每年資料量在複製前將會達到1.5億拍位元組，等於每天有近500艾位元組（EB）的資料量。 這個數字代表每天實驗將產生相當於500垓（5×1020）位元組的資料，是全世界所有資料來源總和的200倍。 無論您正在收集與客戶、產品、設備或環境有關的大數據，都應以在核心主摘要和分析摘要中加入更多相關資料點為目標，這樣才能做出更好的結論。 舉例來說，推斷所有客戶的情緒以及僅推斷優質客戶的情緒，兩者是有區別的。 因此，許多人將大數據視為其現有商業智慧功能、資料倉儲平台及資訊架構的整體延伸。
巨量資料的定義 新一代端點安全性領域會自散佈在任何指定企業中的眾多端點收集龐大的資料，包括電腦、伺服器、行動裝置和物聯網裝置，在此同時，也會汲取來自安全性研究人員、廠商和公共資料庫的威脅情報。 中華人民共和國政府計劃建立全面的個人信用評分體系，其包含不少對個人行為的評定，有關指標會影響到個人貸款、工作、簽證等生活活動。 巨量資料 高科技公司在被政治介入為其目的服務，個人的大部分行為和社交關係受掌控，幾乎無人可免於被納入個人信用評價體系的監視中[31]。
巨量資料: 巨量資料的價值與事實
透過公司系統的最佳化分析，產品是否適用或替換都能被檢測出來，減少可能的資源浪費。 再進一步配合西門子的軟硬體，即能把產品的生命週期優化，往永續發展的目標前進。 加上西門子也在發展充電設施，讓他更加理解到，每個人的綠能實際行動，其實有改善整個環境的影響力。
製造指標性車款的 Daimler AG 結合了人工智慧和預測性分析，準確判斷他們的現有客戶何時做好購買另一輛汽車的準備。 運用智慧導向數位工作區平台 VMware Workspace ONE，在任何裝置上以簡單又安全的方式，交付和管理任何應用程式。 運用以 NSX 為基礎、具狀態的分散式第 7 層內部防火牆，保護虛擬、實體、容器化和雲端工作負載之間的資料中心流量。
巨量資料: 相關連結
大數據時代的來臨帶來無數的機遇，但是與此同時個人或機構的隱私權也極有可能受到衝擊，大數據包含各種個人資訊資料，現有的隱私保護法律或政策無力解決這些新出現的問題。 有人提出，大數據時代，個人是否擁有「被遺忘權」，被遺忘權即是否有權利要求資料商不保留自己的某些資訊，大數據時代資訊為某些網際網路巨頭所控制，但是資料商收集任何資料未必都獲得使用者的許可，其對資料的控制權不具有合法性。 2014年5月13日歐盟法院就「被遺忘權」（Case of Right to be Forgotten）一案作出裁定，判決Google應根據使用者請求刪除不完整的、無關緊要的、不相關的資料以保證資料不出現在搜尋結果中。 這說明在大數據時代，加強對使用者個人權利的尊重才是時勢所趨的潮流。 大數據產生的背景離不開Facebook等社群網路的興起，人們每天通過這種自媒體傳播資訊或者溝通交流，由此產生的資訊被網路記錄下來，社會學家可以在這些資料的基礎上分析人類的行為模式、交往方式等。 美國的涂爾幹計劃就是依據個人在社群網路上的資料分析其自殺傾向，該計劃從美軍退役士兵中揀選受試者，透過Facebook的行動app收集資料，並將使用者的活動資料傳送到一個醫療資料庫。
根據這樣的分析結果，Walmart就在各個賣場把啤酒和尿布擺在一起，結果銷售量增加3成。 這個例子說明了巨量資料分析的精髓，也就是「以資料分析的結果做決策」，因為如果是以經驗來判斷，應該沒有店老闆會把啤酒擺在尿布旁邊。 外部因應永續議題在全球各地的發酵，許多客戶都像西門子提出自己企業內部的改變需求。 西門子提供完善的數位軟體管理平台，縮短客戶在節能減碳數據應用的過渡期，更能監視並分析廠房人員的操作習慣與狀態，透過這些收集的數據，由內至外提升設備的節能與人員的效率。 巨量資料分析旨在收集廣泛的資料陣列，並對其套用各項精密技術，例如行為和機器學習演算法。
巨量資料: 相關
