Alteryx 應用案例｜F1 競技賽道上的數據分析秘密
F1賽車（世界一級方程式錦標賽）是世界上最昂貴、速度最快、科技含量最高的運動，這種秒差即定勝敗的頂尖競技運動場上，冠軍團隊不只靠腦力與體力，更要靠科技
一如現在的商業環境與卓越企業，賽車隊伍會需要分析龐大的數據來提升競爭力。麥拉倫賽車（McLaren Racing) 是史上最強 F1 車隊之一，也是成功從私人車隊進化為廠隊的60年英國傳奇品牌，更是在賽道上、賽道外充分利用數據分析的先驅
他們與 Alteryx 密切合作，透過 Alteryx 平台來處理數據，提高賽車性能和車手行為的理解、優化比賽表現，因為可以非常即時與精確的基於數據去做決策，而帶來更好的競爭力
本文分享麥拉倫賽車一開始面臨哪些數據分析方面的挑戰、在哪些營運面應用 Alteryx 平台、最後在哪方面取得投資效益
一、採用 Alteryx 前面臨的挑戰
1-1. 賽車領域本身的挑戰：數據產生速度快且量大
光在一個賽季的20場 F1 錦標賽中，每一場比賽都會產生1.5 TB的數據，同時，賽道分析需要支援超過3千萬場比賽模擬、而每輛賽車裝有300個以上的遙測傳感器，產生10萬多個數據參數，共要匯總出118億個數據點來用於優化比賽表現
因此，收集、處理和利用這些數據的能力至關重要
麥克拉倫賽車(McLaren Racing) 的商業技術總監表示：「 IT 在我們作為標準商業實體運營和競爭中發揮著巨大作用。從移動速度很快的東西中提取數據參數，然後找出如何更好地工程化或加速，提供了競爭優勢。」
“ Taking data parameters from something that is moving at high speed and figuring out how to engineer it to be better or go faster provides a competitive edge.
而 McLaren 賽車團隊就是利用 Alteryx Analytics Automation 平台來支持這一切，加速賽道上和賽道外的戰略決策
1-2. 大環境制度的挑戰：營運成本的嚴格限制
McLaren 麥拉倫車隊在 F1 錦標賽，總共拿過12個車手冠軍、8個廠隊冠軍，McLaren 麥拉倫在 F1 賽場上堪稱是「冠軍車手的搖籃」
2021年起，所有的 F1 車隊都在世界汽車運動管理機構 FIA 的強制下，被嚴格規定必須在1.45 億美元預算限制下運作。
通常這樣的改變通常會對組織帶來挑戰。
但對於 McLaren 麥拉倫公司而言，預算限制是一個評估創新技術的機會，創新技術可以幫助他們控制運營成本，同時推動性能提升
在嚴格的成本控制下，控制營運成本和優化流程效率的每一個機會變得至關重要
最後他們評估 Alteryx ，接受新技術和不同的思維方式，提高了他們的效率和表現
二、賽道上與賽道外應用 Alteryx 平台
由於這項運動的結果，常常取決於千分之一秒的差距， 因此成功關鍵在於必須整合所有一切才能取得勝利，包括從工廠內的汽車工程設計，到比賽時在賽道上做出的眾多決定，全都必須協調整合在一起
2-1. 賽道上運用 Alteryx
光是在賽車週末開始時，每輛賽車都搭載了300個遙測傳感器，產生10萬個數據參數，包括引擎水平、燃料容量、溫度，甚至是車手進入彎道時所感受到的 G 力的量測，這些數據通過 Alteryx 在賽道邊緣處理，並實時傳送給車手工程師（直接與車手溝通）和監控牆內的賽車策略團隊
允許這些數據無縫流動，讓團隊能夠幾乎實時做出決策，這一點可以從他們在2021年9月的意大利大獎賽中取得的 P1 和 P2 成績得到證明
2-2. 賽道外運用 Alteryx
數據分析也不只停留於賽道上，賽季後的模擬分析、零件性能分析與生產決策，也利用 Alteryx 完成
在英國麥拉倫賽車總部，約有30人使用 Alteryx ，針對那些經過練習比賽測試的零件，進行氣動模型相關性分析，平均每年進行 30 萬次比賽模擬，以測試每場比賽可能出現的各種情況，同時分析零件在賽道上表現與預期表現之間的差距，做出優化決策
這些模擬數據來自多個來源、不同格式，包括高性能計算、風洞實驗、計算流體力學（CFD）和駕駛員的數據。此外，每個車件的數據都是從麥拉倫工廠或多個外部供應商產生的，這些數據通常是不同的格式，因此理解和跟踪成本是一個挑戰。
在營運成本上限的限制下，決定是否繼續生產某個零件是需要謹慎決策的。
