台灣 Hadoop Big Data 2014 趨勢預測與企業策略藍圖

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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。

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台灣 Hadoop Big Data 2014 趨勢預測與企業策略藍圖

  1. 1. 台灣 Hadoop Big Data 2014 趨勢預測與企業策略藍圖 精誠集團 Etu 負責人 蔣居裕 October 16, 2013
  2. 2. Monetize Data 分 析 處 理 決 策 資料價值驅動 Action 暑假計畫要從台灣南騎到北,目 標在 3 天內完成 Insight 台灣夏季由北騎到南,一般人不 可能達到平均時速 15 公里 Knowledge Information Data 一般人騎單車的時速約 15 公里; 台灣夏季吹南風,冬季吹東北風 台灣南北全長 394 公里 394 公里 詳情參見: http://fredbigdata.blogspot.tw/2013/05/big-data.html 2
  3. 3. 大綱 • 2013 台灣 Big Data 市場發展檢視 • 2014 台灣 Big Data 市場趨勢預測 • 成功在我,企業 Big Data 價值發展藍圖 • Etu 2014 發展重點 • Etu Solution Day 2013 活動導覽 3
  4. 4. 2013 台灣 Big Data 市場發展檢視 4
  5. 5. 參考資料 1.《台灣 Hadoop 2013 現狀問卷調查》 2. Etu Training 學員統計 主辦單位:Etu 協辦單位:Hadoop Taiwan User Group 調查期間:2013.9.12 ~ 2013.10.7 有效樣本數:176 主辦單位:Etu 統計期間:2012.8.30 ~ 2013.9.26 開班次數:30 5
  6. 6. 2013 關於市場:行業與應用 6
  7. 7. Etu 的一些 2013 市場經驗分享 • 兩岸 Hadoop 平台搭建案例較 2012 年成長約 14 倍;大陸成長速度比台灣高 • 10 個主要行業,21 種應用 • 早期投入者,越用越深,越用越廣 7
  8. 8. Etu 的一些 2013 市場經驗分享 ─ 行業 台灣 1. 電信 2. 零售 (含 EC) 3. 政府 4. 數位媒體 5. 線上遊戲 6. 電力能源 7. 高科技製造 8. 氣象 9. 金融-證期 大陸 1. 電信 2. 零售 (含 EC) 3. 政府 4. 數位媒體 5. 線上遊戲 6. 電力能源 7. 商業地產 8. 金融-保險 8
  9. 9. 調查告訴我們的事 – 行業 受調者前 5 大行業: 1. 資訊服務 (36%) 2. 教育 (14%) 3. 高科技製造 (12%) 4. 電子商務 (6%) 5. 電信 (6%) 資料來源:《台灣 Hadoop 2013 現狀問卷調查》 資料統計:Etu 9
  10. 10. 教育訓練告訴我們的事 – 行業 42% 10% 9% 5% 4% 4% 3% 3% 3% 3% 3% 2% 2% 2% 2% 1% 1% 1% 1% 資 電 教 服 銀 政 半 電 生 製 電 電 金 光 保 汽 不 證 貿 訊 信 育 務 行 府 導 腦 技 造 子 子 融 電 險 車 動 券 易 服 業 服 業 機 體 週 醫 業 零 通 業 業 工 產 百 務 關 業 邊 療 其 組 路 其 業 服 學員行業前 6 名: 1. 資訊服務 (42%) 2. 電信 (10%) 3. 教育 (9%) 4. 服務業其他 (5%) 5. 銀行/政府 (4%) 6. 半導體/電腦週邊/生技醫療/ 製造業其他/電子零組件 (3%) 貨 務 其 他 他 件 他 務 業 資料來源:Etu Training 學員統計 資料統計:Etu 10
  11. 11. 台灣資服廠商與教育單位比企業更急於 認識與使用 Hadoop Big Data 技術 11
  12. 12. Highlighted 行業 – 應用 • 電信/高科技製造 Data Warehouse Offload Hadoop Resource Pool • 零售/數位媒體 精準推薦 集團客戶行為 資料分析工廠 12
  13. 13. Hadooper in Taiwan 2013 13
  14. 14. 《台灣 Hadoop 2013 現狀問卷調查》 特色:台灣第一份針對 Hadoop 的使用調查 目的:具體描繪台灣 Hadooper 的面貌 背景 學習 經驗 角色 使用 分享 期待 社群 需求 ※ 完整調查報告將於 2013 年 10 月底公佈,敬請關注 Etu 官網或 Etu Taiwan Facebook 粉絲專頁 14
  15. 15. 台灣 Hadooper 的典型面貌 • 男性 • 居住在北部地區 • 在多於 100 位員工的組織中擔任基層技術員工; 角色以應用程式開發為主,資料分析、系統管理依 序次之 • 接觸 Hadoop 的時間少於 1 年 照片來源:PLF Photographie 15
  16. 16. 關於 Hadooper 超過 3/4 居住在北部地區 16
  17. 17. 關於 Hadooper 近 8 成為男性 17
  18. 18. 關於 Hadooper 基層員工:中高階主管 = 53%:14% 學生 = 23% 18
  19. 19. 關於 Hadooper 一半任職於 > 100 位員工的組織 18 > 10000 人 7 5001~10000 人 24 1001~5000 人 9 501~1000 人 21 101~500 人 12 51~100 人 32 11~50 人 35 <= 10 人 0 5 10 15 20 25 30 35 19
  20. 20. 關於 Hadooper 47% 為技術人員 23% 為學術研究人員 9% 為商業智慧/資料分析人員 20
