[專訪]  核桃運算薛文蔚:每個人都可以成為資料科學家
[專訪] 核桃運算薛文蔚:每個人都可以成為資料科學家
2014.12.01 | 科技

當大家都在談大數據分析和應用,台灣新創團隊核桃運算MacroData卻選擇切入最底層的技術,打造即時資料分析引擎Big Object。創辦人薛文蔚甚至想顛覆工程師從1970年代以來對資料運算的看法,也就是說,資料不必先下載到記憶體,運算完再放回去,而是設計出「in-place computing」模式,創造接近無限的空間,讓所有資料都為了運算而準備好。10秒就能處理1億筆資料,一台電腦就可以處理幾十億資料,比起現有的資料庫,運算速度還要快50倍到100倍。

硬體科技的進步,促成大數據

核桃運算創辦人薛文蔚指出,「目前處理大數據的技術還是在非常早期的階段,很多技術還不是很方便,這就好像我們現在回頭談70年代的電腦一樣。」

薛文蔚說,「昨天的垃圾,是明天的黃金。」隨著硬體科技不斷進步,現在儲存資料的代價很低,所以有各式各樣沒有目的的資料被儲存起來,才會形成這3-5年很紅的「大數據」概念。

大數據面臨的挑戰是,很快獲得很多資料,卻難以想像要如何處理資料。當資料量很大的時候,要怎麼做才能快速處理這些大數據?

三年前,薛文蔚遇到中國供應商的單品項管理問題,必須同時處理40萬個品項,乘上1萬個通路時,預測出來的值是幾百億點。然而,現行的資料運算架構主流根本沒辦法處理,才讓他進而去解決架構所產生的問題,直接從運算模式下手。

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(圖說:核桃運算創辦人薛文蔚推出即時資料分析引擎,推翻工程師長久以來對資料運算的看法。圖片來源:郭芝榕攝影。)

顛覆資料運算模式

「我們現在還在用1945年所設計出的電腦運算模式!」(也就是范紐曼架構)薛文蔚解釋,以前記憶體很小,把資料當成外來物,程式和原始碼是一等居民,支配資料。每次要運算時,都要把資料從硬碟內搬移至記憶體運算,再搬回硬碟,花費很多時間在「搬移」。

目前大多數使用者端的資料庫和程式都以這種邏輯設計出來,薛文蔚說,這樣的工作台模式適合資料運算嗎?

所以,核桃運算3年前設計出不必搬移資料的「in-place computing model」,試圖要顛覆資料運算的模式。記憶體從32位元前進到64位元是一個很重要的觀念改變,用空間換取時間,用有效率的方式對映到現有的CPU和記憶體,創造出一個無限的空間,把程式送到資料儲存地運算,避掉資料搬移的過程。

例如,HTC就推出64位元處理器的智慧型手機Desire 820,可以把資料放在雲端、伺服器和物聯網上。

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(圖說:核桃運算顛覆資料運算的模式,開發出資料運算引擎BigObject。圖片來源:取自核桃運算官網。)

此外,核桃運算在做運算時,會用各式各樣的轉換技術做分門別類,例如分開性別和收入,並善用關聯,讓4G記憶體可以跑100G資料,比MYSQL快100至1000倍。

薛文蔚指出,「只要一台64位元的電腦,就能處理幾十億筆資料,未來也可以用在手機上。降低一般人使用的門檻,展現平民化的大數據運算力量。」可處理關聯式分析、多維度分析。

未來,嵌入式裝置愈來愈多,大數據將是隨處可見的技術。他更進一步指出,未來的使用者將會是資料導向,10年後可能變成人人都對資料「有感覺」,資料科學將成為基礎知識,而非現在的專家系統。

大數據四大類:應用、產品、工具、底層科技

薛文蔚是台大資工系第一屆畢業,在哥倫比亞大學念資工博士學位,1995年就開始創業。他將大數據分成應用、產品、工具、底層科技四大類,目前切入大數據領域的新創團隊,大多都是大數據應用,包括手機、物聯網,有一大部分落在社交媒體,用心理學分析關聯度,例如兩個人的相似度。

做大數據的平台和科技比較少,薛文蔚說,底層科技還有許多可發展空間,會形成一個生態系統。台灣的強項在硬體,像是固態硬體、永久記憶體、快閃記憶體等等,核桃運算也許會進一步結合硬體,讓運算模式更快速。而10年後,底層的硬體可能會被生物記憶體所取代。

關鍵字: #Mac #大數據
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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