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為什麼我們需要建置數據精靈(PIXBOT)

痞客邦是目前在華人地區最大創作平台，每天有 770萬UV及2800萬PV，這些相當都多網友們每天都在使用我們的服務，進而產生大量的數據資料，而這些資料都是經由內部所研發的一套系統 PIXinsight 進行收集及運算。內部各營運單位相常依賴這些數據來作一步的服務優化與商業決策，例如內部我們有個廣告系統 Falcon 其目標族群指向投遞就是透過 PIXinsight 所大量分析網友瀏覽習性來一一辨識這些網友們(未登入狀態下)。雖然上述內部的營系統已經開始大量使用 PIXinsight，但是要讓營運人員能快速(一分鐘內) 進行 ad-hoc query 取得分析資料是很因難的，因為不管是使用者需要多次的介面操作或者是因為功能的複雜度造成系統複雜都是原因之一。再來由於是新進使用者的學習成本，因為不是所有人的都善於使用操作數據軟體，如何拉近數據科技與使用者的距離也是推行 Data Driven Company 其中一項關鍵因素。

資料科學是火星科技？如何拉近使用者與數據之間的距離

基於上述的一些在公司內部的觀察及多年的工作經驗發現主要以下問題

• 操作軟體太複雜: 一般使用者對於大量設定選項及大量的資料有先天上的抗拒，過多的頁面與資料會產生所謂的 Information overload 的現像，故通常這樣系統需要有經驗(受過訓練)使用才能進行操作，所以一時間過多的圖表資訊往往超過 Human Bandwith 的限制，反而造成使用者心中的反感進而無法順利取得寶貴的資訊。

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繼上一篇介紹如何設計數據精靈及相關理念，這一篇將著重於系統實作這方面

ChatBot 平台的選擇 : 雖然聊天平台(chat platform )已經行之有年，各位如果是 6 7 年級生的話，一定從最早的 BBS ICQ Yahoo Messenger MSN Messenger Skype開始用起(覺得自已變老了 Orz )，到這幾年比較紅的有 WhatsApp Line WeChat 及近期 Facebook Messenger 上述這些為一般大眾消費者所熟悉，功能也較偏向於朋友之間交流。但由於數據系統是屬於公司作業流程中的一環，故與一般大眾消費者在聊天交友屬性的平台截然不同。所幸這點 PIXNET 在這點在先前就已經導入 hipchat ，並大量運用內部工作流程之中，而在近一年的時間我們也導入了最近非常的火紅 Slack 。目前在內部工作流程上扮演了很重要的角色，從最開始程式噴 Error Log、線上服務中斷通知、YouTube 點歌、專案設計稿變更通知到甚至提醒訂下午茶。在眾多可選擇的平台底下當然是以 Slack 作為數據精靈(PIXBOT內部版)的平台。
PS : 而最近數位時代也針對各家聊天工作平台作了很詳細的介紹可以參考此篇文章以聊天為導向的團隊協作工具。

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跑去四平街買的
檢視較大的地圖

地址如下

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由我們執行長 jenny 成立的PIXNET 單車社

以下為單車社成員 

好久沒騎這麼熱血了

透早騎車才能看到的美景

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懶得寫字

只好發一堆照片出來

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