  21. 21. 關於 Hadooper 前 5 大行業: 1. 資訊服務 (36%) 2. 教育 (14%) 3. 高科技製造 (12%) 4. 電子商務 (6%) 5. 電信 (6%) 21
  22. 22. 關於 Hadooper 應用開發:資料分析:系統管理 = 27%:14%:11% Real Hadoop User 超過一半 (52%) 22
  23. 23. 關於 Hadooper 超過一半 (56%) 接觸 Hadoop 的時間少於 1 年 (含不熟);超過 2 年經驗者約佔 4 成 23
  24. 24. 關於 Hadoop 使用 認識:驗證:導入 = 33%:17%:23% 24
  25. 25. 關於 Hadoop 使用 關心的前 5 大應用 1. 線上行為分析 (44%) 2. 精準行銷 (34%) 3. 客戶服務體驗 (34%) 4. 推薦系統 (30%) 5. 多結構化資料倉儲 (29%) 25
  26. 26. 關於 Hadoop 使用 對使用 Hadoop 最有幫助的前 3 大工具 1. 資料視覺化 (20%) 1. 統計/分析 (20%) 2. 各種資料來源的接引 (18%) 26
  27. 27. 關於 Hadoop 使用 組織目前對於 Hadoop 最迫切的前 3 大需求 1. 最簡單易用的 Hadoop 平台軟體 (48%) 2. 完整的教育訓練課程 (33%) 3. 專業的技術顧問服務 (28%) 27
  28. 28. 2014 台灣 Big Data 市場趨勢預測 28
  29. 29. 2014 台灣 Big Data 市場趨勢預測 1. 首先過河的人,要開始挑戰資料價值的海洋 • 首先投入 Hadoop 應用者,隨著資料的持續累積,將越用越廣、 越用越深 • 電信、線上/線下零售、數位媒體、高科技製造、政府,確定為率 先採用 Hadoop 的行業 • 即使是同一行業,各公司可能會有不同的起始應用類型 29
  30. 30. 越用越深 一個精準推薦引擎,更多價值創新 “我們利用 Etu Recommender 運算出的 推薦清單,對點數未用會員 所發出的個人化電子報, 成交金額是未個人化前的 5 倍以上” A 客戶行銷主管說 30
  31. 31. 2014 台灣 Big Data 市場趨勢預測 2. Total Data BI 帶動企業採用多結構化資料倉儲 • 接引內、外資料,多結構化資料倉儲是建置標的;客戶行為分析、 精準行銷、客戶體驗是應用目標 31
  32. 32. 前所未有 加入新的資料來源,創新商業智慧 “我們對放在 RDB 裡的交易資料進行 BI 分析,已經很難再有新的突破” B 客戶 BI 主管說 32
  33. 33. 客戶行為資料工廠對零售業的必要性 Listen to Customers’ Behavior 客戶動態行為 • • • • • • • Listen 交易 Transaction 瀏覽 Browsing 點擊 Click-streaming 搜尋 Search 購物車 Cart 結帳 Check-out 評論 Rating +外部資料 Analysis Action 個人化推薦清單 個人化 E-DM 關聯性分析 個人化推薦結果 個人化型錄 個人化電話行銷 關聯商品陳列 Customer Behavior Data Factory 基於推薦系統所建構出的客戶行為資料工廠 將會是零售業未來致勝的關鍵 33
  34. 34. 2014 台灣 Big Data 市場趨勢預測 3. 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;2014 年將有更多強調容易使用的整合性產品或解決方案出現 • 本地的 Hadoop Big Data 技術顧問更能獲得台灣企業的信賴 34
  35. 35. Hadoop, 不可能更容易 35
  36. 36. 36
  37. 37. Etu Recommender 個人化精準推薦 End-to-End 解決方案 快速上線,快速驗證,持續最佳化 37
  38. 38. 2014 台灣 Big Data 市場趨勢預測 4. 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。將有越來越多產品強調探索 Big Data 的各種價值 • 資料視覺化 (Data Visualization) 是探索的關鍵能力 38
  39. 39. 2014 台灣 Big Data 市場趨勢預測 5. 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 • Open Data 應用養成的資料科學人才,將可為 Big Data 處 理、分析、視覺化所用 39
  40. 40. 《台灣生活資料科學團隊養成計畫》 Data Science Program 人才為本 應用為價值 3年內,為台灣培養300位 在 資料科學團隊成員 40
  41. 41. 成功在我,企業 Big Data 價值發展藍圖 41
  42. 42. 資料價值的商業層次 提高營運效能 • • • • 降低成本與風險 節省時間 用戶自我服務 降低複雜度 增加營收 • • • • 微型趨勢銷售 改善客戶體驗 降低退約率 偵測詐騙 開創新藍海 • • • • 競爭差異化 提供新服務 掌握市占率 育成新事業 42
  43. 43. 資料價值探索 End-to-End 流程 處理者 70%~85% 的工作時間 策略者 策略者 Source: Next-Gen Data Scientist, Dr. Rachel Schutt 分析者 43
  44. 44. 企業採用新技術產品典型的 3 階段過程 認識 驗證 導入 技術內涵 找一個題目 價值目標 產品/工具/解決方案 定義驗證的目標 預算編列 廠商 進行 PoC 需求/分析 Use Case 結案報告/評量結果 設計 Successful Story 建置 成本效益 上線營運 成果檢視/持續改善 擴大戰果 44
