、判斷要「學習」什麼問題等，至於其它運算的工作，就放心讓 Microsoft Azure 機器學習這個平台來完成。
在此服務下，無論使用者的資料是否放在Microsoft Azure上，都可以拉進 Microsoft Azure 機器學習內進行學習，以採用最佳的演算法及簡易的拖放功能介面，讓開發人員及資料科學家只需點選幾下，便能把想法轉為實際部署。因為以上優勢，Microsoft Azure 的機器學習獲得iCHEF青睞，成為「小餐廳大資料」研究計畫的戰略武器。
在實際應用上，Microsoft Azure 的機器學習除了內建演算法，也提供R或Python擴充，讓使用者可輕鬆地建置、部署及共用預測性分析解決方案。海量資料當道下，Microsoft Azure 機器學習能夠分析使用者的行為模式與習慣，甚至預測未來消費者行為與趨勢，以差異化策略增加客戶的忠誠度與黏著度，進而協助企業優化乃至於改變服務模式。
全球尖端科技帶進小餐廳 引爆大商機
「我們想把大資料科技帶進小餐廳中，而這是在台灣進行的世界級研究 」負責主持本研究的國立清華大學服務科技與管理中心的主任 Dr. Galit Shulie 表示，「iCHEF 的 POS App 以非常完整的資料結構紀錄了餐廳的海量營運資料，然後服務科學研究所的國際研究團隊以此資料為基礎，利用Microsoft Azure雲端服務上的先進工具來進行研究分析，要透過大數據探索出對如何開餐廳的全新觀點。」
森邦集團率先加入「小餐廳大資料」計畫
「台灣活躍的餐飲文化造就了世界級的餐飲產業，特別反應在連鎖加盟體系上，台灣其實擁有超過 2,000 家連鎖加盟品牌總部，是全世界密度最高的國家。其中一半以上是餐飲業者，更有超過 100 個品牌已國際化發展。」森邦集團董事長同時也是台灣連鎖加盟協會副理事長徐和森表示，「森邦一直以來致力於透過『拉亞漢堡』等品牌體系，協助想創業的加盟主能在餐飲業獲得成功，現在透過大數據科技的導入，相信將來海內外的加盟主將獲得更大的競爭優勢，開出真正是 21 世紀的餐廳 。」
小餐廳大資料專案未來將開放全球更多餐飲品牌加入研究，力求讓開餐廳變一門更好的生意。透過Microsoft Azure 機器學習，將為餐廳業主在創造好生意同時，更能將資料轉化為無限商機。
