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2021年11月26日 · 為什麼需要大數據分析？. 隨著數位化浪潮持續發酵，數據需求及應用越趨提升，根據IDG報告指出，全球數據預測量逐年遞增，預計2025年當年度的數據量會達到175ZB（1ZB= 109TB），等同2010至2020年十年間的數據總量，成長快速。. 然而，大部分的企業及民眾都認同且 ...
2021年8月23日 · 大數據（Big Data）泛指透過各種大量無邏輯或有結構性的來源，進行觀察、追蹤、紀錄並蒐集目標族群的各種行為，再透過分析數據應用。大數據可以應用的範圍非常廣泛，來看看Facebook, Amazon, UnderAmour等企業是如何應用大數據的。
2023年4月7日 · 本文深入探討大數據（Big Data）的定義、應用場景與相關工具。 讓你全面了解大數據如何改變各行各業的決策過程，並提供你處理大數據所需的專業工具。
2024年9月23日 · 採用大數據解決方案和策略的組織應及早並經常評估其技能需求，以主動找出任何潛在的技能缺口。解決方法包括訓練/交叉訓練現有人力資源、僱用新的人力資源、與顧問公司合作等。 3.運用卓越中心方法促進知識移轉
2022年5月20日 · 大數據應用―建議. 現狀分析的建議. 原因分析的建議. 預測分析的建議. 大數據應用已被落實在零售與媒體等眾多產業，而其目標可分為三大類，不同目標所需的分析工具和方法都不盡相同。 跟著 Cloud Ace 一起認識大數據應用的常見目標、步驟、分析工具與針對不同目標的實踐建議，更輕鬆地實踐大數據應用吧！ 大數據應用案例. 零售業： 日本 7-Eleven. 媒體業： 美麗佳人（Marie Claire） 資訊軟體服務業： 多利曼（QSearch） 大數據應用―迷思. 大數據分析為近年來最熱門的領域之一，隨著運算科技發展、資料量急速成長，和儲存設備成本降低等趨勢，大數據分析已脫離單純的資料處理，進化為協助企業擴展思維及商業模式，並進一步預測未來的工具。
運用和視覺化。 大數據的主要目的就是從您的資料資產中取得高價值且可行的洞見。 最理想的狀況是透過自助式商業智慧與靈活的資料視覺化工具將資料提供給相關人員，讓他們對資料集進行快速且簡單的探索。
巨量資料 [1] （英語： big data [2] [3] [4]；亦稱作大數據），指的是傳統資料處理應用軟體不足以處理的大或複雜的資料集的形容術語 [5] [6]。 巨量資料也可以定義為來自各種來源的大量非結構化或結構化資料。