  45. 45. 認識 Hadoop 的全貌 Etu Training 2.0 「Hadoop 直通學習地圖」系列學程  L1 企業 Big Data 第一天系列課程  L2 企業 Big Data 前進系列課程 45
  46. 46. 驗證 Hadoop 能夠帶來價值 一次滿足,輕鬆起步 46
  47. 47. 導入 Hadoop End-to-End 解決方案 Etu + Etu Partners 47
  48. 48. Etu 2014 發展重點 48
  49. 49. Etu 2014 關鍵字 • 客戶、客戶、客戶 – 從認識、驗證、到導入,一路長伴 • 夥伴、夥伴、夥伴 – ISV – VAR/SI • 應用、應用、應用 – 從精準推薦到客戶行為分析 – 從單一產品到整合方案 49
  50. 50. Etu Solution Day 2013 活動導覽 50
  51. 51. Etu Solution Day 2013 51
  52. 52. + Finder 雲端電子刊物加值平台 Etu Appliance:大量檔案格式轉換運算 52
  53. 53. + Tableau 巨量資料探索工具 Etu Appliance:多結構化資料倉儲 53
  54. 54. + Oviewer 收視量測系統 Etu Appliance:大量臉部辨識資料及時處理與分析 54
  55. 55. + SDN 網管完整解決方案 Etu Appliance:大量網路資料封包預處理 55
  56. 56. + Customer Insights > On-Demand Target Audience Etu Appliance:大量多結構化資料預處理 56
  57. 57. 如果您只記得 3 件事 1. 成功在我,先過河者,才有資格在資料價值的 海洋愜意遨遊。 2. Etu 是您認識、驗證、與導入 Hadoop Big Data 平台與應用時最可親的夥伴。 3. Etu 與 Etu Partners 攜手,為您的 Big Data 提供 End-to-End 解決方案。 57
  58. 58. Etu Appliance – 最簡單的 Hadoop 平台 2013 大數據優秀產品獎 58
  59. 59. 產品試用:Etu Virtual Appliance (EVA) http://www.etusolution.com/index.php/tw/download/eva/eva-overview-tw 59
  60. 60. 謝謝你,藍衣人 60
  61. 61. 從電商到媒體,從商品推薦到客戶行為分析 udn的Big Data價值實踐之路 聯合報電子商務部 黃俊賢
  62. 62. Agenda 一、源起 - udn買東西的誕生 二、Big Data的價值 三、尋找金羊毛 四、未來展望 五、「你究竟從事甚麼產業?」
  63. 63. 最懂你的網站 員工數 140人 會員數 40/200萬 商品品項數 120萬 單月不重複訪客 200萬 年銷售額 15億
  64. 64. 關於聯合報系 62 600萬 60萬 1.1 億 448/ 1,344 264/ 9,599 200萬 250萬
  65. 65. Big Data的價值 – 回歸本質 S+V+O S V O S Ving O
  66. 66. Big Data能帶來甚麼改變? 體能/裝備 戰技 戰法 戰術 戰略
  67. 67. 尋找金羊毛
  68. 68. Touchdown! Search Results Category Pages 產品資料 Cart Pages 歷史訂單 Etu Recommender 瀏覽、點擊 Etu Recommender Application 轉化率分析 搜尋 放入購物車 結帳 即時訂單 線上評論 Product Pages 資 料 擷 取 協同過濾 分析 Collaborative Filtering Email Confirmation 推 薦 清 單 EDM 推薦引擎 Etu Appliance
  69. 69. 未來展望 – EC篇  Big Data實際應用 透過各種方式探索、收集、分析客戶的需求與「問題」,與客戶進行實 質的互動  推薦引擎:online • 推薦類型:User Based、Item Based推薦 • 同類推薦:商品、新聞、廣告、展演活動…等 • 跨類推薦:新聞推商品、新聞推廣告、活動推商品…等  大數據分析:offline • 瀏覽行為分析:顧客動線分析 – Click Stream • 網站功能效益:電子報、活動網頁、排行榜、… • 行銷效益分析:準確地評估活動或廣告帶來的效益。 • 使用者喜好分析 (使用者分群) • 使用者行為預測
  70. 70. “pre-” + “-ing” + “post-” 消費者 电商前台页面 商品頁 行為數據採集 分館頁 購物車頁 推薦結果 統計分析 Hive SQL Recommender 瀏覽日誌 推薦結果 API JDBC/ODBC Connector Hive SQL HBase 搜尋日誌 購物車 訂單 採集 ER Data Exporter 推薦計算 結果展現 行為數據倉庫 Hive Tableau 分析挖掘
  71. 71. 未來展望 – udn 2.0 從面向「內容」到面向「用戶」 藝文 展演 廣告 CRM 新聞 出版 TV (內容) 教 育 EC
  72. 72. 「你究竟從事甚麼產業?」  新產業的誕生 – 大聯合報虛擬生活圈     解構傳統產業定義 顧客導向 :單向餵養 -> 雙向交流 跨平台、跨載具 (多螢) 雙向虛實整合 企業能不能持續成長,取決於對本身業務的定義有多寬廣,以及對顧客需求的 評估有多仔細。因此,要以顧客為導向,妥善地管理你的產品;而且,不要畫 地自限,只著眼於眼前的獲利,才能讓自己的事業有更高、更寬廣的發展。 鐵路公司任由其他公司搶走顧客,因為他們認為自己屬於鐵路業,而不是運輸 業。他們會對自己的業務範圍界定錯誤,是因為他們以鐵路為導向,而不是以 運輸為導向;是以產品為導向,而不是以顧客為導向。 行銷短視症 (Marketing Myopia) 希奧多.李維特 Theodore Levitt
