透過 GCP 完成自動化處理與清洗資料後，就可以將這些乾淨的資料匯入資料倉儲（Data 大數據應用實例2023 Warehouse）中，也就是 ETL 中的 L（Load）。 有人也許會問，為什麼不直接把 Raw Data 放入資料倉儲清洗後再做分析呢？ 原因其實很簡單，因為資料倉儲主要是存放乾淨、Schema 一致（準備被分析）的資料；資料湖（Data Lake）才主要用來存放來自不同來源的 Raw Data，保留資料原始格式。 首先，在思考分析目標時如毫無頭緒，可先從現狀分析著手，透過數據了解當前狀況。 現狀分析簡單來說就是單純透過公司歷史資料，了解到過去幾年發生過的事情，並進一步洞察公司現階段整體的營運狀況。
Facebook也將人們的互動關係數據化，產生極大的商業價值，到了現在的物聯網時代，許多機器都開始被數據化，像是手錶、汽車和機車等，這些蒐集到的資訊將會是重要的分析依據。 大數據應用實例2023 人體中大約有30億個DNA鹼基對，每隔100至300個鹼基就會存在一個SNP位點。 根據美國生物科技資訊中心 (NCBI) 的資料，已標記出人體約一億多個SNP位點。 目前針對SNP位點已有系統性的檢測，且建立SNP位點與疾病之間的相關資料庫，促成個人化醫學及精準治療的發展。 為加速骨齡繁瑣之判讀流程，中國附醫人工智慧中心、兒童醫院蔡輔仁教授與長佳智能共同合作開發「骨齡AI輔助判讀與身高預測系統」，利用深度神經網路和自動化影像處理輔助骨齡判定，並透過比對生理年齡預測最終身高，如同一位資深可靠的兒童遺傳學專家協助判讀。 傳統的價格制定常依據基本的資訊進行決策，例如成本、競爭價格、衡量消費者的接受程度等，但現在大數據可以幫助店家使用更多的元素來考量定價，像是利用已完成的訂單、消費誘因、績效表現等進行交叉比對，深入了解消費者的消費動機。
大數據應用實例: 預測分析
經營遠距健康平台的新創 WaCare 即是其中有與 UDN 合作的團隊之一。 大數據應用實例2023 和Facebook不同，LinkedIn是全世界最大的專業型平台，超過6.45億用戶以及3000萬家企業，讓你的企業可以輕鬆和其他企業、專業人士、求職者建立連結。 另外，比起B2C企業，LinkedIn更能幫助B2B企業去拓展生意以及擴大合作網絡。 例如：B2B銷售員在進行責整個銷售過程之中，其中一個難點在於如何找到合適的目標，要找到一間目標公司不難，難在找到目標公司中相關項目的負責人，而這正正就是LinkedIn可以幫助的地方。
國際疾病分類系統的主要目的是為了讓不同國家或不同地區，將其所蒐集到的疾病診斷或相關健康問題資料，經由統一標準的分類，以便進行衛生健康資料比較分析，提供各國衛生機關決策參考。 本系統應用場域更擴及南投縣信義鄉地利村之遠距會診，讓糖尿病人在診間做眼底鏡檢查，經過AI系統判讀給予醫師建議，同時會診中國附醫的眼科醫師即時看到病人的檢查影象及報告，診斷視神經盤有無異常。 AI與遠距醫療的結合落實醫療在地化，為偏鄉病人提供醫學中心等級的醫療服務。 舉例而言，台大創創中心自 2013 年即從台大車庫計畫開始深耕新創圈，並陸續發展出一般加速器、企業垂直加速器，在新創招募、輔導上具有完備經驗和能力，能針對企業的個別化需求對外招募，並擁有 500 多家以上的優秀歷屆團隊能額外進行主動邀約。
大數據應用實例: 大數據分析工作步驟2：儲存數據
