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簡述大數據及其現在與將來
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於「2014(第六屆)兩岸互聯網發展論壇 ─ 共步兩岸移動互聯網新時代」的演講簡報檔。
Big Data 現象,以及現象中的我們
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Fred Chiang
講者:Etu 負責人 蔣居裕 (Fred Chiang) Etu Solution Day 2014 Keynote
那些你知道的,但還沒看過的 Big Data 風景
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Etu Solution
2013.9.14 在 Open Data 聯盟成立大會的 Keynote Speech
資料價值 — 一位資料產品經理的視野
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Fred Chiang
This slides desk had been present in the Big Data Taiwan Forum 2013 which was hosted by Wired Taiwan on April 26.
轉兌數據的價值 — 從導購到策購
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Fred Chiang
講者:Etu CEO 蔣居裕 (Fred Chiang)
Data Leaders in Action - 資料價值領袖風範與關鍵行動
Data Leaders in Action - 資料價值領袖風範與關鍵行動
Etu Solution
2014.1.16 於東吳大學 [校園海量資料分析人才培育工作坊] 的簡報分享。算是 Data Science Program (DSP) 從緣起、籌備、執行至今的階段性總結 (個人版)。謝謝一路上陪著走的朋友與同事們,讓我們一起擁有組織力。
資料科學團隊人才培育分享 ─ 以 DSP 為例
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Fred Chiang
http://datasci.co
DSP 資料科學計畫簡介
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codefortomorrow
Big Data 跟 Open Data 本來就不在同一維度上,真要比較起來,有同有異。
Big Data vs. Open Data
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講師:Etu CEO 蔣居裕 (Fred Chiang)
啟程:Data Technology 的待客之道
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Etu Solution
亞洲 Hadoop 產品與解決方案引領者 Etu,於年度 Etu Solution Day (ESD) 活動中發表「2014 年台灣 Big Data 市場 5 大趨勢預測」。Etu 也首度發表兩岸的 10 大行業、21 種 Hadoop Big Data 已經被驗證的應用,如電信業的經營分析與客服查詢、電子商務的精準推薦、數位媒體的內容推薦、零售行業的使用者行為分析、高科技製造的資料倉儲工作分流卸載與製程良率分析、政府與地產的輿情分析、電力的能源管理、保險的巨量小圖檔管理等。預期 2014 年的台灣 Big Data 市場將更為成熟,經過驗證階段後,進入最後導入階段的企業也可望有倍數的成長。 Etu 負責人蔣居裕表示:「UDN 的採用,說明了台灣企業導入 Big Data 應用的需求在特定產業力道明顯上揚,『2014 年台灣 Big Data 市場的 5 大趨勢預測』也呼應了這樣的看法。」蔣居裕說:「一、首先過河的人,要開始挑戰資料價值的海洋,越早期投入者,越用越深,越深越廣;二、Total Data BI 帶動企業採用多結構化資料倉儲。客戶行為分析、精準行銷、客戶體驗是應用目標;三、從新舊系統整合到 End-to-End 解決方案,大部分企業期待廠商能夠完整交付 Big Data 應用與專業技術顧問。『容易』(Ease) 是 Big Data 產品進入企業的關鍵字;四、資料探索工具當道,力助 Business User 比 IT 人員更能挖掘 Big Data 的價值。『探索』(Discovery) 是 Big Data 分析的神髓所在 —— 探索關聯、探索意圖、探索缺少什麼;五、Big Data 教育訓練課程,從以處理技術為主者,快速擴展到資料分析。但均會被含括在『資料科學』大傘下。資料科學家萬中選一,強調專業分工的資料科學團隊,才是實踐資料價值希望之所在。」 ESD 2013 另外還展現了藉由 Etu Appliance 所架構起來的 Etu Ecosystem,展示了由 Etu 以及 ISV 夥伴們所開發的 End-to-End 解決方案:Etu Recommender,除了原有的個人化精準推薦,現在還可與第三方工具整合,進行資料視覺化探索,建置使用者行為分析資料倉儲;合作夥伴堂朝數位整合的雲端電子刊物加值平台、PilotTV 前線媒體的收視量測系統、樺鼎商業資訊的視覺化分析工具、以及衛信科技的 SDN 網路管理完整解決方案,則分別透過 Etu Appliance 來做巨量、可擴展的檔案格式轉換運算、臉部辨識資料及時處理與分析、多結構化資料倉儲、網路資料封包預處理等工作。這些方案的共同點,就是它們都是基於不斷獲得各種產品創新獎項的 Etu Appliance 所開發或整合的應用。
台灣 Hadoop Big Data 2014 趨勢預測與企業策略藍圖
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Etu Solution
Opening Keynote for HadoopCon 2014 我們的身邊、網路上,圍繞著太多的 Big Data 論述與技術,Hadooper 今天聚集在這裡,都已經是 Big Data 的相關利益者,然而, 今天我們所理解的 Big Data,大部分都是透過自身的體驗而來,但 Hadoop Ecosystem 太過龐雜,Use Case 不同,必須取不同的 OSS 專案來完成,如此想來,我們哪一個人何曾看過所有的 Big Data 風景呢? 此 Talk 告訴我們如何透過更多的風景之窗,將 Big Data 的不同天地,看得更多更透。
