[Meet創業之星]從大數據出發，核桃運算打造即時資料分析引擎|數位時代 BusinessNext

在大數據時代中，如何更快地即時分析巨量資料，成為新的創業契機。來自台灣的團隊「核桃運算MacroData」，從最底層的資料分析架構出發，耗費兩年半的時間，研發出可分析不同資料屬性，以及橫跨各式硬體的資料分析引擎，比起現有的資料庫來說，運算速度還要快50倍到100倍，今年下半年將正式走入市場。

令人意外的是，核桃運算一開始並非瞄準大數據商機。核桃運算的靈魂人物薛文蔚，是台大資工系第一屆學生，畢業取得哥倫比亞大學資工博士學位後，先到華爾街工作兩年，在1995年開始創業，開發教育平台。2000年回到台灣，在知名的軟體公司Computer Associates負責亞洲地區的合資公司業務，隨後在台灣成立供應鏈管理公司「聯合通商eBizprise」，和在中國的子公司「eBizServe」。

2011年，薛文蔚遇到一個中國大型零售商的供應鏈預測問題。當20萬個品項、上萬個通路，再加上要做100週的預測時，資料共有驚人的上百億點，如此龐大的資料量，傳統的資料庫無法負荷。他發現市場空缺後，找來公司裡兩位同事黃怡誠和賴育駿，一同成立研發團隊。

雖然本來是從供應鏈管理的問題切入，但深入研究後薛文蔚卻發現，這是大數據的問題。他解釋，現在用的資料庫技術都是1970年時提出的架構，很多理論是基於當時的假設，「但當底層條件已經改變時，我們不該再用過去的模式想事情。」於是團隊從非常底層的架構重新思考，適合現在使用的運算模式是什麼。

其中最大的差異是，過去資料運算時，需先從資料儲存的地方如硬碟，搬到記憶體運算後，再把資料放回去。但現在的資料量早已是過去的好幾千萬倍，薛文蔚打個比方：「Data的成長就好像房價一樣，Code的成長則好像薪水一樣。」

如果沿用過去搬動資料的運算方式，大多時間都是花在「搬移」上，因此核桃運算主張透過不搬動的「in-place computing」運算方式，直接把程式送到資料的所在地運算，少了搬移動作，資料運算速度就會提昇很多。目前團隊已申請四項美國專利，其中三項已被核准。

比起現有的資料庫運算方式，核桃運算共同創辦人陳元貞解釋，以目前知名的Hadoop來說，透過分散式運算，把1部機器要算的東西放到100部機器上算，雖能提升運算速度，但卻不是每個公司都能負擔的起部建分散式運算系統。
若是非關聯式的NoSQL資料庫，數據存儲沒有一定的模式架構，雖然速度可以變快，但也因為不需固定模式，當要做兩者的比較分析或資料採礦就有些困難。若是傳統的MySQL資料庫，更是無法負荷現在龐大的資料量。

從2011年下半年先在母公司聯合通商旗下成立團隊開始，眾人花了兩年半時間研發，終於在今年推出產品「Big Object」，團隊也在今年2月從母公司獨立。Big Object主要運行在64 bit的裝置上，因為採用「in-place computing」，最大優勢就是快，運算速度可快50倍至100倍，因此可做到當下的即時分析。

此外，Big Object也能分析異質性資料，不只企業本身的商務資料，也能結合open data和非結構性資料，像是零售業者可和天氣預測或臉書貼文交叉比對。「就像冰山一樣，本來你只看到交易資料，可是更多的是你沒有看到水面底下的資料，」陳元貞說。

也因為Big Object是很輕巧的資料運算引擎，在未來物聯網時代，小至眼鏡、手錶，大到汽車、冰箱，每個裝置都能成為分析資料的機器，因此這些裝置也都可以嵌入Big Object的分析引擎，根據數據做出最優化的預測或行動，如調整車速、冰箱溫度等。

Big Object主要針對BI產品（Business Intelligence，從數據分析中挖掘商業價值）或LOG分析的軟體開發商，可直接將Big Object嵌入在軟體裡，收入以授權年費為主。目前核桃運算已有些試用客戶，像是在台灣就已和神坊資訊旗下的購物網站合作，透過Big Object計算商品間的相關性，進而做出即時的購物推薦。

產品到位後，今年下半年Big Object將開始走入市場，目前處於客戶開發階段。陳元貞表示，由於這類應用主要在美國市場居多，因此今年3月團隊也在美國註冊公司，預計今年在台灣和美國都要各自招募十人團隊，未來台灣負責研發，美國則負責業務。

核桃運算四位共同創辦人，從左至右為賴育駿、薛文蔚、黃怡誠和陳元貞
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【創業教我的事】找出自己的定位，在過程中隨時保有自己的判斷，尤其是對產品和市場策略的看法。**