Hadoop (為了儲存及分析巨量資料集而特別建構的開放原始碼架構) 於同年開發完成。 一、本課程主要學習巨量資料分析工具操作，透過巨量資料分析操作訓練，了解如何透過工具進行資料分析，進而快速 精準掌握數據統計與資料圖表化等技能。 Oracle Big Data Service 是 Hadoop 型資料湖，用於儲存和分析大量原始客戶資料。 作為託管服務，Oracle Big Data Service 隨附完全整合的堆疊，其中包括開源原始碼和 Oracle 增值工具，可簡化您的 巨量資料 IT 營運作業。 Oracle Big Data Service 讓企業更容易管理、結構，以及從組織範圍的資料中提取價值。 如果將所有實驗中的資料在不過濾的情況下全部記錄，資料量將會變得過度龐大且極難處理。
除獲取網路資料外，中華人民共和國政府還希望從科技公司獲得分類和分析資訊的雲端計算能力，透過城市監視攝錄影機、智慧型手機、政府資料庫等蒐集資料，以建造智慧城市和安全城市。 人權觀察駐香港研究員王松蓮指出，整個安全城市構想無非是一個龐大的監視項目[32]。 本課程將以實際的巨量資料為核心，讓學生接觸實際的巨量資料計畫，並學習相關的方法與技術。 課程會就資料的背景、來源、要解決的問題及相關的domain knowledge做說明。
巨量資料: 部署在 Oracle Cloud 資料中心或客戶資料中心
雲端能提供強大的處理威力來分析數兆筆個別事件，以協助公司預測各種新威脅，不僅限於以惡意軟體為基礎的威脅，還包括更嚴重且更普遍的無檔案威脅。 巨量資料 如此一來，就能增強解決安全性問題的能力，讓當前仍無法解決的難題迎刃而解。 工研院巨資中心已鎖定LED產業為首波合作對象，藉由巨量資料分析技術的導入，協助LED業者提升製造良率。 再者，工研院巨資中心也與多個縣市警察局、警政署合作，分析街頭攝影機錄影視訊，藉以產生特定車輛行進軌跡，進而達到打擊犯罪的目的。 為了讓臺灣的主流產業更強，也為了快速建立臺灣的巨量資料分析服務能量，巨資中心除了LED產業外，也將鎖定製造業中的半導體、機械產業等，另外，就業人口數高達110萬人，約占臺灣總就業人口數10%的零售業，也是巨資中心的重點目標。 中心近期已和momo購物網合作，利用巨量資料分析技術的導入，協助該網站進行個人化的推薦。
- 為了實現這個目標，巨資中心根據產業領域的需求來發展巨量資料的創新應用服務與新興商業模式，提供產業所需的智慧分析與機器學習演算法等核心技術，並建構巨量資料及開放資料分析應用所需的運算平台與系統整合技術等。
- 傳統的資料整合機制，例如提取、轉換和載入 (ETL)，多半無法勝任大數據的相關任務。
- 種類更多樣化 (variety)、數量不斷增加 (volume) 且產生速度越來越快 (velocity) 的數據。
- 值得期待的是，經由不斷的推廣，以及國外市場上的成功案例愈來愈多，現階段已有越來越多臺灣企業懂得巨量資料分析的重要性；採納相關服務的意願漸漸升高。
- 隨著臺灣市場的商機浮現，來自海外的競爭對手勢必越來越多，相較於資源龐大的國外巨量資料服務供應商，我們對於發展臺灣在地巨量資料分析服務仍有很大信心。
實現社會和環境的永續性是全球的重要議題，而西門子持續領先經營永續概念。 負責低壓變頻器與伺服馬達的楊子慶產業發展經理分享，作為全球企業的領頭羊，西門子把將六大優先永續指標，定義出「DEGREE 框架」，鼓勵內外部共同往「營運碳中和」的目標邁進。 當我們提到「資安」，對一般人而言，可能是指像是密碼外洩而導致個人財產損失；但在工業面，不只會造成財產與企業經濟損失，更有可能造成人身安全。 例如機台的工安意外，若是系統無法意識到設備的正常運作與否，造成的不只是經濟損失，而是生命安全的損害。
巨量資料: 網路溫度計
在推廣資安概念時，首先讓客戶有完整觀念，思考「假如要落實資安，要從什麼角度著手？」重盤考慮之後，依循概念，再訂定執行策略方針，最後才是套用相對應的技術。 資料的傳輸流動（data streaming）是連續且快速的，隨著越來越多的機器、網路使用者，社群網站、搜尋結果每秒都在成長，每天都在輸出更多的內容。 公司跟機構要處理龐大的資訊大潮向他們襲來，而回應、反應這些資料的速度也成為他們最大的挑戰，許多資料要能即時得到結果才能發揮最大的價值，因此也有人會將 Velocity 認為是「時效性」。