那些你知道的,但還沒看過的 Big Data 風景 ─ 致 Hadooper
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Fred Chiang
講者:Etu 資深協理 陳育杰 Etu Solution Day 2014 Successful Story
Hadoop Big Data 成功案例分享
Hadoop Big Data 成功案例分享
Etu Solution
以"大數據(麥爾荀伯格、庫基耶著、林俊宏譯、天下文化出版)"一書內容為主軸,所彙整之簡報,用於分享與交流。 有任何問題與意見,請email至:chris.liao0516@gmail.com
大數據的基本概念(上)
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大數據獲利模式 Ch 2
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講師:Etu AVP, Product Marketing 吳家鈴 (Judy Wu)
Data without Boundaries - 圍繞第一方數據,找到商業驅動力
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10708
10708
Tzu-Yin Lin
講者:Etu 負責人 | Fred Chiang 簡介:此場演講將為現場所有嘉賓具體說明本年度 Big Data Taiwan 的主題 「Converge . Discover . Monetize」意涵,並據此展開的整天議程提要。 Big Data 是當代顯學,也是未來學,要能轉兌巨量資料的價值,沒有一 個最終可採取行動的 End-to-End 流程,將可能落入「加總即統計;統計即分析;分析即洞見;洞見即價值」的誤區。該如何從看似複雜的 Hadoop Big Data 生態系統擷取一個具體而有效的價值轉兌路徑與方案,會是本場 Keynote 說明的重點。
Big Data Taiwan 2014 Keynote 1: Why and How We Monetize Data – 意圖,讓我們聚在這裡
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Etu Solution
資料的大量增長已經是事實,如何能夠提取資料的價值,也成了社會、商業、政府共同的利益課題。綜觀資料價值的提取,資料科學的能量,在不同的領域,均扮演關鍵的價值轉兌力量。 吾人已知資料科學是跨界的,與其寄希望於難覓的資料科學家一人,不如更關注於如何培養一個專業分工的資料科學團隊。本計畫的宗旨,即在希望透過對生活資料的收集、處理、分析、視覺化呈現、故事形塑、擬定行動的過程,分門規劃,引發社會各界對資料科學的興趣,從中培養對應人才,最終回饋於社會。
台灣生活資料科學團隊養成計畫 (@Data Weekend #5)
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From http://www.csdn.net/article/2015-12-17/2826501 《阿里巴巴数据安全部阿里数据安全小组总监郑斌:大数据下的数据安全》 阿里巴巴数据安全部阿里数据安全小组总监郑斌在《大数据下的数据安全》主题演讲中表示以数据流控制为中心的IT时代正走向以数据共享为基础、激活生产力为目的的DT时代,而大数据是新的生产要素,互联网+的新基础设施云网端(云:云计算、大数据;网:互联网、物联网;端:终端,APP)正激活大数据。
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Justin Lin
本投影片闡述物聯網與智慧終端及雲端的發展趨勢,包括: 1. 智慧應用三大組成 2. 物聯網與雲端整合趨勢 3. 物聯網軟硬體與平台 4. Web/HTML5 與智慧應用整合趨勢 本投影片由以下演講責要彙整而成: 1. “智慧應用整合設計發展趨勢,” in Digitimes DTF 2014 嵌入式技術與應用論壇, Jan. 2014 2. “智慧連網與 Web 及雲端運算整合趨勢,” in HTML5 趨勢發展與技術應用論壇, Dec. 2014 3. “智慧應用與物聯網發展趨勢,” in 國立成功大學資工系, Mar. 2015
智慧應用與物聯網發展趨勢 (A Development Trend of Smart Applications and IoT)
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William Liang
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智慧應用與物聯網發展趨勢 (A Development Trend of Smart Applications and IoT)
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何謂大數據
1.
『何謂大數據』
2.
『原文』
3.
Big Data aka
Megadata
4.
『翻譯』
5.
大數據 也叫 海量資料
6.
『定義』
7.
大數據 = 資料很多
?
8.
從龐大資料找 出特定資料的 技術
9.
Google Search
10.
『大數據時代 來臨』
11.
中華電信每月 累積4TB記錄
12.
eBay每天資料 增加50TB
13.
在2012年的8月 Facebook 共使用
了約100PB
14.
1PB = 1,000TB
= 1,000,000GB
15.
全世界印刷材料的內 容總量大約是300PB
16.
Google2009 年每天處理 24PB資料
17.
『施行步驟』
18.
資料
19.
資料 ≠ 資訊
20.
感測
21.
資訊 ≠ 資源
22.
分析
23.
『使用實例』
24.
PRADA
25.
股價預測
26.
日本道路系統
27.
紙牌屋
28.
小時代
29.
預測流感
30.
31.
情緒指環
32.
『未來展望』
33.
無人駕駛 自動汽車
34.
穿戴裝置
35.
『個人隱私』
36.
可以透過這些被蒐 集的資料對應到特 定個人