  73. 73. 0101010101010111101010101010000110101010100010101010110110100010101110110101101101101110110111 0001111001110011011101010111111011010010101010101011110101010101000011010101010001010101011011 01000101011101101011011011011101101110001111001110011011101010111111011010010101010101011110101 01010100001101010101000101010101101101000101011101101011011011011101101110001111001110011011101 0101111110110100101010101010111101010101010000110101010100010101010110110100010101110110101101 10110111011011100011110011100110111010101111110110100101010101010111101010101010000110101010100 01010101011011010001010111011010110110110111011011100011110011100110111010101111110110100101010 1010101111010101010100001101010101000101010101101101000101011101101011011011011101101110001111 0011100110111010101111110110100101010101010111101010101010000110101010100010101010110110100010 10111011010110110110111011011100011110011100110111010101111110110100101010101010111101010101010 00011010101010001010101011011010001010111011010110110110111011011100011110011100110111010101111 1101101001010101010101111010101010100001101010101000101010101101101000101011101101011011011011 1011011100011110011100110111010101111110110100101010101010111101010101010000110101010100010101 01011011010001010111011010110110110111011011100011110011100110111010101111110110100101010101010 11110101010101000011010101010001010101011011010001010111011010110110110111011011100011110011100 Etu Solution Day 2013 1101110101011111101101001010101010101111010101010100001101010101000101010101101101000101011101 10101101101101110110111000111100111001101110101011111101101001010101010101111010101010100001101 01010100010101010110110100010101110110101101101101110110111000111100111001101110101011111101101 PilotTV 前線媒體 馬志堅 0010101010101011110101010101000011010101010001010101011011010001010111011010110110110111011011 1000111100111001101110101011111101101001010101010101111010101010100001101010101000101010101101 10100010101110110101101101101110110111000111100111001101110101011111101101001010101010101111010 10101010000110101010100010101010110110100010101110110101101101101110110111000111100111001101110 1010111111011010010101010101011110101010101000011010101010001010101011011010001010111011010110 11011011101101110001111001110011011101010111111011010010101010101011110101010101000011010101010 00101010101101101000101011101101011011011011101101110001111001110011011101010111111011010010101 0101010111101010101010000110101010100010101010110110100010101110110101101101101110110111000111 1001110011011101010111111011010010101010101011110101010101000011010101010001010101011011010001 