但是你必須獨立完成所繳交的作業，作業中要求寫的電腦程式、跑的資料分析、解釋的分析結果，都不可與他人共同合作。 Oracle Cloud Infrastructure Data Flow 是一項完全託管的 Apache Spark 服務，沒有需要客戶 IT 團隊部署或管理的基礎架構。 Data Flow 讓開發人員更快交付應用程式，因為他們能專注在應用程式開發上，而不會被營運作業分散注意力。 將撞擊結果數據過濾處理後僅記錄0.001%的有用數據，全部四個對撞機的數據量複製前每年產生25拍位元組（PB），複製後為200拍位元組。 大數據[1]（英語：big data[2][3][4]），台湾又称巨量资料，指的是傳統數據處理應用軟件不足以處理的大或複雜的數據集的術語[5][6]。 這樣的趨勢不只帶來商機，更在引入技術後，讓自動化的效率更高。
巨量資料: 大數據的運作方式
他相信，只要越多人使用（如電動車此類裝備），社會上會需要更多的再生能源；持續進行，就能改變整個生態系統，改變工業發電帶來的污染目前佔全世界發電一半以上的現況。 楊子慶說明，DEGREE 代表的是六大優先永續指標（Decarbonation、Ethics、Governance、Resource Efficiency、Equity、Employability），當企業要導入新概念，勢必面臨陣痛期。 而西門子內部的落實，則是先透過鼓勵員工抱持正面心態，再把數據透明化，與 AI 技術結合，使每個人在日常工作中都能檢視永續指標的實踐度。 最落地的內部案例，即是在商業文件的來往上，西門子力行電子無紙化。 在導入平台統一管理後，帶來的效果，是在既有的員工規模底下，成長了數以倍計的成交單量。 大數據的來源種類包羅萬象，十分多樣化，如果一定要把資料分類的話，最簡單的方法是分兩類，結構化與非結構化。
對各種不同的資料集進行視覺化分析，可幫助您獲得前所未有的深入洞見。 大數據[1]（英語：big data[2][3][4]），台灣又稱巨量資料，指的是傳統數據處理應用軟件不足以處理的大或複雜的數據集的術語[5][6]。 若以00922標的指數「MSCI台灣領袖50精選指數」起算日2013年11月26日以來持續定期定額投入，年化報酬率近10%，是長期參與台股的投資人的絕佳配置選擇，適合穩健累積資產，為退休提早做準備。 作業會以實際的巨量資料分析為核心，練習資料的截取、清理、存取（資料爬梳）；如何運用正確、新穎的統計方法；資料、結果的視覺化。 作業的目的在學習實作巨量資料分析的技能，並且測試你對課堂內容的理解程度。
巨量資料: 定義的大數據
三、課程地點：亞東科技大學有庠科技大樓3樓10302電腦教室 及Google Meet線上課程(課程地點如有異動，另行通知)。 二、課程時間：112年8月28日(星期一)、112年8月29日(星期 二)、112年8月31日(星期四)，共計3天，凡參與全程課程，且符合報名資格者，將於課程結束後由財團法人中華 民國電腦技能基金會核發研習時數證明。 大型強子對撞機中有1億5000萬個感測器，每秒傳送4000萬次的數據。
上述這些挑戰構成了龐大的商機，吸引無數企業投身此領域，全球先進國家為了掌握資料分析所能挖掘出的許多隱晦事實，無不積極投入巨量分析的研究。 在臺灣，工研院於去年5月成立的「巨量資訊科技中心」，正是臺灣第一個以巨量資料處理分析為主軸的研發中心，目前約有100多名成員。 為了實現這個目標，巨資中心根據產業領域的需求來發展巨量資料的創新應用服務與新興商業模式，提供產業所需的智慧分析與機器學習演算法等核心技術，並建構巨量資料及開放資料分析應用所需的運算平台與系統整合技術等。
