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在數位化的潮流下，「巨量資料」（Big Data）分析已成為創新競爭力的一大關鍵，也是世界各先進國家與企業投入研究的重要領域。

　據IBM的分析，巨量資訊的分析將具有極大商業化價值，甚至還能衍生出過去沒有的商機，未來10年將會涵蓋醫療、製造、通訊、零售、能源、運輸、汽車、保全等垂直應用市場。「資料分析」的觀念不算新，由過去所產生的資料數據，經分析後，做為未來行動與決策的判斷依據，其實在生活中相當普遍；企業也經常運用以往的營業銷售資料，預測未來的財務營收狀況。

　不過時至今日，資料的處理與分析卻顯得更為複雜，受到網際網路普及、感測器科技進步等因素影響，使得能夠收集、偵測的資料量愈來愈大、種類愈來愈多，如何從龐大的資料中將沒有價值的部分去除，並取出有用的資料加以分析組合與運用，是巨量資料分析技術的研發重點。

　根據IBM分析，全球資料量成長快速，預計至2015年將可突破8000Exabyte（EB，1EB=100萬Terabyte），如果燒成容量25G、厚度1.2mm的光碟，光碟堆疊的高度相當於80萬座台北101。

　面對如此龐大的資料量，巨量資訊的分析將具極大商業化價值，不僅可協助企業改善既有產品與服務，甚至還能衍生出過去沒有的商機，未來10年將涵蓋醫療、製造、通訊、零售、能源、運輸、汽車、保全等垂直應用市場。

　近年在電子商務興起後，業者透過眾多的交易記錄與瀏覽購買的行為，就可以分析出不同消費者的特性和喜好，進而能夠安排適當的頁面內容、廣告呈現、促銷訊息等，以吸引消費者的興趣和注意。

　在電子商務愈來愈強調「個人化服務」的同時，為符合不同消費者的需求，網路後端平台所蒐集的資料必須更完備、多元，並加以分析判讀、去蕪存菁，找出具有價值的資訊。

　這說明了巨量資料分析技術所強調的4個「V」：即是Volume（量）、Velocity（速度）、Variety（多樣性）與Veracity（可信度），是當前發展巨量資料分析技術的挑戰，也是工研院成立「巨量資訊科技中心」努力的目標。「巨量資訊科技中心」已經選定數個研發目標，其中一項就是製造業中的的LED產業，並以多數業者關注的「良率」切入，將導入巨量資料分析的方式，收集溫度、壓力、時間等各項參數，藉以判斷並且改善製程與產品品質，不只能夠降低成本、提升獲利，也更能配合引進更新、更複雜的製程技術。

　另一個例子是在零售業的個人化產品推薦上，透過巨量資料分析，可以更清楚地了解個人的消費模式，給予適當的產品建議，並預測產品銷售狀況，減少庫存及浪費造成的損失，以及倚靠人力經驗判斷的不確定性。

　巨量資料的分析技術，能夠協助政府單位與民間企業掌握必要資訊、支援有效決策，因此受到各界矚目，在全球各地方興未艾。

　巨量資料分析應用的成功要素之一，為對應用領域專業知識的掌握能力，工研院在機械、綠能、電子光電、資訊通訊、材化、生醫等產業的研發能量與專業人才等具優勢，跨領域的整合將是工研院巨量資料分析在全球競爭的最佳利器，未來在更多資源與人才挹注下，能為更多台灣產業提升競爭力，並帶來更高營運效益。

（本文作者為工研院巨量資訊科技中心主任）