淺談大數據分析應用，掌握先機的關鍵鑰匙 - Gigabyte

大數據(big data)在現今的數位科技界早已不是陌生詞彙，卻依然擁有極高的討論度，只因其伴隨而來的分析以及後續應用，正持續打破人們對於數位資訊的 ... 首頁 Insight TechGuide insight AllTopics AI&AIoT Cloud HPC Cooling 5G Component Advanced SuccessCase TechGuide Glossary Tech-Guide 淺談大數據分析應用，掌握先機的關鍵鑰匙 三月16,2022 「大數據bigdata」或許不是陌生的名詞，但是，您知道它的原理和運用方法嗎？您是否聽說過「大數據的5V原則」？還有，您是否熟悉「做好大數據的三個基礎步驟」？更關鍵的是，如果您想使用大數據，您是否擁有適合的工具？技嘉科技是尖端科技解決方案的知名品牌，發表本篇《科技指南》，目的是介紹大數據的基本知識，淺談大數據所蘊藏的無限商機，並且推薦適用於大數據的技嘉科技伺服器產品，讓您能掌握大數據，解決生活和工作上所遇到的問題。

大數據(bigdata)在現今的數位科技界早已不是陌生詞彙，卻依然擁有極高的討論度，只因其伴隨而來的分析以及後續應用，正持續打破人們對於數位資訊的固有想像。

從商業決策到行為預判、從資訊科技基礎建設到日常生活每一個環節，到處都有大數據的蹤影，大數據儼然已成為一種指標。

《詞彙學習：技嘉小百科，告訴你資訊科技(IT)是什麼》然而，大數據究竟是什麼？對您有什麼影響？能為企業帶來哪些優勢？分析數據會碰到什麼困難？技嘉科技為高性能伺服器產品的知名品牌，發表本篇《科技指南》，為各位探究大數據背後的玄機，以及推薦合適的技嘉產品，協助各位解決使用上的問題。

大數據是什麼？集「5V」於一體的巨量資料 顧名思義，「大數據」可簡單理解為龐大資料的集合體，又稱為巨量資料。

每當有人使用電腦或是與網路連線，都是在添加更多的新資料，而隨著科技發展，數據的產生速度正以爆炸性的幅度增長。

如YouTube的觀看次數、電商的顧客購買資料、每日金融交易資訊、甚至是社群媒體的互動紀錄、或是單一網頁的停留秒數等，這類龐大又複雜的資料，都可視為大數據的一部分。

看過以上的定義，您可能覺得「大數據」和「數據」之間沒有任何差異，所有的數據都是某種「大數據」。

事實並非如此，「大數據」除了擁有更複雜且更龐大的資料量，讓傳統的資料處理技術無力負荷，往往也需要更多台電腦同時處理，才能進行相關的分析與應用，導致公部門與私部門紛紛建立資料中心、或是伺服器農場。

針對大數據的具體描述，以2001年高德納諮詢公司(Gartner)分析員萊尼(DougLaney)所提出的「3V原則」最廣為人知，分別為：詞彙學習：《花你一分鐘，一次看懂關於資料中心》《常聽別人說伺服器農場，你知道那是什麼嗎？》● 數據量（Volume）大數據最顯著的特點，就是需要處理的資料量十分可觀，單一網站的瀏覽紀錄等，所構成的資料量隨著時間尺度而不同，可能達TB(terabyte)、PB(petabyte)，甚至EB(exabyte)的程度。

● 多樣性（Variety）大數據不只是「大」，還有「雜」，存有多種型態不一的資料類型，除了結構化資料以外，隨著技術演進、資料定義的改變，非結構化資料也與日俱增，不同型態的資料都需經過分析處理，才能夠有效應用。

● 速度（Velocity）儘管大數據的資料量龐大，數據產生、接收與處理的速度，也不同於傳統數據處理效率，亦可理解為數據處理的即時性。

數位資訊快速膨脹，所產生的資料量只會更大、更瑣碎，且型態更為多元；因此，資料可信度與分析後的可用性，已成為大數據逐漸重視的特點，以至於大數據的定義新增了真實性（Veracity）與價值性（Value）兩個新「V」，統稱為「5V原則」。

而依照目前科技推進的速度，相信不久後將有更多特性催生而出，再次刷新大數據的定義。

大數據和一般數據有何差異？可透過「5V原則」牢記大數據的特色，數位資訊必須符合量大、多樣化、快速、真實和有價值等屬性，才算是名符其實的大數據。

大數據分析為何重要？藏在數據中的無限寶藏 不久之前，假設我們想要了解某族群對某件事將如何反應（例如，中年婦女對洗髮精廣告的反應），較為科學性的研究方法，就是透過量化研究及統計分析。

