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。 大數據分析不單要在人才上投放大量資源，同時也需要在設備、硬件、維護、網絡安全等事情上預留大量的洗費。 要自己建立一個大數據分析庫、獨自享用大數據所能帶來的好處絕不是一件容易的事。 無論AI再神奇、Machine Learning再先進都好，大數據的分析結果始終是建基於數據本身，若數據的真確性存疑即意味著結果是不可信的，而不可信的結果不單會令數據使用者做出錯誤決定，甚至會造成重大損失。
Domo 成立於 2010 年，總部位於猶他州鹽湖城，是一家為企業決策層提供商業智慧（BI）的初創公司。 2014 年就累積了約有 500 多家簽約客戶，其中包括了 National Geographic、eBay、Ogio 及 GoodWill 等。 同樣發源於紐約的 Flatiron Health 成立於 2012 年，是大數據應用界中是十分有名的「醫療大數據技術」新創公司，主要專注於癌症數據分析 大數據時代 1。 《創業時代：財會管理的必修課》於今年第三度更新，以「公司設立、股權規劃、租稅優惠、員工激勵、資本市場籌資、智財管理、募資評價與永續經營」八大焦點議題，將這五年來相關法規更新收錄其中，期盼新書長伴新創企業，成為創業之路不可或缺的工具書。 大數據時代2023 凡於本次展會期間前往「春芽新創專館」，追蹤粉絲專頁並完成問卷填寫，即可免費獲得《創業時代3.0》印刷書籍一本（數量有限，贈完為止）。 更常見的風險，會是分析人力資源的浪費，若各部門蒐集的資料沒有好的數據定義與品質，分析團隊很容易花大把時間下去而無產出。
大數據時代: 大數據應用於社會科學研究的意涵與省思
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。 然而，大部分的企業及民眾都認同且意識到大數據的重要性，但僅有少數企業可有效處理取得的數據資訊，市場上的數據需求，主要分為四個階段：數據蒐集、數據分析、數據應用以及數據變現，將蒐集到的數據進行專業分析，並應用於各領域及產業中，才能達到實質成效幫助。 在行銷角度而言，Taboola和GDN (Google Banner Ad) 的概念有點類似，雖然其網絡覆蓋率比GDN少很多，但由於集中於不用的新聞網站、出版商、商業網誌等，用戶的集中度和成效都會比大眾化的GDN為高。 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。
產品設計、製造、行銷與銷售、經營、風險控制及財務等等都佔有一席之地，隨著人工智慧以及物聯網時代的全面到來，有大數據做為基石，其作用越發重要。 我們可以看到台灣越來越多先驅者不斷的採納與測試，嘗試規模化各種AI應用，讓數據經分析後能針對企業痛點與需求客製化解決方案，真正提升至「預測」、「指示」的層次。 我們也期待將來會有更多中小型業者導入嶄新的商業模式，擁抱大數據，讓產業轉型不再只是空想。 在這個瞬息萬變的時代，每天都有源源不絕的資訊產生，為了能夠善用這些資訊來協助我們管理以及優化工作及生活，可以透過量化一切來設定標準。
大數據時代: 大數聚
張副總已指示高雄調度中心，分析所轄高屏地區內的興達、大林等發電廠，及許多風場、太陽光電案場，共有多少自有供電？ 「此24小時負載分析，已蘊含區域電網及調度的概念。」張副總表示，若能善用數據，做好預測工作，未來將可往區域調度方向走，甚至以「變電所」為單位，以因應再生能源分散式電源之特性。 因此對於不算「新」但算剛「熱」的大數據來說，在短短幾年內蓬勃發展，數據專家自然成為各公司爭搶的人才，四個最常見的大數據人才工作內容以及薪資範圍請參考 《資料分析師？科學家？架構師？大數據人才的工作內容及年薪比較》 一文。 2012 年時《紐約時報》的一篇專欄文章「The Age of Big Data」正式宣告大數據時代的來臨，到了 大數據時代 2015 年，大數據一詞已經可以說是耳熟能詳，然而在現今網際網路跟雲端技術的發達，加上智慧型產品、行動裝置的普及下，以下四點將會是大數據的發展重點。
行銷常見的渠道不外乎各種廣告平台，像是數據管理平台（Data Management Platform，又稱 DMP），這些平台通常都會有相似受眾（Audience Lookalike）的功能，其概念就是透過既有顧客的行為數據，找出共通點，以這些特徵為基礎去挖掘出更多的目標受眾。 大數據必須藉由計算機對數據進行統計、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。 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。
