Microsoft 的「小餐廳大資料計畫 」

哈燒王 Hot3c，以機器學習引爆餐飲革命！ Microsoft 推出「小餐廳大資料計畫 」，自由時報，2016/3/11

行動化浪潮的驅使下，行動訂位、點餐、支付等相關應用應運而生，加上消費者意識抬頭，對於餐飲服務趨向精緻化，也帶動餐飲業者另一波「餐飲革命」轉型。因應傳統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。

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。