大數據分析不同於統計學的抽樣方式，而是拿「所有的數據」來做觀察與追蹤，並針對使用者的需求提出最佳解法。

在這個生活行為逐漸「連線」的時代，隨著物聯網(IoT)發達、電子消費蓬勃發展，網頁搜尋與閱覽紀錄等數據資料皆有跡可循，線上世界有如模擬真實世界的「數位分身」──您是否已察覺大數據分析的價值所在？詞彙學習：《技嘉小百科，告訴你物聯網(IoT)是什麼》《花你一分鐘，一次看懂關於數位分身》舉例來說，對電商而言，使用者的瀏覽紀錄和消費模式息息相關，藉由大數據分析，可針對行為進行預測，讓客戶還未開始搜尋之前，就已將購物資訊即時奉上。

精準行銷和客製廣告投放不僅提升客人的使用者體驗、刺激消費行為，也有助於避免無效的行銷模式，進而控管營運成本，而這不過是大數據分析的其中一項應用而已！除此之外，大數據分析能給予更完整的資訊，直接協助企業降低決策風險及誤判的可能性。

因此，我們必須討論應用大數據時自然產生的問題：為了讓其發揮最大功效，首先要了解如何使用大數據，又可能遇到什麼難題？ 如何做好大數據？三個基本步驟，教您彙整、整合及應用 大數據分析聲勢如日中天，從知名企業、電商到政府機構和學術組織，幾乎都在使用大數據來協助解決難題，或是希望從中發現新的洞見。

但是，要有效地利用大數據，就得從資料的蒐集彙整、到數據的整合運用，到後續的應用與微調，以上這三個大方向來進行探討。

大數據彙整：蒐集、存儲管理、篩選來源 大數據每年以驚人的速度成長，在IDC國際數據資訊有限公司的預測下，2025年全球大數據資料量將達驚人的175ZB（等於175兆GB），相較2018年全球資料量僅33ZB，2016年甚至未突破20ZB。

面對以排山倒海之勢席捲全球的大數據，IT工作者要如何準備足夠的存儲空間、如何規劃與時俱進的篩選機制，將是許多人必須克服的第一道關卡。

許多企業選擇利用雲端存儲（這是雲端運算的一個環節）及分散式運算系統，來解決記憶儲存量過小的困境。

但是，這並沒有解決資料「真實性」與「價值性」的問題，唯有洞察大數據的資料來源，才能確保您所彙整的大數據真正有用：了解更多：《詞彙學習：常聽別人說雲端運算，你知道那是什麼嗎？》《詞彙學習：技嘉小百科，告訴你分散式運算是什麼》《科技指南系列文章：關於分散式運算，您不能不知道的叢集運算技術》● 第一方數據：此為大數據使用者直接與目標群（可能是企業客戶）互動時所獲取的資料，如顧客會員資料、購物頁面瀏覽紀錄等，此類數據直接反應客戶行為，通常具有高度利用價值，是精準行銷層面的參考來源。

● 第二方數據：透過和其他單位合作、買賣等方式，藉以得到對方的第一方數據，突破自己在第一方數據的侷限與不足。

好比說，您在社群平台點擊某些商品連結之後，該品牌就會陸續向您投放廣告，這就屬於第二方數據的應用。

● 第三方數據：當資料來源是與目標群無直接關係的單位，此類型數據即為第三方數據，如瀏覽器的瀏覽紀錄，最耳熟能詳的便是瀏覽器cookie技術，用來追蹤、記錄用戶的瀏覽網站資訊。

其特性在於無差別性地廣泛蒐集資料，藉以幫助企業發現潛在客戶，常用來當作市場開發的評估等面向，但也因此常伴隨著隱私疑慮，在使用上須格外謹慎，確保符合法律規範的要求，不得侵犯他人隱私。

做好大數據是大哉問，但可透過簡單三步驟，牢記使用大數據的基本流程：彙整、整合、應用。

彙整階段，依照數據價值來做篩選和儲存；整合階段，將大數據與您的經營策略（或學術研究計畫，等等）結合，並確保使用數據的合法性；應用階段，使用大數據加持的策略解決問題，並依照現況持續調整您使用大數據的方法。

大數據整合：分析、整理與轉化 經過彙整的大數據，必須和企業經營策略、或是公家機關的公共政策、或是研究機構的學術理論做結合，才算是發揮價值，透過大數據找到問題解方。