Q1. 希望提供這個社會什麼價值？ 最主要是提供一個快速又可負擔的分析引擎，幫助資料分析者或商業決策者，發掘出隱含在大量資料背後的資訊。

Q2. 長遠來看，貴公司想成為何種類型的公司？

我們希望做到「資料處理界的Intel」，未來軟體內可以搭載BigObject的運算核心，不管是CRM、ERP、BI或是Log分析軟體，都能透過BigObject的即時分析而有更優化的軟體功能。

團隊 Team 5人

公司服務 Project 資料分析引擎Big Object

成立時間 Founded Time 2011年下半年

主要用戶 user 針對BI、Log分析工具的軟體開發商

商業模式 Business Model 授權金

*http://www.macrodatalab.com/

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集結百年洗地技術與智慧科技，四大特點樹立清潔標竿

事實上，市場不乏新創科技公司推出清潔機器人，但凱馳業務總監李敍均指出，大多新創公司擅長科技部分，但對於「如何把地洗乾淨」的清潔本質缺乏經驗。德國凱馳成立近百年來，早已是這方面的專家，歷經總部反覆打磨，KIRA BR 50結合凱馳的專業工藝與前沿科技，以四大特點樹立智慧清潔標竿。

首先是「高效清潔」，相較一般清潔機器人使用盤刷，容易讓污垢在地面旋轉滯留，KIRA BR 50採用獨家滾刷技術，一次完成預掃、收集垃圾、洗地與擦乾，搭配側刷貼近牆角，完成零死角邊緣清潔。每分鐘超過1300轉的高轉速刷頭，加上業界最高刷壓，大幅提升清潔效果，最高每小時可自主清潔高達2365平方公尺，相當於5.6座籃球場，一小時即可完成約兩次台北車站大廳的清潔作業，非常適合面積廣大的車站、機場、物流中心等大型場域使用。

第二是「極致安全」，隨著智慧設備進入高科技產業與政府機關等敏感場域，企業對設備安全與隱私防護的要求也日益提高，KIRA BR 50配備「3D點陣式影像偵測技術」，當機器人在環境感知與避障時僅呈現去識別化的點陣雲，不記錄或上傳實體影像，從源頭杜絕案場影像與隱私資訊被記錄或外洩的疑慮。此外資料傳輸裝置均支援AES-256位元高規格加密，並通過IEC與Syss等多項國際認證的自主導航、電氣安全與防駭客入侵設計，領先競品，建立清潔機器人極致安全的新標準。

第三是「解放人力」，大面積且重複的洗地工作交給機器人後，第一線員工便能投入更多需要專業服務的細緻清潔工作；同時搭配四合一自動工作基站，能自動高速充電、補充清水、排放汙水、清洗水箱，讓清潔人員更加省事。

第四是「友善操作」，考量許多清潔人員為中高齡族群，機身特別以簡單顏色和圖形化介面標示清潔人員可獨立操作的簡易按鈕，直覺易懂。針對開放式大面積，僅需人工操作一次，機器人便可在短時間內自主完成地圖掃描與路徑規劃，並具備智慧記憶功能，能自動回補因臨時障礙物而漏洗的區域，無須專業工程師提前設定地圖與電子圍籬，大幅降低使用門檻。

第一線清潔龍頭實測驗證，人機協作打造清潔新紀元

這套智慧清潔方案在正式推向市場前，也已在台灣機場等第一線大型場域實地驗證，與凱馳合作長達10多年的台灣清潔產業龍頭——信實集團，正是這場科技變革的最佳見證者。

信實集團承攬機場、車站等眾多大型公共標案，對設備品質與安全極為挑剔，信實集團副總經理趙雪吟坦言，「服務業缺工已經是全面性挑戰，第一線清潔產業長期面臨人力招募困境，引進自動化設備是不可逆趨勢。」

早在一、兩年前他親赴德國凱馳，看到KIRA BR 50後，便非常期待正式在台上市的一天。此次信實率先參與驗證，對KIRA BR 50展現出的穩定度與清潔效率印象深刻，不僅能高效自主洗地，完成後還會返回工作站維護充電，讓有限人力集中於精細工作上。

趙雪吟也特別強調，公家機關與大型企業標案對設備的製造品質、電氣安全與資安防護有嚴格標準，凱馳耗費數年進行嚴謹測試與多項國際認證，正是信實能放心將機器人引入重要案場的關鍵，期望未來導入至更多大型公共場域。

隨著KIRA BR 50正式登台，凱馳不僅為缺工時代提供最佳解方，也展現作為全球清潔設備領導品牌的前瞻視野，敏銳洞察清潔產業缺工、高齡化的必然趨勢，從第一線人員與企業實際需求出發，提前佈局研發對應智慧產品。未來凱馳將持續以領航者之姿，引進多元的專業清潔機型，讓「人機協作」不再只是前瞻概念，而是兼顧品質、安全與人本價值的最佳幫手，全力助攻台灣清潔產業邁向更高效、智慧、也更有溫度的全新紀元。