小餐廳大資料 引爆餐飲革命

圖說:「小餐廳大資料」研究計畫開跑,以Microsoft Azure 機器學習發現關聯性將資料變寶藏(左起:台灣微軟雲端事業發展副總經理周旺暾、森邦集團暨社團法人台灣連鎖加盟促進協會董事長/副理事長徐和森、iCHEF 共同創辦人/技術長何明政)。

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。

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