巨量資料: Oracle 幫助 CERN 使用大數據探索宇宙
舉例來說，西門子數位工業的「客戶審視服務」就能協助客戶了解企業大方向的資安現況，以及未來可以著重的管理作為，整體審視之後，客戶在考量現有的人力與財力資源，決定使用西門子的哪些軟硬體產品線，以實現未來的發展藍圖、面對資安風險。 大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。 美國在2012年就開始著手大數據，歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。 大數據[1]（英語：big data[2][3][4]），台灣又稱巨量資料，指的是傳統資料處理應用軟體不足以處理的大或複雜的資料集的術語[5][6]。 分析當您在分析及處理資料時，您的巨量資料投資將會得到回報。
高科技公司在被政治介入为其目的服务，个人的大部分行为和社交关系受掌控，几乎无人可免于被纳入个人信用评价体系的监控中[31]。 除獲取網絡數據外，中華人民共和國政府還希望從科技公司獲得分類和分析信息的雲端計算能力，透過城市监控摄像机、智能手機、政府數據庫等蒐集數據，以建造智慧城市和安全城市。 2012年歐巴馬政府投資近兩億美元開始推行《大數據的研究與發展計劃》，本計劃涉及美國國防部、美國衛生與公共服務部門等多個聯邦部門和機構，意在通過提高從大型複雜的的資料中提取知識的能力，進而加快科學和工程的開發，保障國家安全。 傳統的資料整合機制，例如提取、轉換和載入 巨量資料 (ETL)，多半無法勝任大數據的相關任務。 您需要運用新的策略和技術，才能分析 TB 甚至 PB 規模的巨量資料集。
巨量資料: 相關條目
實驗中每秒產生將近6億次的對撞，在過濾去除99.999%的撞擊數據後，得到約100次的有用撞擊數據[28][29][30]。 大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。 适用于特殊大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 大型強子對撞機中有1億5000萬個感測器，每秒傳送4000萬次的資料。 實驗中每秒產生將近6億次的對撞，在過濾去除99.999%的撞擊資料後，得到約100次的有用撞擊資料[28][29][30]。
根據黃仁勳的說法，轉換至AI的浪潮才剛開始，把任務拆解、同時執行以加快運算的方式將成主流。 這暗示，資料中心不再需要跟超微、英特爾的CPU綁定，大型雲端商如今買的是能夠加速AI運算的繪圖處理器（GPU）。 如果將所有實驗中的數據在不過濾的情況下全部記錄，數據量將會變得過度龐大且極難處理。 每年數據量在複製前將會達到1.5億拍位元組，等於每天有近500艾位元組（EB）的數據量。 這個數字代表每天實驗將產生相當於500垓（5×1020）位元組的數據，是全世界所有數據來源總和的200倍。 西門子具備強大的整合能力，不只優化能源供應器以及硬體設備，再加上聯網、AI 大數據的分析，盡可能結合各個部門團隊，幫助客戶把耗能降到最低。
巨量資料: 定義
接著，針對以下四個主題：1.資料搜集、儲存與整理；2.模型建立與分析方法；3.結果呈現、說明與視覺化；4.分析流程自動化軟體的製作，講述相關既存的概念、方法與實作工具，接著針對新穎方法進行討論。 大數據（Big Data）—— 或稱巨量資料 ，顧名思義，是指大量的資訊，當資料量龐大到資料庫系統無法在合理時間內進行儲存、運算、處理，分析成能解讀的資訊時，就稱為大數據。 經濟的開發成長促進了密集數據科技的使用,也促成發展了相對於資訊經濟的數據經濟。 全世界共有約46億的行動電話用戶，並有10至20億人連結網際網路[34]。 自1990年起至2005年間，全世界有超過10億人進入中產階級，收入的增加造成了識字率的提升，更進而帶動資訊量的成長。
