為什麼打造一支資料科學團隊如此重要?
為什麼打造一支資料科學團隊如此重要?
2015.08.24 | 科技

大數據真有這麼神奇嗎?要有多少資料才算是「大」數據?傳統數據分析跟大數據分析有什麼不同?一個接著一個的疑問,是許多企業在迎接大數據潮流中可能面對到的問題。如果覺得「大數據」這三個字看起來神秘而悠遠,可敬而不可親,那麼何不先從建立一支企業內部的「資料科學團隊」開始?經實地分析資料、踏實地從資料中創新找商機,那麼,或許大數據三個字幾年之後也將不再是遙不可及的神話了。

2015年台灣資料科學愛好者年會於8月20~23日在中央研究院盛大展開,過往為期兩天的年會內容,今年加長為四天,除了年會主要議程外,還包含了「R資料分析上手課程」、「g0v零時政府黑客松」、「DSP資料開竅・企業論壇」、「資料新聞實戰營」、「Hadoop/Spark 資料科學快速體驗營」、「地圖資料視覺化課程」等內容。

在21日的「DSP資料開竅・企業論壇」活動中,中華電信、宏碁物聯網事業處、通用移動(GMobi)、沛星互動科技等企業,則個別分享自家企業如何培養資料科學人才、建立資料科學團隊並透過數據發掘新的商業模式?
資料科學年會

#IT單位不只要會蒐集數據,還要學商業分析

為什麼打造一支資料科學團隊如此重要?中華電信總公司資訊處科長楊秀一表示,資料科學的核心知識可以分成三部分,分別是幫助客戶帶來營收的業務能力、IT技術以及量化分析技巧,三者之間的核心交集知識包括IT人員必須懂驗證統計的結果、會用說故事的方法解析數據背後意義、和業務人員合作的能力等等,不過,多數的人卻只能擁有其中一到兩項的技能。

資料科學年會
(圖說:傳統數據與大數據分析比較表。圖片來源:蘇宇庭攝影。)

「期待人人都是擁有三種領域的能力是不切實際的,打造資料科學家團隊才是務實的做法。」楊秀一說,懂得做資料探勘(Data Mining)的人,不一定懂商業分析,然而「分析」這件事情應該是往外延伸,變成跨部門的合作。

研究機構Gartner曾經預期,在兩到三年之後,「大數據」就不會再是神話,資料探勘的系統會直接嵌入在企業內部的IT基礎建設,形成企業很自然的一部分。「所以現在應該要開始培訓,讓IT人員有機會進入到這個領域,去學習匯集分析的方法,創造業務機會。」楊秀一說。

楊秀一接著強調,「現在連買車買房都可以大數據,分析已經是各企業單位重視的事情,雖然路程比國外慢了兩年⋯⋯分析不是只有專家與業務單位的事,IT單位也可以,也應該要學著運用分析技術,而且IT人員最懂系統的流程,更要進一步掌握商業的know-how、具備創新能力。」

中華電信已從今年開始啟動了資料科學團隊培育計劃,由公司內部的IT人員自行報名,授課內容著重在商業分析心法、商業論戰、巨資技術等課程,目標希望IT人員成為企業內部資料科學團隊的中堅戰力。

#確立目標,創造Try and Error的空間!

但是在企業內部打造一支資料科學團隊又談何容易?東森科技、隆中網絡大數據顧問趙國仁說,「跨」是打造資料科學團隊的核心價值,但是「跨」就會踩到別人,會遇到很多部門組織的阻力,還必須要跟現有系統做整合,「人家為什麼要讓你整合?人家為什麼要花功夫幫你找Data?這牽扯到權力關係。」

既然跨組織這件事本身就會碰到許多問題,那又該怎麼辦?趙國仁的答案是「既然會失敗,那就快點失敗吧!」他接著說,早點失敗,才能快速調整。

趙國仁也建議,企業可以從建立資料探勘系統開始,不要一下子就要趕著到資料分析階段,最重要的,是企業必須給團隊足夠的時間和信任,不斷做實驗,慢慢找到自己的核心價值;此外,一個強而有力的領導人也很重要,他必須能夠承擔來自股東和公司內部不同單位給的壓力。