團隊運用 Alteryx Analytics Automation 平台的以下能力，讓團隊可以專注於如何逐步提高車輛性能的討論，同時準確跟踪生產庫存和零件性能：
- 快速整合多來源、多格式資料
- 預測分析功能
- 更多 Data Prep and Analytics 與 Data Science and Machine Learning 能力，請點此參考細節
有了Alteryx，我們可以結合物理、虛擬和比賽世界的數據，創建最優效和最高性能的賽車。我們可以使用分析工具，預測在特定條件或在某些類型的賽道上，我們可能會遭遇多少損耗。這些洞察決定要生產多少備件。與其生產十個，我們可以製造我們可能會使用的，這對於可持續性也很重要
三、使用 Alteryx 平台的其他效益
Alteryx 的能力不僅適用於賽車運動領域，麥拉倫也在財務和行銷部門中使用 Alteryx 平台，以提高效率和加強營運上的洞見
在賽車運動行業中，F1 球迷因其忠誠和熱情而聞名
透過 Alteryx 的地理空間能力，可以把球迷的數據跟 F1 相關贊助合作夥伴的位置數據相關聯，讓行銷團隊可以設計新的球迷參與機會
以下的 Alteryx 快速入門啟動包，幫助你更快體驗在行銷與地理分析的運用：
- Starter Kit for Spatial Analytics
- Starter Kit for Marketing Analytics
- Spatial Analytics 說明解釋
- Starter Kit for Tableau 無縫接軌
- How Tableau and Alteryx Make your Data Better
而對財務團隊而言，從監管和商業角度，因為 Alteryx 平台而讓他們可以用更敏捷的方式，強化與營運單位間的溝通
同時，因為 Alteryx 在金融行業擁有大量客戶，且還有一批能夠協助解決非常具體財務問題的戰略合作夥伴，對於像是麥拉倫這樣極大程度上受到財務和法律流程的推動的商業實體
這樣的合作關係所延伸帶出的效益，已經超越一個單純工具平台的買賣關係可以產生的
四、總結 McLaren Racing 選擇 Alteryx 的三個原因
- 支援賽道上的實時分析：每年有超過3000萬個賽事模擬需要支援、每輛賽車產生10萬個以上的數據參數，這些數據將被用於優化比賽表現。Alteryx 的平台能夠收集、整理和分析這些大量數據，支援數據驅動的優化決策
- 平台易於使用，不需要編程技能：業務部門的團隊也可以利用平台來進行數據分析和決策，而不需要先具備編程技能
- 在 F1 賽車開支上限的限制下保持競爭優勢：Alteryx 的高級分析技術能夠提供性能和合規性，使麥拉倫賽車在新時代的比賽中保持競爭優勢
五、關於 Alteryx
成立於1997年，總部位在美國加州，目前是 Analytics Automation 平台領域的領導品牌，致力改變數據處理到商業分析利用的傳統方式，讓每一個需要大量處理資料的工作者(Data Worker)，能在同一個平台內，將資料處理與分析的流程自動運行。
截至目前，Alteryx 已被全球超過6,400多家組織採用，全球2千強企業有將近40%使用Alteryx 產品，他們透過 Alteryx 直接提升更多商業分析師處理資料的能力，而間接獲取來自更多元的商業見解。知名企業像是 Microsoft、Netflix、Dell、Audi、Ford、McDonald’s、Unilever、P&G 等都是 Alteryx 的客戶
這些具有遠見的市場領導者都深知，當未來 AI、IoT、5G 成為主流應用時，處理跟分析各來源與格式的數據將是日常作業的一大環節，唯有提升內部既有數據人才的數據處理能力(速度與深度)，才能加速轉換從數據到可被再利用的商業價值。
不論你是在IT單位或營運分析單位，只要平常需要花大量時間做大量的資料處理、要一直拉報表、在 Excel 內整一下再 Pivot Table，都很適合試試用 Alteryx 讓自己「擁有處理資料的能力」，開始將「資料處理的流程自動化」
➜ 延伸觀看：直接用 2 分鐘看 McLaren Racing 技術中心為什麼選擇 Alteryx
➜ 完整故事： McLaren Racing fast-tracks data analytics in the race to accelerate
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