这说明在大数据时代，加强对用户个人权利的尊重才是时勢所趋的潮流。 随着大數據被越来越多的提及，有些人惊呼大數據时代已经到来了，2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大數據”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于數據和分析而作出，而并非基于经验和直觉。 但是并不是所有人都对大數據感兴趣，有些人甚至认为这是商学院或咨询公司用来哗众取宠的時髦術語(buzzword)，看起来很新颖，但只是把传统重新包装，之前在学术研究或者政策决策中也有海量数据的支撑，大数据并不是一件新兴事物。 雖然大數據本身相對而言是比較新的概念，但起源可以追溯到 1960 到 70 年代，當時世上的資料才剛剛興起，成立第一個資料中心和關聯式資料庫。
早期的非結構化資料主要是文字，隨著網路的發展，又擴展到電子郵件、網頁、社交媒體、視訊，音樂、圖片等等，這些非結構化的資料造成儲存（storage）、探勘（mining）、分析（analyzing）上的困難。 隨著大數據被越來越多的提及，有些人驚呼大數據時代已經到來了，2012年《紐約時報》的一篇專欄中寫到，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於資料和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。 但是並不是所有人都對大數據感興趣，有些人甚至認為這是商學院或諮詢公司用來譁眾取寵的時髦術語(buzzword)，看起來很新穎，但只是把傳統重新包裝，之前在學術研究或者政策決策中也有海量資料的支撐，大數據並不是一件新興事物。 巨量資料2023 值此同時，企業也必須與分析師和資料科學家密切合作，找出關鍵的商業知識缺口和需求。
巨量資料: 研究人員
為因應最新的人機聯作勘探 (interactive exploration) 技術和統計演算法實驗，您需要高效能的工作區。 儘管各種新的資料儲存技術接連問世，但資料量仍大約每兩年便成長一倍。 組織仍在努力跟上資料增加的速度，並物色有效的資料儲存方法。 約莫 2005 年時，人們才開始意識到使用者透過 巨量資料2023 Facebook、YouTube 和其他線上服務產生了多麼巨量的資料。
巨量資料: 服務
收集完成的資料會接受人工智慧系統分析，接著利用預測程式來即時監視受測者是否出現一般認為具傷害性的行為。 巨量資料的發展攸關臺灣產業競爭力的強弱，所有的產業領域皆會用到相關技術及服務，臺灣產業面臨產業轉型及升級的關鍵時刻，巨量資料分析的導入將能為臺灣產業提供具體及大幅的加值作用，讓臺灣產業能持續在全球舞台上發光及發熱。 在大賣場中，如果你看到啤酒和尿布被擺在一起，會不會覺得這樣的擺設方式毫無邏輯可言？ 然而，事實證明啤酒的銷售量因此上升，而這要拜巨量資料（Big Data）分析所致。 Walmart 在一次營業資料分析中偶然發現，嬰兒尿布和啤酒竟然常常被同時購買，原因為何？ 原來就是美國嬰兒的父親常在下班回家前買尿布，而許多的嬰兒父親在買尿布時，會隨手買幾罐啤酒。
巨量資料: 大數據客戶成功案例
綜觀人類的決策行為大致可以分為兩類──經驗判斷及資料分析。 隨著網路的普及，資料產生速度驚人且數量龐大，再加上分析技術的精進，因此人類仰賴資料分析進行決策的比例越來越高，許多領域都仰賴巨量資料分析來找出人腦無法察覺的資料相關性，以及潛藏在資料中的價值。 對於既存的系統與演算法而言，巨量資料的4V特性實在太難於處理了，因此我們需要新的技術及方法。 針對龐大的資訊量，大規模平行處理新技術備受期待；資訊的產生如此快速，因此我們需使用更即時的新運算方式來處理；面對資料的多樣性，我們則需要能整合不同資料種類的技術；至於面對品質不佳的資訊，誰能分析出重要的資訊，誰就掌握了勝算。 總而言之，我們需要找尋新的方法來處理資料，才能從巨量資料中整理出高價值的資訊。
