【新加坡直擊】巨量數據走入人們生活,呈現真實面貌
【新加坡直擊】巨量數據走入人們生活,呈現真實面貌

你可曾想過,智慧型手機除了可以和朋友講電話、傳訊聊天,無聊時玩玩小遊戲解悶,或是拍攝照片上傳到Facebook,它還可以發揮什麼作用?現在,透過一款精心設計的Mobile App,大家可以記錄每天所走過的路以及相關的對話,並且回答一些有趣的問題。而這些數據經過資料分析之後,分析專家們將試圖找出其中的關連性,並藉此找出人們所關心的事物。

The Human Face of Big Data

這個名為「巨量數據中的人類面貌」(Human Face of Big Data)的計畫,係由電腦系統商易安信(EMC)等單位所贊助(其他的贊助者還包括Cisco、FedEx、VMware、Tableau以及Originate),希望透過行動連網與資料分析的技術,探索大眾「生命中的一天」(Day in the Life)的輪廓。這款App的推出,不但為「巨量數據中的人類面貌」系列活動揭開序幕,主辦單位也希望可以啟發全球人類的新能力,透過即時蒐集、分析與定位來自各地參與者的資料,呈現出巨量資訊的具體價值。

The Human Face of Big Data

這項計畫的發起人是美國知名攝影記者兼Against All Odds Productions公司的執行長瑞克.斯莫蘭(Rick Smolan),他希望大家可以踴躍下載這個App,並在活動期間內透過App來蒐集全球人們對於特定問題的看法,共同找出對於大眾生活的若干觀察。

The Human Face of Big Data

透過這個App的運作,手機便可搖身變為一台小巧的感測器。只要開啟App,就會被動蒐集像是每天走多少路、步行速度如何,以及一天之中哪個時段的活動最活躍等資訊。在蒐集人們的大量資訊之後,將有助於了解大眾對於家庭、信任、安全、睡眠、兩性關係與約會等議題的看法,同時參與者也能夠比較自己和來自世界各地的人們的答案,也可藉此觀察出不同地區、種族的人們的價值觀和生活風格。

The Human Face of Big Data

透過一套縝密、有邏輯和系統性的分析,這次計畫不但可以提供與生活相關的有用資訊,大家也能從中找到一些有趣的發現。好比,參與者可以上傳自己的照片,在地圖上描繪每天活動的行徑路線,進而在資料庫中比對資料最相符的使用者,也許有機會可以在世界某個角落找到自己的「數位分身」。

The Human Face of Big Data

以往,巨量數據(Big data)給人比較專業、艱澀甚至生冷的刻板印象,彷彿只有技術人員或科學家才需要去接觸和了解。但其實不然,並非只有大企業或公部門才需要關注這個議題,如今巨量數據已經深入我們的生活,無論是教育、娛樂、醫療、安全、財經與零售等範疇,都看得到巨量數據的身影。這也凸顯出巨量數據益發重要,已然成為一門顯學。

The Human Face of Big Data

過去,大家談到巨量數據的發展,總會提起商業智慧(Business Intelligence)。所謂的商業智慧,簡單來說就是指可透過資料的萃取、整合和分析,來支援企業在決策過程的技術和商業處理的流程。但隨著商業價值的逐漸提昇,企業在處理巨量數據時已無法單靠商業智慧的支援,還需要導入資料科學(Data Science)的技術與服務。

The Human Face of Big Data

EMC子公司Greenplum的行銷副總裁麥可.霍華德(Michael Howard),擁有超過20年以上有關資料倉儲和商業智慧的工作經驗,他表示企業除了需要掌握、理解與進一步處理各種巨量數據外,還必須從中挖掘價值。有別於一般的分析師或統計人員,資料科學家必須有能力以資料視覺化等淺顯易懂的方式來呈現和預測趨勢,並且能夠及時與人們進行溝通。

根據EMC公司在2011年12月所公布的全球資料科學界史上最大規模調查報告發現,只有三分之一的企業能夠有效運用新資料,協助企業制訂決策、獲得競爭優勢、帶動生產力的成長、促成創新以及洞悉顧客的想法。巨量數據的重要性無庸置疑,有65%的資料科學專家認為未來5年對於資料科學專才的需求速度,將超越人才供應的速度。

The Human Face of Big Data

「巨量數據的時代來臨了,EMC公司從儲存設備起家,除了贊助本次『巨量數據中的人類面貌』計畫,我們也將提供包括數據分析平台、資料科學軟體以及相關服務在內的完整解決方案。」在會議中,霍華德不但多次提及巨量數據對於人們生活與工作的深遠影響,也揭櫫了EMC對於巨量數據衍生服務的發展藍圖。

 

**[The human face of big data](http://www.slideshare.net/vista/the-human-face-of-big-data "The human face of big data")** from **[Vista Cheng](http://www.slideshare.net/vista)**

 

關鍵字: #大數據
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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