01011101101011011011011101101110001111001110011011101010111111011010010101010101011110101010101 00001101010101000101010101101101000101011101101011011011011101101110001111001110011011101010111 1110110100101010101010111101010101010000110101010100010101010110110100010101110110101101101101 11011011100011110011100110111010101111110110100101010101010111101010101010000110101010100010101 73 01011011010001010111011010110110110111011011100011110011100110111010101111110110100101010101010 看的更精準 ─ 目光行銷與 Big Data 的相遇
  74. 74. 3,953,948 是PilotTV每天平均有效的收視人次數 含金量: 99.99% Starbauk 7-11 , Family Mart s McDonald’s KRTC 74
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  76. 76. 0101010101010111101010101010000110101010100010101010110110100010101110110101101101101110110111 0001111001110011011101010111111011010010101010101011110101010101000011010101010001010101011011 01000101011101101011011011011101101110001111001110011011101010111111011010010101010101011110101 01010100001101010101000101010101101101000101011101101011011011011101101110001111001110011011101 0101111110110100101010101010111101010101010000110101010100010101010110110100010101110110101101 1011011101101110001111001111 目光行銷帶來的改變… Targeting 是傳統廣告沒有的概念! 數位趨勢在改變 找到對的TA是關鍵 樣本=母體 第2直覺 過去的媒體依賴統計 , 卻也隱藏缺失! 消費者打破了統計常規 , 能掌握 多元(多維度)的行為資料 , 將會 是決策者的關鍵第二直覺 資料即生意 PilotTV是前端資料的生產者+蒐集 者 , 資料 , 帶來了媒體革命! Big Data非新鮮事 在媒體產業中找到新的資料取向 , 並且擁 有資料才是王道 76
  77. 77. 當目光行銷專家遇到 Big Data 處理專家… 即時 多元 77
  78. 78. [PilotTV+Etu]一種值得期待的資訊系統架構 Audio/ Video Stream Service Images Action Track Recognitio n Logs Machine Logs ETL Hadoo p Adapt or Big Data Step HBase Pig Big Data Data Structure MapReduce Big Data Cascading Analytics Mahout Aster Data Metadata SCM Oviewer Hive Programme r Data Analyst Business Analyst Visualizatio n Teradata Location CRM HDFS Traditional Oracle Data Warehouse SQL Server / Data Mart PostgreSQL MySQL PilotTV+Et u Etu Appliance SAS BI PilotTV 78
  79. 79. 智慧的看板演化& PTV total Solution 79
  80. 80. 80
  81. 81. 0101010101010111101010101010000110101010100010101010110110100010101110110101101101101110110111 0001111001110011011101010111111011010010101010101011110101010101000011010101010001010101011011 01000101011101101011011011011101101110001111001110011011101010111111011010010101010101011110101 01010100001101010101000101010101101101000101011101101011011011011101101110001111001110011011101 0101111110110100101010101010111101010101010000110101010100010101010110110100010101110110101101 10110111011011100011110011100110111010101111110110100101010101010111101010101010000110101010100 01010101011011010001010111011010110110110111011011100011110011100110111010101111110110100101010 