同時，企業亦可以依照你的需求，在投放廣告設定中細化各項目標以及廣告平台的條件，然後在廣告發佈後利用AI幫你進行優化。 另外，和Facebook以及Google不同的是，Taboola的AI甚至會向你提供一些實際行動建議，如這使用什麼圖像、廣告排位、AB Testing等，讓你知道應做什麼才能提升廣告效果。 其中最常用應用在數據行銷上的可說是Facebook、Instagram、Google、LinkedIn，以及Taboola等。
這樣很多企業都能夠掌握到自己的業務的實際情況，從而對未來的發展有所參考。 社群平台對大家來說都不陌生，在上面可以看到許多久沒見面的朋友發布的貼文、家人們目前的近況等，但免錢的最貴這句話，完全可以應用在Facebook上。 每當用戶使用Facebook，就代表同意它們追蹤並蒐集你在手機或電腦上的曾瀏覽過的網站、購買的產品甚至結交的朋友類型，可以發現當搜尋了一個字詞比如說火鍋，不久後打開Facebook就會跳出許多火鍋廣告，越頻繁呈現就越能勾起用戶的興致，進而購買產品，達到廣告效益。 刀具鍍層也是能提高刀具壽命的議題之一，而根據不同的切削方法或環境，又能分為許多不同成分，在技術也能分為化學與物理，你目前使用的塗層是正確的嗎？
大數據應用實例: 大數據怎麼就突然火了起來？
Power BI Desktop 非常適合企業和業務用戶，尤其是那些需要從多個來源中整合和分析大量資料的用戶。 Power BI Desktop 還可以與 Power BI 服務和 Power BI 行動應用程式集成，輕鬆地分享和存取其資料和報表，讓團隊成員可以即時查看和分析資料，提高工作效率。 根據大數據分析的目的蒐集有用資訊，舉例來說，內衣品牌想要了解顧客的產品使用體驗，就必須從買過內衣的顧客身上獲取資訊，而不是蒐集陌生客源的數據。 而原因分析其實與現狀分析狀況類似，所以也可以單純使用 BigQuery 分析，再用 Looker Studio 做視覺化圖表。 但因為造成現狀分析結果的因素可能有百百種，像是營收來源和營業成本就各自涵蓋了許多因素，因此在做原因分析時，可能會用到大量的 SQL 查詢。
國家工業資訊安全發展研究中心作為數據安全和數據治理的國家隊,多年來始終聚焦數據安全與數據治理領域,此次承辦“數據治理創新應用賽道”,旨在與業界同仁共同探索數據賦能組織數字化轉型的新模式,進一步激發全社會對數據治理創新應用的熱情。 大數據又稱為巨量資料，因為數據過於龐大，已無法用過去的方式進行儲存、運算與分析，因此現在不只是針對資料做處理，也是一種商業模式。 過去META Group的分析員曾將大數據定義為Volume（容量）、Velocity（速度）與Variety（多樣性），代表需要新型的處理方式促成更強的決策力、洞察力與最佳化處理。 本系統整合於本院智抗菌平台之預測端，如果系統警示病人併發敗血症的可能性高，醫護人員就能預先強化醫療照護與生理數值監控；於急診方面，醫療團隊能及時給予抗生素及輸液治療，並根據各器官受損程度，給予治療建議。 在這部分，Netflix發展的十分出色，它利用消費者已看過的節目找出其興趣，並向顧客推薦其他相似的產品。 而一般商家也可以利用相同的概念，提供消費者想觀看的內容，並觀察哪個網頁的瀏覽時間最高，來判斷消費者的興趣所在，或是提供消費者曾經瀏覽過的相關商品進行推薦。
大數據應用實例: 大數據應用―建議
一個在香港打滾的Marketer，做過Agency亦做過In House，同時非常願意分享自己經驗與看法，希望更多人認識Marketing。 創立了Ask Marketer網站為你釋取對市場營銷的疑問，讓你清楚知道「當下」應該先做甚麼，才能有效幫助你的公司，令你更易掌握最新市場資訊！ 有興趣的話可以到Ask Marketer閱讀更多又或者到Facebook專頁按讚。 數據科學家 (Data Scientist)和大數據專家無疑是近年最受大企業歡迎的人才之一。 但專才不單意味著高成本，更代表著數量稀少，而內部培訓則需消耗大量的時間與金錢去構建框架，不是每間大企業都能做到。
