Big Data Taiwan 2014 Keynote 1: Why and How We Monetize Data – 意圖,讓我們聚在這裡Etu Solution
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Etu Solution
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。
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。
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。
2012.05.24 於 「Big Data Taiwan 2012」的 Keynote 講稿。
主講者:Etu 副總經理/ 蔣居裕
《議題簡介》
無論是企業區域網路,還是開放的網際網路,在巨大的結構化與非結構化資料的背後,其實充滿著各種行為意圖,以及人、事、物、時、地的多維度關聯。商業的日益競爭,已經來到了一個除了講求行銷創意,還要擁有巨量資料處理與分析技術,才能出奇制勝的時代。有人形容 Big Data 的價值挖掘,就像是在攪拌混凝土,若在尚未完成前就中斷,將導致前功盡棄,全無可用的窘境。對 Big Data 的意圖與關聯探索,必須是 End-to-End 全程的照料,方得實現。本議程將舉例說明這個有序到永續的過程,讓聽者更能領略意圖與關聯充滿的世界。
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
13. Big Data Innovation for Enterprise
案例:農夫山泉目前遇到的挑戰 III
– 隨著業務的快速發展,大資料量的資料包表分析速度越來越慢,在某些場景下甚
至無法運行出結果。典型場景如短信銷售定單分析,無法對目前系統中 9 千 5
百萬條記錄的全部進行及時的分析。
百萬條記錄
– 目前系統架構中 Oracle Data Mart 已經不能滿足大資料量、即時分析的需求,迫
切需要一個更加先進、高效的架構平臺支撐未來更大規模資料的處理與分析。
– 目前在 Oracle Data Mart 上的運算模型效率較低,運算速度不能夠滿足實際業務
需求,或需要投入較資深的 DBA 進行優化,且從長期角度總體運維和投入成本
高。
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14. Business Analytics is a key growth
engine for IT Services
IOT, social media, and smart devices are high potential opportunities which
requires advances in Information Management and Busimess Analytics
Example: IBM’s Growth Initiatives:
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15. Where are the opportunities
IOT + Cloud + Business & Social Analytics
Data is Cost
Big Data is Big Cost
Information is required for making decisions
Knowledge with context is better
Analytics is the means for getting knowledge in
context
Smart Applications of Analytics = $$$
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