巨量資料應用

「物聯網」及「機器對機器（M2M，Machine to Machine）」是創造巨量資料的重 要來源，透過諸如感應裝置、行動裝置、穿戴式裝置及嵌入式裝置等，資料被大量的 創造及取得；要從資料轉化為資訊再晉升為實際有用的「情報」，包含了從資料創造、

資料蒐集（儲存、萃取）、資訊分析及情報決策等 4 個階段。從產業的觀點，2013 年 全球巨量資料產業價值鏈市場規模排名前 3 名之次產業，分別為「決策」專業服務、

「蒐集」運算力及「儲存」設備，而台灣產業目前在使用者端、行動裝置或伺服器軟 硬體部分的整合創造能力尚可，但在巨量資料庫的建置、演算法理論（如資料探勘及 機器學習等）及由應用需求產出分析模型及專業分析等部分則較弱，重硬輕軟的產業

價值觀，限縮了相關產業的創新服務思維，並巨量資料應用重點之一是在處理大量的 非結構化資料、從中獲取人工無法輕易判讀的資訊，而此部分目前在台灣也未被廣泛 蒐集及分析（童啟晟，2014）。由趨勢可知，台灣目前仍處於巨量資料導入初期的發展 階段，未來勢必也需將重點逐步落在決策服務部分，讓巨量資料應用價值有效發揮。

一般常見對於巨量資料的誤解（Olofson, 2012），像是認為巨量資料分析是一項全 新的任務，而事實上巨量資料概念已經討論多年，改變的是近年網際網路高速發展允

Genomics），配合栽培管理提升農作物對於生物或非生物逆境之耐受力；整合氣象資 料、遙測與地理資訊、資通訊技術及環境控制技術，達到農業生產環境監控穩定生產，

進一步併聯農作物遺傳及栽培管理資訊，建構精準的農業生產系統；結合農產品生產 體系及各項食品機能、營養資料，建全安全農業等。（楊純明，2014）

而另一方面，資通訊科技帶來科學探索工具及方法的變革，最直接影響在「觀測」

層面，數位化的觀測連帶迅速大量的資料產出，像是衛星遙測及環境監測等，也帶動 泊庫（Lakebase）。資料導向架構之資訊架構，很重要的一個層面則在於知識的萃取，

國家高速網路中心自 2004 年底與墾丁核三廠、中研院及海生館合作，以核三廠入水 Knowledge），整合國家研究院大型觀測資料並提供高階查詢服務，包含海洋中心之海 洋環境資料、太空中心之福衛二號遙測影像及三號全球大氣層及電離層觀測資料，颱 洪中心大氣水文觀測資料及地震中心之強震測站場址工程地質資料庫等，支援全球地 球觀測系統（GEOSS，Global Earth Observation System of System），其建置架構從前端 與各觀測資料蒐集單位之資料交換做為整合性資料典藏保存，進行屬性分類、品質管 控及審查回饋等，資料基礎設施如智態化之資料處理工作流程及資料管理詮釋，並提 供資料服務像是展示、供應及應用介面，提供各項研究應用（林芳邦，2013）。

應用巨量資料時，需思考下列幾個面向的議題（Manyika et al.,2011）：

一、資料取得（Access to Data）：巨量資料往往需要整合更多的資料來源，而資料如 何取得、以及資料取得後得否將相關資訊進一步分享他人應用，都是應用過程 需面對的議題。

二、科技及技術（Technology and Techniques）：巨量資料的處理分析需要運用到新

的科技及分析技術，組織資料建置的成熟度會影響相關科技及技術的適用性，

同時也需透過創意讓相關的科技及技術在應用領域內能充分發揮。

三、資料政策（Data Policy）：如巨量資料涉及個人資料，像探討公眾健康議題，如 何在應用時同時保護資料安全性及個人隱私便相當重要；而也因資料來源多元 且廣泛，資料應用的合法性、智慧財產權的保障及誰應負起資料(訊)正確性的 責任等都應被釐清，以發揮資料應用的潛在價值。

四、組織的改變及能力（Organizational Change and Talent）及產業結構（Industry Structure）：在面對巨量資料的洪流，組織必需要有新的思考及處理能力，才能 獲得巨量資料帶來的價值，提升組織的決策能力；其中，組織的領導者及決策 者扮演相當重要的角色，當其需要能去思考如何將組織的運作模式帶入巨量資 料的世界，才能讓組織改變並嘗試從巨量資料獲得其潛在的價值。

近年巨量資料的價值逐漸受到全球性的關注，而台灣政府方面，由行政院科技會 報辦公室，自 2012 起正式將「公開資料（Open Data）」列為焦點工作，相關政策的推 動及重視，提供了台灣社會巨量資料發展的機會；以空間資訊而言，近年智慧生活及 SoLoMo（Social, Local, Mobile，結合社交及適地性的行動服務）等創新服務應用的興 起，讓空間資訊的商機無限，而在台灣的空間資訊產業環境，除民間業者與關聯產業 在空間資訊軟硬體及應用加值服務的開發，由政府端推動國土資訊系統建置計畫在公 開資料政策下，亦開始重視民間加值，如何運用現有空間資訊發展創新服務模式成為 關鍵（林蔚君，2013）。

第三章 國外林業巨量資料應用案例介紹：全球森林觀察