Big Data Taiwan 2014 Track1-3: Big Data, Big Challenge — Splunk 幫你解決 Big Data...Etu Solution
講者:SYSTEX 數據加值應用發展部產品經理 | 陶靖霖
議題簡介:認清現實吧! Big Data 是個熱門詞彙、熱門議題,但是問題的核心仍然圍繞在資料處理的流程、架構與技術,要踏入 Big Data 的領域,使用者會遭遇哪些挑戰? Splunk 被譽為「全球最佳的 Big Data Company」,究竟在資料處理的流程中擁有什麼獨特的技術優勢,能夠幫助使用者克服這些挑戰?又有哪些成功幫助使用者從資料中萃取出價值的應用案例?歡迎來認識 Splunk 以及全球 Big Data 成功案例。
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。
Big Data Taiwan 2014 Track1-3: Big Data, Big Challenge — Splunk 幫你解決 Big Data...Etu Solution
講者:SYSTEX 數據加值應用發展部產品經理 | 陶靖霖
議題簡介:認清現實吧! Big Data 是個熱門詞彙、熱門議題,但是問題的核心仍然圍繞在資料處理的流程、架構與技術,要踏入 Big Data 的領域,使用者會遭遇哪些挑戰? Splunk 被譽為「全球最佳的 Big Data Company」,究竟在資料處理的流程中擁有什麼獨特的技術優勢,能夠幫助使用者克服這些挑戰?又有哪些成功幫助使用者從資料中萃取出價值的應用案例?歡迎來認識 Splunk 以及全球 Big Data 成功案例。
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。
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。
How Enterprises Leverage Data to Overcome Business Challenges During CoronavirusDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/2Jgb1uc
Coronavirus is spreading all over the world and has big impact on all the industries. How to acquire latest virus information from different countries and regions in real time to help organizations strategically plan and take actions accordingly and timely becomes very important.
Attend this webinar to learn:
- How business department acquires trustworthy data, gain deeper insights and fasten decision making
- How IT easily supports dynamic business requirements in real time
Leverage Modern Enterprise Architecture To Speed Up Work ResumptionDenodo
Watch here: https://bit.ly/2zEn6Ik
Coronavirus is more under control now in China, so all the industries and companies speed up work resumption. Companies are facing more complex and dynamic environment and fierce competition due to the big impact caused by virus. Real-time, agile, and secure modern data-driven architecture becomes the top priority to accelerate digital transformation and keep ahead of the competition.
Attend this webinar to learn how to:
- Build a competitive enterprise-level data service architecture;
- Realize agile and real-time connection of heterogeneous data platforms and build a unified business model;
- Achieve data-as-a-service capabilities under a complex IT environment in an easier way.
Modernising Data Architecture for Data Driven Insights (Chinese)Denodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3phVEEv
In an era increasingly dominated by advancements in cloud computing, AI and advanced analytics, it may come as a shock that many organizations still rely on data architectures built before the turn of the century. But, that scenario is rapidly changing with the increasing adoption of real-time data virtualization - A paradigm shift in the approach that organisations take towards accessing, integrating, and provisioning data required to meet business goals.
As data analytics and data-driven intelligence takes center stage in today’s digital economy, logical data integration across the widest variety of data sources, with proper security and governance structure in place has become mission critical.
Register this webinar to learn:
- How you can meet the challenges of delivering data insights with data virtualization
- Why Data Virtualization is increasingly find enterprise-wide adoption
- How customers are reducing costs and delivering faster insight
2. About Me
• 王耀聰 Jazz Wang
• 現任 TenMax Data Architect
• 前 Etu Manager 產品協理
• Hadoop.TW 共同創辦人
• 連八屆 Hadoop 社群年會總召
• Hadoop The Definitive Guide 譯者 (2e, 3e, 4e)
• Hadoop Operations 譯者 (1e)
• 自由軟體愛好者 / 推廣者 / 開發者
• http://about.me/jazzwang - slideshare, github, etc.
2016/12/05 P. 2Big Data Innovation Summit 2016
3. 2016/12/05 Big Data Innovation Summit 2016 P. 3
Hadoop 滿十歲~在台灣也推滿八年~
2006 年 2 月 2008 年 4 月
~$ whois hadoop.tw
Domain Name: hadoop.tw
Record created on 2008-04-28 (YYYY-MM-DD)
4. Hadoop 生態系十年間已成長到 25+ 個專案
2016/12/05 Big Data Innovation Summit 2016 P. 4
http://www.slideshare.net/cloudera/apache-hadoop-at-10-59397028
樂見:持續成長的生態系
隱憂:碎片化與重疊性
長江後浪推前浪
前浪死在沙灘上
6. 如果您想了解技術演進,推薦閱讀:
2016/12/05 Big Data Innovation Summit 2016 P. 6
http://www.infoq.com/cn/articles/hadoop-ten-years-interpretation-and-development-forecast
7. Agenda
• 趨勢篇 Trend / Roadmap
• 企業導入 Hadoop 生態系的四個階段
• 社群篇 People / Community Insight
• 用數據看台灣 Hadoop 生態系的社群流轉
• 需求:台灣 Hadoop 近五年的職缺需求成長趨勢
• 供給:從 Hadoop.TW 到台灣資料工程社群
• 應用篇 Process / Use Cases
• 笑看台灣 Hadoop / Big Data 發展的十年興衰
• 需求:台灣 Hadoop 應用場景的變遷
• 供給:台灣 Hadoop 生態系供應商的變遷
• 技術篇 Technology
• Hadoop 3.0 的未來發展
2016/12/05 P. 7Big Data Innovation Summit 2016
8. Lesson Learn #1:
未來十年「數據變現力」才是決勝關鍵!
- 2014 - 陳昇瑋:企業是否需要導入 Big Data ,有無判斷準則?
- 2015 - 方法論:導入 Big Data 的六頂思考帽 (黃金模型)
- 2016 - 核心動機:不管技術怎麼變,重點是能否將數據變現
2016/12/05 Big Data Innovation Summit 2016 P. 8