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Photo: West Midlands Police/filckr

將資料抽絲撥繭，在看似獨立不相關的資料堆裡，找出關聯性；比對多種資料，勾勒出清晰的消費者形象。從資料多樣性的發想，可能為未知找出具體答案。

企業應用Big Data的「Before」、「After」，運作效益如何改變？

趨勢科技子公司、騰雲計算事業開發協理陳志昇，不經意想起一段5年前發生在辦公室裡的尋常互動，為Big Data的應用效益，做了鮮明易懂的註腳。

及時決策的好用工具

當時，主管希望工程師「分析一下昨天的十大惡意網站」。這個要求在以資訊安全軟體為核心產品的公司，聽來並不過分，但工程師卻花了整整兩天時間才「跑」完所有資料，找到主管想要的答案。

但是，防毒最重視預警與即時，落後兩天的過時資料，早就派不上用場，難怪主管忍不住抱怨，「怎麼這麼慢？」電腦速度就只能這麼「快」，工程師也愛莫能助。直到5年後，是Big Data讓情況完全改觀，同樣分析昨天的惡意網站，使用Big Data只要15分鐘。

趨勢科技後來進一步徵求客戶同意，回收使用行為資料，努力擴大資料的規模，以從中找出關聯性，研發有效事先預防惡意網站的資安軟體。

使得效率大幅突破的關鍵，只因為Big Data的「3V」看家本領，多量性（Volume）、多樣性（Variety）與速度性（Velocity），這些剛好「破解」這類分析所需，但過去一直欠缺的「大海撈針」式一一比對資料、以及滴水不漏的高度準確與速度。

換言之，資料處理量動輒GB、TB起跳的Big Data，絕對是企業快速分析大量資料的最佳利器，治安、交通運輸、使用者行為分析，便是應用Big Data會展現大效益的三個領域。

Big Data清除治安黑洞

在科學辦案時代，Big Data極適於協助警政單位打擊犯罪。騰雲計算曾經接受亞洲一個警政單位委託，參與建置指紋辨識系統，「快速」與「大量」是委託單位的最迫切的需求，新指紋辨識系統必需提高比對速度，增加指紋取樣數（容）量。

緝捕罪犯往往千鈞一髮，陳志昇說，如果罪犯就在門口，「光明正大」接受門禁系統的辨識，如果系統速度不夠快，錯放的機率就會增加，降低安全性。

至於辨識系度的敏銳度與聰明，則與資料庫取樣數量的豐富程度成正比，若要系統有能力辨識亞森羅蘋，資料庫裡得先存有可供比對的亞森羅蘋指紋才行。

但是，採垂直式擴充的傳統伺服器最大瓶頸，正是儲存容量有限，並且無法隨意擴充。

假設警政單位的資料庫容量只夠儲存「前一百大」罪犯的檔案，其他不夠「大尾」的更多罪犯資料，只好捨棄，形同漏網之魚；而各警政分支單位的資料也不能彙整至總部，因為資料量過大，電腦系統的根本無法負荷。

這在民眾聽來簡直匪夷所思的情形，確實是資訊科技上曾經難以跨越的一大步，直到Big Data改採橫向擴充技術，打破伺服器擴充的天花板，警方才可能將所有犯罪資料，一網打盡。

收集影像資料  不怕檔案大

從美國到亞洲，愈來愈多城市應用Big Data速度性與多量性的雙「V」特性，維護城市治安，利用路口、停車場出入口等地點設置的監視器，錄下人臉、車牌影像，遇有交通事故爭議，或犯罪案件時，警方立刻可以調閱影像資料，研判事故責任或追查可疑人車。

影像資料的運用不僅止於治安，國內已有無線電計程車業者，收集每輛車行車紀錄器所拍攝影像，黃志昇說，行車影像所資料的記錄，包括行駛路線與沿線動態，開發價值很高，例如職業駕駛常有不塞車、行駛時間較短的私房路線，若將離尖峰流量等因素加入，分析出「最佳路線」，有助車隊駕駛的時間管理，提高單位時間收入。

