| 資料遷移 | 公有雲 | 巨量資料 | 硬碟

透過實體設備搬遷巨量資料

企業與組織在單一站點環境內蓄積大量資料後，得一口氣將大批資料搬運到另一個站點，以便後續進行分析、記錄保存的情況可能越來越常見，如果只仰賴網路一次完成數TB資料的傳遞，恐怕會付出相當龐大的時間成本

2024-02-02

| 自駕車 | 巨量資料 | AECC

推動自駕車巨量資料處理標準的AECC聯盟誕生了!

Toyota、英特爾、日本NTT、Denso等共同成立汽車邊緣運算聯盟AECC，有鑑於未來連網汽車的產生大量資料，聯盟目的在推動分散式資源、網路拓撲能力的網路與運算架構，並推動成為全球產業標準。

2017-08-14

| SMACK | Spark | 大資料 | 巨量資料 | Big Data | Fast Data | 快速資料

SMACK架構成為大資料技術迎戰Fast Data新關鍵

近幾年的API化、行動化和IoT化風潮，為大資料領域帶來了不一樣的新挑戰，資料分析的挑戰不只是大量，還要快速。以新一代大資料分析技術Spark為核心的大資料分析新架構SMACK也因應而生

2016-01-24

| Spark | 大資料 | 巨量資料 | Big Data | APT | 趨勢科技 | 串流分析

趨勢科技用Spark打造大資料分析架構，克服單日GB級APT資料分析挑戰

趨勢科技透過Spark平臺建立雙資料流的大資料分析架構，不只不需要儲存每天暴增的Log資料，還能將同一支程式運用在即時處理和批次處理兩種不同的資料處理模式上

2016-01-24

| Spark | 大資料 | 巨量資料 | Big Data | 批次 | 串流

大資料技術新秀Spark如何通吃批次和串流資料分析能力

比Hadoop晚4年誕生的Spark，採取了和Hadoop不一樣的架構，能讓擅長大資料分析的社群來協助開發各種大資料分析模組，又可以讓擅長叢集運算和底層架構的專家來優化底層資源管理，因此吸引了大批開發者參與

2016-01-24

| 大資料 | 巨量資料 | Big Data | Hadoop | IBM | 蘇友信

【觀察】臺灣企業大資料應用現況

負責大資料導入顧問的臺灣IBM軟體事業處高級資訊工程師蘇友信表示，臺灣真正導入大資料平臺的企業，還是停留在蒐集資料為主，分析資料為輔的階段，大多是為了先建立一個有能力儲存大量資料的平臺，為下一階段資料分析預做準備

2016-01-23

| 大資料 | 巨量資料 | Big Data | Hadoop | 王耀聰 | 流動巨量資料 | Big Data in Motion

【觀察】大資料技術邁入成熟期，流動大資料分析時代來了

大資料技術在近2年開始產生根本性的改變，不僅成為眾多技術的底層，更從靜止轉成流動型態，不僅資料更新頻率大增，資料分析速度也從批次處理進一步縮短到毫秒等級的微批次處理

2016-01-23

| NEC | 機械學習 | 機器學習 | Machine Learning | 深度學習 | Deep Learning | 巨量資料 | Big Data

NEC推出Rapid機器學習技術，已有現成產品讓企業應用

不像過去需要花上數月時間、好幾臺伺服器，才能運用人工智慧，NEC新推的「RAPID機械學習」技術，能快速應用在各個不同領域，並幫助人員判斷

2015-11-29

| 陳瑞杰 | 健保 | 巨量資料 | BigData

北醫大陳瑞杰呼籲：分析健保巨量資料，建立臺灣醫療標準

北醫大醫療體系管理發展中心執行長陳瑞杰表示，醫療服務須擴及社會面規畫，不能只在醫院內解決

2014-04-28

| 巨量資料 | Big Data

資料科學家是點燃資料價值的關鍵

資料科學家有分析Big Data需要的3種能力，包括深入了解企業內的業務與組織、具備資料探勘等統計應用知識、熟悉資料分析工具操作

2012-10-01

| 巨量資料 | Big Data

企業對新技術Hadoop認知兩極

企業對於Hadoop的認知，至今仍舊處在天秤的兩端，只有極少數企業深入了解Hadoop，而真正決定把Hadoop叢集架構視為巨量資料處理發展主軸者，更是少之又少

2012-10-01

| 巨量資料 | Big Data

Big Data在臺灣：指標企業5大應用面相

從臺灣的角度來看，雲端服務模式與軟體導向解決方案，都不是企業最偏愛的選擇，相較之下，以硬體形式推出的一體機（Appliance）是最受青睞的一種

2012-09-28