- 撇除風險，其實大數據有許多優勢的，包含企業能提出更有效的決策、降低投資風險與成本、提高生產力與收益、優化客戶體驗等，雖然數據分析的成功例子很多，但在實際應用時也需要隨著公司的營運以及決策進行調整，而不是單單為了獲得益處而忽視可能會對公司造成的影響。
- 例子一： 假若你是一間賣高級洗髮水的公司，你希望在香港架設一間實體專門店，如果你有相關目標客群的數據，就可以由分析數據更準確地得知哪個地區、地段是你的目標平常會消費的地方，從而判斷開店的位置。
- 大數據行業目前還處在發展初期，雖然落地應用正在加速，但是還遠遠不夠，比如大數據目前在互聯網、金融行業應用更多，與AI、物聯網的結合還未成熟，還有很多行業的應用才剛剛起步，甚至有的還未完全啟動，所以還有很大的發展空間。
- 顱內出血 (Intracranial Hemorrhage, ICH) 每年每100,000人就有24人發生顱內出血的情形，死亡率高達30%，為一分秒必爭的緊急情況。
- 對奇翼醫電來說，對心電圖的深刻研究就是引發各種應用可能性的奇異點，至於逐漸成熟的種種疾病監測應用正是那對翅膀，即將帶著這家公司振翅高飛。
人類骨骼形態從嬰幼兒時期到成年人階段會隨著發育時期而有所變化，而骨骼成熟的特徵在手骨特別明顯，因此臨床常透過手骨X光攝影進行骨齡的判別與分析。 每一個新創研發突破與進展，都是點燃產業新布局的前兆與引信，新創幫由生策中心集結國內第一線醫療創新團隊前瞻觀點，看見新創技術、探究產業機會。 心電圖是醫院健康檢查的必備項目之一，但它的用途除了紀錄心臟活動、監測心血管、心律不整等疾病之外，也能用於血糖監測、呼吸中止症在內的人類慢性疾病。 創業7年多的奇翼醫電，正準備透過獨門的演算法，發掘心電圖的更多應用可能。
大數據應用實例: 大家對國內 Android 應用商店的排名是怎樣的？
大數據分析是一門新興的科學，幾乎每個數位化的產業都會使用大數據分析，協助各種策略的擬定，但你知道大數據是什麼嗎？ 接下來，跟著本文的腳步一起認識大數據定義、大數據分析應用領域、大數據分析工具以及大數據分析工作，揭開大數據分析的神秘面紗，學會活用大數據分析。 最後，預測分析因為會預測公司未來的利潤趨勢、成長幅度、成本花費和銷量等內容，所以可能會用到機器學習或演算法等工具。 如果預算有限，建議可直接在 BigQuery 使用 BigQuery ML ，或如果本身熟悉且有在使用 Spark，也可以利用 Dataproc 進行 Spark ML 機器學習，提高數據預測精準度。 沿用前一段的例子，假設我們透過現狀分析發現公司整體利潤在近一年內下降5%，而利潤因為與公司的營收及營業成本息息相關，所以在執行原因分析時就可藉由分析營收與成本的相關數據，探究導致整體利潤下降的原因為何。 在這個例子中，營收相關數據包含商品價格、銷售量和銷售折扣等；而成本相關數據則有店租、材料價格與員工薪水等。