大數據時代: 大數據時代，系統化的預算管理才能搶得先機
於是大部份機構跟公司都將大數據的特性歸類為「3Vs」或「4Vs」–– 資料量 Volume、資料傳輸速度 Velocity、資料類型 Variety，以及後來提出的第四個 V —— 真實性 Veracity。 以下整理了 4Vs 簡單的定義跟解釋，可以從這四點切入認識大數據。 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。
除了在硬體上大幅地下降了學習的成本及時間，倪協理也分享人資部門如何透過漸進式的推動，讓迷客夏的同仁們感受到使用系統的便利與好處。 過去餐飲業、零售業的排班方式仍會使用傳統紙本或 Excel 排班，劃滿螢光筆、充滿註記的排班表不僅難以即時得知當月人力支出，還要每個月手動結算，容易計算錯誤、作業時間長，嚴重者甚至發生勞資糾紛。 長期下來，各種有形無形的成本，不僅耗損企業的人力及行政資源；對外，則會影響到品牌的形象，降低觀感。 如果數學是你的拿手強項，基本上你已經贏在起跑點了，接下來再學習市面上的一些資料分析軟體及程式語言，像是 R、SAS、Matlab、SPSS、Stata 等，具備了以上技能，相信要進大數據一行不成問題。 在近幾年內，叢集運算（clusters）在商用性與非商用性的領域也越來越普遍且應用的相當廣泛，2014 年無庸置疑成為了 Hadoop 的豐收年，對於 Hadoop 生態系例如 Flume, Oozie, Hive, Pig, HBase, YARN 等技能的市場需求也逐漸提高。 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。
大數據時代: 健康照護及遠距醫療市場現況與前景 - 台灣精準健康產業
在2010年，數據管理分析產業市值超過1,000億美元，並以每年將近10%的速度成長，是整個軟體產業成長速度的兩倍[34]。 當你的用戶在企業的FB粉絲團或Twitter上發言的時候，你有沒有跟他建立密 切的聯繫？ 良好的互動能引發廣大的分享貼 文，社群媒體的功夫在大數據時代絕對不能省。 大數據時代 每周定期檢視各則貼文的觸及人數、分享數，以及導入網 站的數字，更能抓到行銷小技巧，同時也能讓長賣型的商品一再曝光。 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。
- 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]。
- 大數據的分析功能包括統計、空間分析、語意、互動探索和視覺化。
- 營業部與會員部主管需先進行合作，包含要定義營業額認列標準，是含稅、未稅、計算幣值，還是只要有開發票即可？
- 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]。
- SumAll 的線上分析平台收集社交媒體及電子商務上的數據，並進行分析後，把可視化的分析結果展示在互動介面上供企業客戶參考。
- DTTL每一個會員所及其相關實體僅對其自身的作為和疏失負責，而不對其他的作為承擔責任。
- 當確定目標公司列表後，B2B銷售員就能嘗試在LinkedIn中直接找到項目負責人並加以聯繫，不單可以減省時間成本，亦能提升效率，同時避免訊息的錯失。
而區塊鏈、認知科技、虛擬實境則崛起成為近年破壞式創新的關鍵驅動力。 然而要使企業在創新的同時維持正常完整的營運，還必須要升級舊有的核心系統，打破傳統營運部門與科技部門的界線，進行跨部門共同合作發展商業模式與產品，並且同時考量數位科技所帶來的資安、隱私與法規風險問題。 所謂大數據，即是透過不同來源、渠道取得的海量數據資料，現今企業如果想做數據蒐集的方法變得非常多元，除了傳統的用戶資料建檔、問卷調查外，網頁與App應用程式的瀏覽行為追蹤技術、IoT設備運用等，都可以蒐集到來自用戶的第一方數據。 此外，有更多可捕捉用戶站外資訊的非第一方數據也漸漸被重視，包含透過交換共享得到的第二方數據，以及其它任何與商業需求有關的第三方數據等。 但也因為數據的多元化，同時隨著取得數據的門檻降低，讓企業數據蒐集的需求大幅提升，進而衍生出數據儲存與運用需求。