Photo: DennisSylvesterHurd / flickr

創意來自交叉比對

在Big Data的3V特性中，陳志昇提醒，值得聚焦關注「多樣性」，因為，透過多樣資料的交叉比對，是提煉創新策略的最可能途徑。

目前積極於多樣性資料分析的產業，可以兩岸電信業者為代表，不約而同用戶的手機上網行為，是他們共同感興趣的主題。

電信業者的機房，就是一座資訊寶庫，其中至少包含4類具有廣告含金量的資料：一是帳戶資料，也就是門號所屬系統、使用者性別等，其次分別為通聯記錄、上網行為、簡訊行為。

手機用戶在全天不同時段的上網行為，就是典型的多樣性資料，從用戶晨起看電子報、午休前尋找美食資訊、下班通勤時間玩Game看影片等習慣，推估使用者的生活型態與偏好資訊，進而轉化為廣告機會。

針對時常上網搜尋美食情報的使用習慣，廣告主可善用用餐時段，推播使用者所在區域的餐廳訊息，由於訊息發送較符合個人偏好，被視為垃圾資料的機率也隨之降低。

提高準確度，激發策略的創意思考，是將多樣性資料做交叉比對的優點。以Big Data的熱門應用「使用者行為分析」來說，電信或網站業者可以善加運用流量統計，例如三成男性時常關注汽車網站、兩成女性瀏覽美粧資訊等，使用者在網路上留下的喜好軌跡，已為廣告訴求指引明確的目標。

而在協助犯罪防治的案例中，善用多樣性資料，更能明顯降低查緝的誤判率；警政單位的罪犯資料庫中，如果有包含指紋、人臉、血型等多種資料，交叉比對的結果自然會更精準。

運用商業智慧  成本降低

Big Data讓企業可以用合理的成本，更大規模而靈活的開採資訊（data mining），運用商業智慧。陳志昇說，以較低成本，速度更快地處理大量資料，是Big Data最具革命性的突破，而Big Data使用開放原始碼軟體，是成本得以大幅降低的最主要原因。

成本降低，意謂企業運用商業智慧的門檻也隨之下降，過去想用但無力處理的龐大資料，終於有機會展現價值。陳志昇提醒，即使是被直接判定為垃圾而剔除的資料，也可能分析出有用的成分，「應用Big Data，企業能更有方法地探索『未知』。」

回歸Big Data的「3V」本質，如此強大工具，還需有足夠豐富、可供分析的資料，才有用武之地。陳志昇認為資料量不必一味追求大量的看法，與多數Big Data專家一致，具探勘價值的資料，即使少量也能反映有意義的訊息。

而對於高度仰賴知識管理來增進經營效率的企業，必需有策略地收集資料，以應未來所需； Big Data日漸受重視的趨勢，看來已連帶創造「資料有價」的市場，企業的資料實力，會是為競爭力加分的元素。

企業走入校園  培育Big Data人才 

Big Data源起於Google工程人員所發表的數篇論文，以及後續開放原始碼（open source）高手接力開發的軟體，美國以外的資訊人員才漸漸認知Big Data。

趨勢科技在近6年前投入研究Big Data，陳志昇說，並不是出於對產業發展趨勢的敏銳嗅覺，純粹只為解決在分析為數龐大的URL資料時，所遭遇的問題，也就是數量太大、速度太慢等目前為人熟知的困擾。

趨勢從解決自身問題出發，工程人員以熟悉的Linux為起點，在做中學，漸漸與美國的Big Data人員產生交流，並因為資安專業背景受到重視，加入相關組織，成為委員會成員。

有感於台灣具有極佳發展雲端科技及Big Data應用的潛力，應該及早開始人才培育，以免落後技術起源的美國。2010年，趨勢科技首先在台大捐贈設立雲端學程，隔年又與輔大合作開辦雲端學程；而自2000年開辦的校園程式設計大賽，2013也以Big Data為主題，讓來自台灣、日本、菲律賓、大陸的學生，以應用程式的設計創意，競技交流。