當敗血症發生時，根據新版國際指引建議，為降低病人死亡風險，應在確診後 1 小時內靜脈投以經驗性廣效抗生素。 然而，傳統檢測（如血液培養）有將近 5 成無法檢測感染病原，檢測陽性率低、檢測時間長等問題。 為了及早發現骨質疏鬆的問題，本系統利用髖部X光為訓練資料集，開發「骨密度判定模型」，AI自動計算骨密度測值評分，並提供醫師是否進一步安排骨密度檢查之參考。 現今的時代下，消費者的注意力被各種龐雜的訊息所分散，如何依靠消費者數據深度分析其喜好特徵，客製化他們喜愛的廣告內容並製作「數據導向廣告」的概念，也成為當今數位行銷領域中十分重要的趨勢。 另外，Tesla所研究的無人駕駛汽車則是大數據在同一個行業的另一種應用方法，前者在於了解目標客群、後者則著重創新優化。 完成大數據分析之後，將數據分析的結果以簡單明瞭的方式呈現，讓決策者更容易理解及判讀，進一步提升大數據分析的價值。
大數據應用實例: 數據智能生態圈》智慧醫療深入社區 開創新型態智能門診鏈
此外會員資料、消費次數、偏好也是數據收集的要素，這些東西累加起來就會變成我們常常聽見的「大數據」，然而與傳統資料處理不同的是，大數據在蒐集的資料必須具有背後的洞見與邏輯。 為協助求職者在面試時，可以更順利和放鬆地展現最佳表現以及回答出最佳答案，他們研發了一套人工智能面試工具，結合大數據和AI分析一般面試題目的答案。 用戶在根據問題錄下答案後，AI就會自動分析與評估，之後告訴用戶那方面需要改進和加強，同時建議更恰當的用字和語速等細節，從而提升用戶的面試能力。 這些數據集的資料的大小由TB (1 TB容量大概可以儲存120部DVD電影) 至PB (1 PB 等於1,024 TB) 不等，絕不是一般企業可以搜集得到的，更不要說加以處理。 所以，我們一般平常所說的用大數據分析去判斷客戶的購買傾向、用戶特質、然後優化等等，很多時都只能稱之為數據分析與應用而非大數據。
雲端伺服器、數據，所需的人才包含數據工程師（Data Engineer）、數據架構師（Data Architect）等。 本次決賽現場邀請來自高校、科研院所、智庫與企業等領域的8名專家組成決賽專家評審團,對參賽項目進行評審。 決賽現場參與路演的項目以“10+5”(10分鐘項目陳述,5分鐘專家質詢)的形式進行陳述與答辯,評委專家秉持客觀、公平、公正的原則,從價值性、完整性、可行性等方面對參賽項目進行評分。
大數據應用實例: 什麼是國際淨灘日？一起響應淨灘活動，保護海洋生態
將以數據驅動為核心,以創新為動力,以應用為導向,全面推進數據治理創新應用工作。 努力成為引領全國、輻射東南亞、面向世界的數字經濟發展示範高地和數字中國的汕頭樣本。 工具機被稱為「機械之母」，為製造業中不可或缺的的一部分，雖然許多人對這方面已經有很多專業知識，但可能對他的演變與未來發展可能不是十分了解，今天就為各位簡單介紹工具機與它的發展。 切削液其實暗藏著許多值得探討的議題，它在切削加工中扮演重要的角色，包含冷卻、潤滑、清洗與防鏽等，不同屬性的切削液效果也不盡相同，不妨在切削前了解相關知識，能做出更適合的選擇。 AI在預防醫學上有3大類應用： 一、 用AI降低早期風險（AI-based Earlier Risk Reduction），即根據個人的家族疾病史、基因、身處環境和飲食習慣等百萬個變數，來計算未來3至12個月罹患某疾病的機率。 二、 偵測早期發病（AI-based Earlier Detection）。
本系統利用AI演算法分析心電圖訊號變化，搭配手機即時傳送訊息機制，大幅縮減D2B時間。 「24/7急性心肌梗塞智能輔助系統」更於2020年榮獲第17屆國家新創獎殊榮。 建構臨床研究資料庫，整合本院自 2003 年起病歷全面電子化後累積之長達 17 年，共約 300 萬就醫病人之全幅電子病歷資料。 於 2020 年 12 月 25 日正式啟動iHi海雲平台運營，建構完整的中國附醫數據治理生態圈，海雲平台之數據係以高規格國際化、產業化規模進行開發，將完整、多樣與動態的醫療軌跡化為落地的數據應用，提供了標準化、合規化且保障隱私的數據應用平台，成為智慧醫療發展的必要條件之一。 在過去兩年中，奇翼醫電已經跟台中榮總、雙和醫院合作，進行心電圖用於睡眠呼吸中止症居家檢測、洗腎風險管理的人體試驗，目前正在進行無創式血糖連續監測技術的開發。 「你可能沒想過，牙科也會跟心電圖相關，但在國外已經有醫學論文發表了，」李維中形容，心電圖在慢性疾病偵測上就像一把萬能瑞士刀，總能透過數據分析與演算法發現相關性。