1010101111010101010100001101010101000101010101101101000101011101101011011011011101101110001111 0011100110111010101111110110100101010101010111101010101010000110101010100010101010110110100010 10111011010110110110111011011100011110011100110111010101111110110100101010101010111101010101010 00011010101010001010101011011010001010111011010110110110111011011100011110011100110111010101111 1101101001010101010101111010101010100001101010101000101010101101101000101011101101011011011011 1011011100011110011100110111010101111110110100101010101010111101010101010000110101010100010101 01011011010001010111011010110110110111011011100011110011100110111010101111110110100101010101010 11110101010101000011010101010001010101011011010001010111011010110110110111011011100011110011100 1101110101011111101101001010101010101111010101010100001101010101000101010101101101000101011101 10101101101101110110111000111100111001101110101011111101101001010101010101111010101010100001101 01010100010101010110110100010101110110101101101101110110111000111100111001101110101011111101101 台北市內湖區瑞光路548巷15號3樓 0010101010101011110101010101000011010101010001010101011011010001010111011010110110110111011011 02-2627-0333 1000111100111001101110101011111101101001010101010101111010101010100001101010101000101010101101 10100010101110110101101101101110110111000111100111001101110101011111101101001010101010101111010 高雄市鼓山區文信路262號7樓-1 10101010000110101010100010101010110110100010101110110101101101101110110111000111100111001101110 07-552-2233 1010111111011010010101010101011110101010101000011010101010001010101011011010001010111011010110 11011011101101110001111001110011011101010111111011010010101010101011110101010101000011010101010 00101010101101101000101011101101011011011011101101110001111001110011011101010111111011010010101 0101010111101010101010000110101010100010101010110110100010101110110101101101101110110111000111 1001110011011101010111111011010010101010101011110101010101000011010101010001010101011011010001 01011101101011011011011101101110001111001110011011101010111111011010010101010101011110101010101 00001101010101000101010101101101000101011101101011011011011101101110001111001110011011101010111 1110110100101010101010111101010101010000110101010100010101010110110100010101110110101101101101 11011011100011110011100110111010101111110110100101010101010111101010101010000110101010100010101 81 01011011010001010111011010110110110111011011100011110011100110111010101111110110100101010101010 前線媒體 廣告網絡
  82. 82. Etu Taiwan Facebook 82
  83. 83. Etu,亞洲原生的 Hadoop Big Data 創新品牌 好好聽.好好看 我們 2014 再見 ENVISIONING THE BIG DATA FLOWS INTO BUSINESS VALUE taipei . beijing 83

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