但資料庫中多半是未經清理的原始資料，且資料型態多元，除了能清楚定義的結構化資料之外，還有大量的文字、圖像、影音等無法明確定義的非結構化資料或半結構化資料。

利用大數據之前，資料要做整理、分析和運算，轉化成有價值、可使用的資料，且有別於傳統分析方式，大數據分析需要具有即時性，在蒐集資料的同時，就能快速產出分析結果。

因此，運算資源和處理效能是整合大數據的關鍵。

先進的大數據整合工作，大多不會使用單一電腦或伺服器進行，而是使用多台伺服器合力運作，組成所謂的運算叢集，進行平行運算或高效能運算(HPC)，並透過視覺化軟體，將生冷的數據轉變成清楚易懂的圖表，用來發現問題的痛點及對應解法。

上述所需的分析技術，是大數據應用於經營策略的第二項考驗；挑選正確的軟硬體工具，可使您的大數據體驗變得事半功倍。

詞彙學習：《花你一分鐘，一次看懂關於運算叢集》《常聽別人說平行運算，你知道那是什麼嗎？》《技嘉小百科，告訴你高效能運算(HPC)是什麼》但在處理和執行大數據分析時，需留意個資安全問題，許多原始資料除了型態不一之外，內容可能也混雜著客戶姓名、身分證字號、手機號碼等個人資料。

在逐漸重視資訊安全與個資問題的今日，許多大數據資料都要經過去識別化(de-identification)的整理程序，才能開始與經營策略結合，以避免後續可能發生的法律問題。

大數據應用：多方領域的成功案例分享 大數據之所以有價值，因為它能真實反映現實狀況；因此，儘管經營策略（或是公共政策等）已經陸續導入大數據的分析與應用，還是要仔細觀察現實世界的使用狀況，持續針對大數據做微調與修正。

大數據的應用範疇十分廣泛，企業、政府機關和學術單位都仰賴大數據，以下僅是幾種較為顯著的大數據實用案例：● 機器學習與人工智慧人類因為掌握大數據的海量資料，進而延伸出機器學習、人工智慧等不同的應用方式。

無論是仰賴電腦視覺的自駕車，或是協助電腦了解人類溝通的「自然語言處理」(NLP)，最終都需要以數據資料作為養分，讓電腦有自我學習、預測未來、自動執行的能力，跳脫以往只能循著固定程式運作的舊有模式。

透過大數據的分析應用，甚至能讓設備達到預測性維護、搜尋引擎提供自動推薦等先進功能。

了解更多：《詞彙學習：花你一分鐘，一次看懂關於機器學習》《詞彙學習：常聽別人說人工智慧(AI)，你知道那是什麼嗎？》《詞彙學習：技嘉小百科，告訴你電腦視覺是什麼》《詞彙學習：花你一分鐘，一次看懂關於自然語言處理(NLP)》《成功案例：技嘉高密度伺服器，協助科技創新者發展自駕車演算法 》《成功案例：技嘉實踐CSR、ESG，協助成大勇奪亞太HPC-AI電腦競賽冠軍 》 大數據已應用在我們的生活周遭，包括人工智慧等尖端科技發明、及串流媒體服務的推薦系統，都包括在其中。

您可以自行發想：如果我掌握大數據，我能做些什麼？ ● 預測性商業模式大數據應用於行銷及商業模式的實際案例，想必大家都略有耳聞，從陌生客群開發、消費行為追蹤，及預判客戶的消費行為，在人人搶客戶的商業戰場，從使用者的搜索記錄、瀏覽網頁，進一步預判潛在的購物動機，為其提供客製化的消費套餐，都是鮮明的實例。

更創新的應用方式之一，就是亞馬遜(Amazon)開發的「預測配送模型」，它透過大數據預判消費者的購物行為，並提前將貨物運送到附近配送點，只要等買家按下購物鍵，即可安排出貨，縮短整個運送過程，不僅降低配送成本，也大大提升顧客體驗。

這是很好的啟發，我們每個人都能想想，該如何使用大數據來創造空前未有的價值。

● 協助學術研究執行、促進公共政策成形學術研究往往需要數據支撐其論點，也經常仰賴高效能運算技術。

有了大數據的輔助，以往運算困難的巨量資料將得以解套，並能得到更即時且準確的預測分析結果，如氣象模擬、社會學研究、行為狀態分析等，都是其應用範疇。

有價值的學術研究成果，也有助於公共政策落地，例如西班牙跨學科物理和複雜系統研究所(IFISC)，2021年參與「DISTANCIA-COVID計畫」，透過大數據的應用，分析行動裝置的資訊流量，研究與新冠肺炎疫情擴散之間的關聯，並分析「社交距離」措施的效益。

IFISC購買技嘉科技R282-Z91、R272-Z32兩款R系列機架式伺服器，伺服器提供的低延遲資料傳輸、高穩定資料儲存功能，都是處理大數據時非常需要的伺服器特性。

