[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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從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎
從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎

騰雲科技持續展現強勁成長,不僅連續五年維持雙位數的營收增幅,更於 2025 年前三季累計營收來到 5.47 億元、淨利 1.03 億元,年成長率高達 67%,顯示騰雲科技已從智慧零售解決方案供應商擴展成為智慧社區、智慧城市解決方案供應商,並持續發揮高毛利、高成長、以智慧場域資料為核心驅動的代理式 AI 解決方案全方位供應商。

騰雲科技是怎麼辦到的?

騰雲科技董事長暨總經理梁基文不藏私分享兩大關鍵:「首先是以 AI 賦能的產品與服務,協助客戶提升效率、優化營收;其次是透過騰雲孵化器與其生態系中新創夥伴協作,打造零售、不動產、製造與數位保險等產業所需的新商務服務。」

以 AI 賦能全產品線,強化客戶黏著度、深化長期關係

梁基文表示:「AI 不是單一產品或立即變現的技術,要能有效消除資訊不對等,需協助企業先將散落的資料整合成數據資產,才能找出能驅動決策的洞察。」因此,要讓 AI 真正落地,需要同時理解產業現況與營運痛點的夥伴,才能把技術與數據轉化為具體價值,成為企業成長的新引擎。

有鑑於此,騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex,由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

例如,為百貨零售打造的「AI 品牌行銷專家」透過市場輿論進行趨勢及同業動態分析、以口碑行銷進行品牌塑造、針對會員數據進行自動化文案生成及傳播、針對行銷成果進行效益分析等自動化決策,「AI 招商助理」則能整合商圈熱度、樓層營運狀態等資訊,提出精準的櫃位調整與招商策略。至於針對複合式商業不動產管理場景推出「AI 能源智慧管理」服務,導入 AIoT 終端裝置佈署並運用其感測數據與歷史異常紀錄,預測設備故障風險,協助排程維修,降低停機時間,大幅提升營運績效。

梁基文補充說明:「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程(Agentic Workflow),我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組,加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是,為真正發揮、極大化 AI 價值,騰雲科技不僅提供技術,也協助企業梳理流程、整合分散數據,打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示,不只零售業正加速虛實通路整合,製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」,例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等,騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台,讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全,充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

例如,協助數位保險整合顧客的「線上資料(如客戶資料、風險判斷」與「線下數據(如客戶活動數據、場域營運數據)」,透過 AI 進行產品推薦、簡化內部核保作業流程,並提供更加順暢的一致體驗,讓保險也能像零售一樣真正做到懂顧客。

「接下來,我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術,進一步擴大到製造、數位保險等產業,讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

騰雲科技
騰雲科技董事長暨總經理梁基文
圖/ 數位時代

五大技術、四大產業,騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示:「過去 10 年,我們專注在『新零售・新生活』;接下來將延伸至『新商務・新生活』,透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE(AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience)五大技術為核心,鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業,透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度:整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作,推出 AIoT 智慧場域管理方案,滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如,協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明(2026)年,騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房,協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理,同時,透過監控產線設備的振動與溫度等數據,提供 AI 預判的設備維修時機(Preventive Maintenance),擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案,騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展:首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案 的應用範疇,如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案;其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如,騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖,深入零售、商辦與飯店等多元場景,並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用,藉此強化場域的智慧化能力,以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務,我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求,也能同步改善大眾的日常體驗,真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展,梁基文如是總結。

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