大數據應用實例: 大數據議題常見Q&A
AI視覺檢測新創－開必拓數據公司，8月23日亮相2023台北國際自動化工業大展（攤位：1F，I1132），將針對分散生產及AI外觀檢測應用的趨勢與經驗，首度在本展秀出紅遍兩岸的Fastable.ai是如何增進良率、預防瑕疵及克服種種生產現場的限制。 2023中國數字經濟創新發展大會“中數大賽”數據治理創新應用賽道自2023年6月20日正式啟動至報名截止以來,得到了地方政府的大力支援和來自産業界的高度關注。 經自主報名、項目初選、初賽、決賽等環節,94個參賽團隊經過激烈角逐,評選出一等獎1名、二等獎2名、三等獎4名,優秀獎11名。
例如：透過AI演算法區分出不同消費能力的用戶後，依不同消費能力給予用戶適當的資訊與服務。 現在雲端服務在生活中隨處可見，相信很多人都有使用，相比過去利用硬體來儲存資訊，雲端服務方便又能降低設備的成本，不僅是在企業間盛行，一般大眾也會利用雲端來儲存個人資料，因此許多企業看準商機，開始發展自家的雲端服務，也就成為了近幾年的大熱門，今天就來瞭解什麼是雲端運算吧。 從過去到現在，數據的應用領域越來越廣泛，也因為科技的進步讓數據的留存變得更容易，而數據累積後經過分析，能針對各種問題進行改善與管理，最終提出更有效的決策，並達到降低成本或提高生產力與收益，得以滿足各個市場的需求。 為提供急診病人即時與有效的醫療照護，爭取黃金救援時間，本院由人工智慧中心與心臟血管中心組成跨領域合作團隊，研發AI輔助STEMI心電圖判讀系統。
大數據應用實例: 數位轉型新趨勢「數位人權在台灣」報告出爐 快檢視各服務條款中的細節魔鬼
有了可解決整個資料管理循環的新工具，大數據技術讓大數據在技術和經濟上都可行，不僅僅只是收集和存放較大型的資料集，也會分析它們以找出全新和寶貴的洞見。 在多數案例中，大數據處理包含一般資料流程，也就是從收集原始資料到運用可行的資訊。 無法正確地解決大數據挑戰可能導致成本增加，還有生產力和競爭力的降低。 換言之，良好的大數據策略透過將沈重的現有工作負載遷移到大數據技術，可以協助組織減少成本和提高營運效率；還有部署新應用程式以從新商機獲利。
而 Dataproc 則像是 GCP 上的「全代管式」 Apache Hadoop、Spark 叢集。 最後，Data Fusion 和 Dataprep 一樣提供圖形介面，使用者無須編寫程式碼就可部署 大數據應用實例2023 ETL／ELT 資料管道（Data Pipeline）。 大致來說，資料分析領域包含 5 個關鍵職務：資料工程師與軟體工程師負責資料的清理、儲存和處理；資料分析師將資料視覺化，供資料科學家分析；資料科學家依據想要解決的商業命題建構模型，供決策參考；領域專家則是熟悉領域專業知識，提供專業見解供資料科學家分析參考，扮演發展決策的橋梁。
大數據應用實例: 輕易落實 ESG！以 BigQuery 自動紀錄 Carbon Footprint 資料