大數據時代: 以「大數據」結合「智慧化」打造企業的「數位轉型」
但這個問題到了網路時代，由於外部資訊遠大於內部資訊，資料的來源與數量有著本質上的轉變，因此商業界將所有的資料混合在一起討論，因而稱為大數據，見圖4。 過去，業務與行銷的數據資料庫多各別分開、缺乏有效的整合，兩個部門之間可能也缺乏共同的績效目標，目標不夠統一的結果就是，可能無法讓兩個部門的力量無法達到加乘效果，反而可能使得潛在客戶無法有效轉換，造成不必要的客戶流失。 程式語言初學者會選擇 Python – 數據領域最流行的程式語言作為入門。 它可以用來將模型嵌入像 Scikit-learn，這樣提供大量常見的機器學習演算法和許多實用的資料集合的平台，用來製作網頁服務應用、清洗數據、訪問 AWS API 或是用來創建深度學習模型。 但是 Python 在統計推論領域的資源相較於 R 語言少，例如在 Bayesian 推論，通常 R 會有更多人推薦使用。
一個自動化分 析平台可以幫助你在點點滑鼠就能獲得以上資料，為自己下一步做市場行銷、做推廣、產品創新等建立基礎。 抓到消費者的心自然展現在轉換率上，不僅馬卡龍小鴨手錶銷售超過三萬隻，單月營業額也因此成長5.5 倍。 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。 這些平台有些是社交媒體、有些是搜尋引擎、亦有些是廣告平台，它們的性質看似不同，但卻有一個共通點。 它們都有龐大的數據網絡，無時無刻都在互聯網中收集數據擴展資料庫，同時運用AI處理數據、分析並歸類。
大數據時代: 統計及量化分析
奠基於過去累積的大數據資料庫，配套資訊系統加上人工智能判斷，掌握淡旺季訂單等趨勢，告別過往猜測摸索的不確定性與風險，目前 60％ 採訂單生產，未來有 30％ 將轉為計劃生產，實現精準生產、精準庫存，能夠大幅降低成本，驅動公司持續成長。 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」。 大數據時代 大數據與雲端技術可以說是相輔相成，大數據大大的推動了雲端服務，而雲端服務的普遍也使得資料量攀升。 2014 年全世界平均每天產生 23 TB 的數據，大約是 2012 年的 920 倍，以這種情況來看，雲端服務在大數據時代相當於「公共設施」般不可或缺，不但用來儲存各式各樣的資料，還利用雲端運算來建構基於大數據的應用程式和 API，建立模型預測未來的事件。 統計界與工程界的分析，兩者的統計方法不盡相同，若再加上商業界的大數據分析，三者來比較便會更容易被人混淆。
2004年的Lego，因產品脫離了消費者的需求導致每天虧損額高達100萬美元，瀕臨破產。 這家丹麥公司認為應該改變原本路線轉向現在兒童玩具暢銷路線，準備開始研發模擬小人等其他玩具。 但當時Lego新任CEO 大數據時代 Jorgen Vig Knudstorp 卻決定重新從深層次的研究理解孩子們的遊戲體驗，派工作人員真正參與到孩子們的生活環境中一起玩Lego，深入瞭解到孩子們的體驗和需求之後，經過無數次數據的收集和分析，最後決定重新強化Lego的核心產品- 樂高積木。 無論是電子遊戲或是樂高大電影的成功，Lego成功站穩市場的原因雖眾多，但其厚數據的分析（對兒童遊戲體驗的深入理解）無疑是Lego成功逆襲的關鍵。 侯友宜表示，AI大數據數位時代是世界趨勢，新北市與國立臺灣師範大學合作，以大數據辦學分析系統讓學校更了解學生有興趣科目、分析會考成績、體適能的表現，期待未來透過數據分析可以打造專屬學校教育特色。 在甫結束的民主峰會上，我和國際夥伴分享了「簡訊實聯制」的成果。
大數據時代: 資料治理的日常挑戰有哪些？
迷客夏以往是採取 ERP 結合人資系統的方式，然而隨著企業版圖的快速擴張，在人資管理上出現了新的需求。 迷客夏總部採取一般辦公室工時；門市則需因應營業的需求，使用變形工時。 在巨量資料中如何摸索出資料所要表達的意涵、提煉出「數據精華」是非常重要的課題，於是「機器學習（Machine Learning）」與「資料探勘（Data Mining）」成為了大數據時代中的重點領域。 西門子數位工業提供全面性的服務，不只是資安，更包含永續 ESG 的推進。
