資料科學議題在臺竄紅,首次的資料科學愛好者年會大爆滿,吸引750人參加。

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大資料在2013年時,被Gartner放在新興技術發展周期的高峰期(Peak of Inflated Expectations)階段,但是到了2014年瞬間跌到幻滅的低谷期(Trough of Disillusionment),不過這並不代表大資料在2014年行情低落,反而是進入另一個層次,不再僅僅是話題上熱度,而能與不同技術結合發展更多元的應用。

企業採用大資料技術,除了可以從頭自己打造外,也可以使用廠商提供現成的解決方案,不過,臺灣少數大資料廠商之一ETU其負責人蔣居裕表示,導入大資料專案不僅需克服技術問題,同時還存在管理問題,關乎企業是否對於大資料專案要解決的命題足夠清晰。

2014下半年,有不少原有的技術因大資料技術的加持,而有了全新的應用。微軟研究院大資料大師馬維英表示,由於大資料技術以及雲端架構,使得機器學習能處理更龐大的資料,訓練規模有別於以往的巨大數學模型,這也表示人工智慧將更加聰明。而2014年最夯的技術物聯網的應用,各種裝置所產生的大量資料,也需要依靠大資料分析處理,才能有進一步的應用。

德國重工業公司ThyssenKrupp,在其全球電梯業務上,以大資料、物聯網、機器學習以及雲端架構,做出技術結合典範。ThyssenKrupp在電梯各零件裝設感知器,並將這些收集到的數據送往微軟Azure服務,並用Azure所提供的機器學習預測哪些電梯的零組件可能即將損壞,做預防性維護工作。而微軟Azure雲端機器學習,在臺灣現在也能用。

大資料人才需求熱度,從2014首次舉辦的資料科學愛好者年會,報名狀況盛況空前可略知一二,主辦人中研院資訊科學研究所副研究員陳昇瑋說,臺灣資料科學家起薪約一百萬至一百五十萬元左右,而台積電也舉辦大資料比賽,藉以吸引人才。

IDC預測,2015年臺灣將有超過25%的企業導入大資料解決方案,供需不平衡的狀態下,資料科學人才需求持續看漲,而蔣居裕表示,由於大資料專案常用來解決特定領域的問題,因此企業需善用資料科學以及領域知識人才,方能得到綜效。

2014年企業級Hadoop廠商開始併購資安廠商,來強化技術的可靠度。而企業若不當使用大資料技術,將容易侵犯用戶隱私,因此澳洲和美國等大資料技術先驅國家,開始針對大資料隱私訂定保護政策。大資料技術發展背後帶來的隱憂,把關使資安以及隱私的需求更加迫切。

 

 

 


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