要知道Facebook所代表的不只是Facebook本身，而是一連串貫穿你日常生活的平台與工具，包括Instagram、 WhatsApp、Facebook Messenger等。 Facebook可以經過種種渠道在用戶的日常生活中收集數據，在提升你用戶體驗的同時，幫助企業推行行銷方案。 Facebook不單是一個社交媒體，更是一個在提供空間給用戶創作、分享以及交流的同時，兼容了大量的行銷元素。 除了讓企業可以在Facebook的框架下「借用」它們的數據以及運算方法去投放廣告外，同時利用龐大的用戶群吸引無數品牌爭相投放資源在Facebook行銷上。
每個人每天從一早開始使用智慧型手機的行動裝置數據、購買早餐的消費數據、搭乘交通工具的旅運數據、使用電腦的網頁瀏覽數據、使用 IoT穿戴裝置等，時時刻刻都在累積數據，這些數據包含線上／線下、App／Website等，如何透過大數據相關的技術去蒐集、整合、分析與應用都是一大挑戰。 將數據分析資料視覺化呈現，並採取行動進行驗證，商業上常見的數據運用包含：用戶分群分眾、數據報告、數據儀表板等。 透過大數據分析以及AI演算法，可以將用戶依照不同的屬性、偏好、行為等貼上標籤，用以描述不同輪廓的使用者，將用戶分群分眾，來完成行銷推廣的目的。
大數據應用實例: 大數據分析工作4步驟，大數據分析師要做什麼？
鑒於人工編碼耗時、費力、容易出錯等問題，本院人工智慧中心以AI自然語言處理的技術，對非結構化電子病歷資料 (包含：出院病摘、住院紀錄及病程紀錄等)進行模型訓練，開發ICD-10智慧自動編碼系統。 隨著資通訊科技發展，醫務管理也跟著走向更加便利、人性化的「智慧醫院」之場所管理資訊系統發展，以提升人力效率與醫療品質。 典型的智慧醫院管理資訊系統有數項主要發展的面向：藥品醫材物流自動化、文書處理、智慧接待、智慧醫管等。 周德陽院長說：「要有信賴感，醫生要『看』著病人、跟病人解釋和互動。如果醫生一直盯著電腦數據，會讓病人覺得醫生很冷漠，這是很多醫院的通病。病人來看醫生，很大的一部分，是建立在對醫生的信賴感」。
大數據應用實例: AWS 資源
假設我們發現產品銷量和人力成本皆與利潤成正比，就可思考在人力成本不變的情況下，利潤降低原因可能是銷量降低。 反之如果銷量不變，則可進一步研究人力成本的哪個因素是影響利潤的主因。 另外，通過大數據的應用，像是電信公司也能夠更好預測出可能流失的客戶、保險業也能更了解客戶的需求，而政府或政客也能更了解到選民的偏好等，因此用於理解目標客戶、族群、Users都能常常發現大數據的應用。 而另外，企業也可能透過蒐集社交方面的數據、瀏覽器的紀錄等，主要是為了更加全面的了解客戶，接著會試著建立出數據模型進行預測，進而投放相對應的文案或廣告。
想了解大數據分析的應用，先認識常見的大數據分析工具，熟悉工具的使用方法後，才能將數據轉換成有用的資訊及策略。 其中 Cloud Dataflow 屬於全代管的資料處理服務，不僅可自動安排資料處理流程、部署及管理資源處理作業，還可藉由水平調度工作站資源，提高資源使用率以符合成本效益。 另外諸如 Dataprep、Dataproc 和 Data Fusion，也都是 GCP 上實用的資料處理工具，下面簡單介紹這三項工具的用途。
然後，會存放所產生的資料集以做進一步處理，或透過商業智慧與資料視覺化工具來提供運用。 任何大數據平台都需要安全、可擴展及耐用的儲存庫，以在處理任務前後存放資料。 雖然經過不斷宣傳，但多數組織仍不了解他們有大數據問題，或是沒有認真思考過大數據為何。 一般而言，當組織現有的資料庫與應用程式無法繼續擴展，以便在資料的數量、多樣性以及速度突然增加時提供支援，就有可能從大數據技術獲益。