從部門的協作機制、專案成員的資料熟練度（Data Fluency）都應提升，才能夠確保組織成員能用共通的語言、流程來實踐數據創新。 一般來說，資料治理相關專案應該從試點型專案開始，同時一邊優化工作協作流程，才能逐步把數據賦能效益展現出來，並且帶動整個組織的革新。 數位轉型趨勢進入白熱化發展階段，愈來愈多企業發現全面的組織生產力賦能，需從資料治理開始做起，才能啟動長期的業務創新與營運成長。 既然資料治理是數位轉型的「地基」，為什麼許多企業在這段旅程中，走得這麼艱辛呢？ 各個產業數位轉型無一倖免的情況下，企業對數位轉型的認知也愈來愈清晰，從數據到營運，乃至於創新，這一連串的企業活動與變革，如何藉由數據賦能讓營運效益最大化，資料治理的策略制定、角色、權限設定以及選用適合組織業務流程的資料架構等都是至為關鍵的重要元素。 大數據時代下，在前進中找到自己真正需要的，而非盲目追隨市場節奏的腳步，縱觀全域，根據自身發展情況有所取捨並審時度勢，企業才能更全面、徹底的掌控和處理各種局面。
大數據時代: 企業要推數據治理，先注意團隊容易在哪卡關？
資料視覺化（Data Visualization）是關於數據之視覺表現形式的研究，資料視覺化的技術可以幫助不同背景的工程人員溝通、理解，以達良好的設計與分析結果。 市面上已經有許多工具、軟體為人們提供這方面的需求，像是 Tableau、QlikView 等工具就擁有絕佳的視覺化呈現效果，可以不限資料量、資料形式或主題，透過圖像化和便捷的操作介面製作出客製化報表，無需撰寫程式就能得到分析結果。 機器學習可以從過去收集的資料與經驗中，萃取出感興趣的部份，構造出模型（Model）和規律（Pattern）當作我們參考的基準，對未來進行預測。 應用機器學習的方法處理大量資料庫的數據則稱為「資料探勘」（Data Mining），顧名思義，就好比在地球上從一堆粗糙的石頭中進行地物探勘、尋找有價值的礦脈，資料探勘就是從巨量資料中提取出未知的、有價值的潛在資訊。 預算管理著重在期初目標制定、期中規劃及期末績效考核；預測管理則是著重在透過歷史數據的蒐集與紀錄，再透過預測（Forecast）方法及模型，將策略目標具體量化與細化。 如「今年度預計投入300萬開拓越南市場」，300萬就是實現開拓越南市場這個策略的預算。
事實上，智慧零售的客戶分群分析方式，已與傳統零售有所不同。 數字分析只是基本，如果不能了解會員實際行動的根本原因，針對重點客戶資訊加以分析，即使擁有再多的資訊，也無法成為零售戰略的重要依據。 充實跨領域整合的能力 大數據主要是透過資訊蒐集、分析歸納、應用解讀等技術，將資訊變得更有價值，因此每個人都應該培養自己與人合作以及跨領域整合的能力，以因應大數據時代的衝擊。
大數據時代: 雲端培訓
因此，如何在規範上適當處理根據大數據分析結果而「預先採行」差別待遇措施所引發的歧視現象，有效禁止公私部門基於當事人「未來可能出現」特定身心缺陷而予以差別待遇，並且有效禁止雇主與保險公司不得基於大數據分析所得的基因資訊，採行歧視措施，是必須正視的規範難題。 工業網路安全近年越來越被重視，當連接到網路的工業設備和傳感器成為潛在的攻擊目標，若無足夠重視安全措施的觀念與行動，可能會導致生產中斷、資料洩露和運營的風險。 另一方面，永續經營（Sustainable Business）亦為全球性重要議題，各個國家都比以往更重視可持續發展的原則和實踐方針。 西門子數位工業同時身為業界的製造商與服務商，協助企業透過通盤視角，打造永續與安全的最佳方案。 Domo 的商業智慧雲端平台可以即時分析多方資料，將多方來源提供的結構化及非結構化數據以即時、視覺化的方式呈現出來，不但幫助企業做決策，也是一個業務管理平台。 勤業眾信聯合會計師事務所新創事業服務團隊負責人陳薔旬資深會計師於AAMA台北搖籃計劃所舉辦的「創新應用發表會」中，分享予南台灣新創企業有關出場策略、上市選擇及必備知識。
在大數據的規模下，越來越多企業開始選擇透過雲端服務來蒐集與儲存數據，唯有透過高彈性、可擴充的雲端服務，才能完成大數據環境的建置。 大數據時代的規範研究課題，正如同大數據分析的應用一樣，很可能是無窮無盡的，有待研究者齊心合力不斷挖掘。 而在這個規範研究的試驗場裡，不管是探索大數據應用帶來的法律和倫理爭議，或是檢討現行法律的不足之處，其終極問題，可能依然不脫「我們」作為一個「資訊生活共同體」，究竟應該接受怎樣的「資訊生活憲章」與「資訊生活管制架構」此一範疇的提問。 在此一理解下，關於政府資料開放所涉及的隱私管制，是不是應該針對不同類型資料予以不同的隱私保護程度;關於個人資訊的再識別風險評估標準及其管制模式，應該如何進行類型化的處理，並且落實在具體的管制立法和措施中。