延伸閱讀：《關於技嘉GIGABYTE機架式伺服器系列產品的更多介紹》《成功案例：西班牙IFISC用技嘉伺服器，為新冠肺炎、氣候變遷尋求解方 》《成功案例：暴風解碼，技嘉運算叢集協助早稻田大學研究氣候變遷 》● 量身打造的精準化推薦，加深您的娛樂體驗藉由記錄使用者進入品牌網站或是平台後的行為模式，可得知其瀏覽習慣與行為變化，並透過大數據分析，做到精準化的產品推薦，有效提升顧客回購率。

像是購物網站上常見的「猜你喜歡」購物列表，這些「猜」的行為，背後都有大數據作為推薦依據。

此外，知名影音串流平台網飛Netflix，也是運用精準化推薦的佼佼者。

您是否留意到？每次瀏覽影片清單時，片單上所推薦的影片順序、種類都不盡相同，這便是藉由大數據分析，針對不同瀏覽行為所做出的客製化清單，以此讓使用者投注更多關注力與時間在平台上！ 挑選技嘉科技伺服器解決方案，掌握大數據的每一個環節 來到《科技指南》的尾聲，我們希望本篇文章有助於您更了解大數據，並且能想像導入大數據的好處。

如果您希望購買先進伺服器產品，協助您展開全新的大數據旅程，請您參考以下技嘉科技的產品，技嘉提供各類型的伺服器解決方案，能執行大數據運算、大數據儲存等相關工作：● 運算- H系列高密度伺服器技嘉科技H系列高密度伺服器，適合HPC和超融合基礎架構(HCI)使用，產品特色是在小而美的機殼內，容納大量運算節點，並且支援Intel®Xeon®可擴展平台、AMDEPYC™，甚至是基於「雲端原生」ARM架構的Ampere®Altra®處理器。

如果您的使用空間有限，運算需求卻很龐大，挑選技嘉高密度伺服器準沒錯！了解更多：《關於技嘉GIGABYTE高密度伺服器系列產品的更多介紹》《詞彙學習：常聽別人說超融合基礎架構(HCI)，你知道那是什麼嗎？》《詞彙學習：技嘉小百科，告訴你節點是什麼》《科技指南系列文章：從智慧型手機到超級電腦，略談ARM處理器的由來與優勢》《成功案例：技嘉ARM伺服器發威，台大「高精準車流模型」開發效率提升200% 》- G系列GPU協同運算伺服器G系列伺服器非常適合平行運算與異質運算，因為可搭載GPGPU（通用圖形處理器）使用，擅長處理大量圖像數據。

如果在您使用大數據的過程中，將會出現很多圖像資訊，則可考慮使用技嘉的GPU協同運算伺服器。

了解更多：《關於技嘉GIGABYTEGPU協同運算伺服器系列產品的更多介紹》《詞彙學習：花你一分鐘，一次看懂關於異質運算》《詞彙學習：常聽別人說通用圖形處理器(GPGPU)，你知道那是什麼嗎？》《科技指南系列文章：什麼是HPC高效能運算？相關使用案例與技嘉產品 》- R系列機架式伺服器H系列與G系列伺服器是專才，R系列機架式伺服器則是通才，擅長處理運算工作，並可用來達到效率和可靠性之間的平衡，推薦可以搭配其他類型的伺服器使用，達到運算效能高、成本也合理的雙重目標。

● 儲存- S系列儲存伺服器顧名思義，S系列儲存伺服器可以儲存大數據，尤其是在「彙整」大數據的初期階段，這些可擴充性高的產品適合扮演儲存節點。

儲存伺服器搭載容錯式獨立磁碟陣列(RAID)、軟體定義儲存(SDS)等技術，還提供技嘉專屬的智慧型危機管理與防護(SCMP)、電壓瞬間調頻等功能，安全保護您可貴的大數據金庫。

延伸閱讀：《關於技嘉GIGABYTE儲存伺服器系列產品的更多介紹》《詞彙學習：技嘉小百科，告訴你可擴充性是什麼》《詞彙學習：花你一分鐘，一次看懂關於軟體定義儲存(SDS)》《詞彙學習：常聽別人說容錯式獨立磁碟陣列(RAID)，你知道那是什麼嗎？》希望經由本篇文章介紹，能幫助各位進一步認識大數據的定義、分析應用與面臨的挑戰。

若對於伺服器應用於大數據分析有任何疑問、或是想要更深入了解，技嘉科技將提供您最適宜的諮詢服務，歡迎您透過[email protected]電子信箱聯絡技嘉科技業務窗口，我們將協助您挑選適合的伺服器解決方案。

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技嘉科技是高性能伺服器產品的知名品牌，發表本篇《科技指南》文章，回顧ARM處理器的發展過程，介紹ARM產品的優勢與特性，並且推薦適用於不同領域的技嘉科技伺服器解決方案，協助您解決在工作上可能遇到的問題。

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