沛星互動科技(Appier)營運長李婉菱也舉自己公司實際營運的狀況為例,她認為最重要的一件事是「確定目標,確定你想從Data中得到什麼?」

李婉菱說,因為我們不可能把所有數據都蒐集起來,所以必須要先確定目標,知道哪些數據是有意義的,才能著手進行。她也再次強調,資料科學一定要「做實驗」,所以企業內部要有允許資料科學團隊試錯的彈性空間,整個企業環境必須鼓勵、支持資料科學團隊的「實驗精神」。

資料科學年會
(圖說:2015年資料科學年會邀請中華電信、宏碁物聯網事業處、通用移動(GMobi)、沛星互動科技等企業,分享運用資料科學及大數據的經驗。圖片來源:蘇宇庭攝影。)

往下滑看下一篇文章
台灣不只要用國際標準,更要參與討論!TWNIC如何培養下一代網路人才,接軌國際技術社群?
台灣不只要用國際標準,更要參與討論!TWNIC如何培養下一代網路人才,接軌國際技術社群?

打開瀏覽器、觀看串流影片,看似日常的上網行為,背後其實仰賴一套套國際網路標準運作。當網路技術持續演進,台灣除了採用這些標準,能不能進一步參與它們形成的過程?

「即便有很多事情可能要做10年才會有效果,但我想我們應該擔任這樣的角色。」TWNIC執行長余若凡指出,台灣硬體產業在全球已有亮眼成果,但對底層網路技術與國際標準的關注、參與仍有成長空間。對TWNIC而言,除了管理「.tw」、「.台灣」網域名稱與台灣IP位址資源,也希望成為台灣與國際網路社群之間的橋梁。

TWNIC 執行長余若凡
圖/ TWNIC 執行長余若凡

這也是TWNIC與國立虎尾科技大學合作舉辦IETF研習課程的背景。從IETF組織運作、RFC標準形成,到IPv6-only等新一代網路技術,課程不只協助參與者理解國際標準,更希望培養實際參與與落地的能力。透過這場合作,TWNIC也試圖串起國際社群、校園人才與產業需求,讓台灣從採用標準,進一步走向參與標準。

硬體做到世界級,下一步讓台灣人才走進標準制定現場

IETF(Internet Engineering Task Force,網際網路工程任務組)作為全球網際網路技術標準形成的重要場域,許多技術規範最終透過RFC文件發布。對TWNIC而言,台灣若能讓更多企業、學校、研究者與工程師參與,不只能更早掌握國際網路技術變化,也有機會把台灣經驗帶進國際討論。

TWNIC因此一方面把國際議題帶回台灣,另一方面也把台灣人才送出去。透過TWNIC Academy學員計畫,每年資助8位學員參與重要國際組織,時間長達一年;部分學員返台後更自主形成社群,近期一場交流活動便吸引近40位參加,背景從網路工程延伸至政策、法律及社會科學。「我們希望最終有更多人可以參與。」余若凡說。從在台培訓、實際參與國際組織到返台形成社群,TWNIC希望讓人才培育不只停留在單次課程,而能持續累積參與國際標準討論的經驗。

會設定網路還不夠,學校補上「讀懂標準」的能力

但真正想要走進IETF,光是「會用網路技術」還不夠。國立虎尾科技大學電機工程系教授兼秘書室主任秘書蘇暉凱指出,大學課堂教授TCP/IP或網路設定,多半從教科書或整理過的教材入手;真正參與國際標準討論,面對的卻是RFC等第一手技術規範。

他將其中的差距歸納成三種能力:規範閱讀、實作驗證與技術表達。工程師除了讀懂規範,也要能透過實作與工具驗證實際網路行為,最後以精準的技術英文語言與國際社群溝通。「這三種能力不是短期間就能養成。」蘇暉凱指出,因此需要逐步融入大學與研究所的課程及專題。

這也凸顯學校在合作中的角色,TWNIC負責連結國際社群、技術趨勢與參與機會,學校則把這些標準帶進人才培育與實作現場。兩者合作,才能讓「參與國際標準」從少數專家的工作,逐漸變成年輕工程師可以累積的能力。

國立虎尾科技大學電機工程系教授兼秘書室主任秘書蘇暉凱
圖/ 國立虎尾科技大學電機工程系教授兼秘書室主任秘書蘇暉凱

IPv6走向主流,校園先成為產業轉型的試驗場

IPv6正是這套合作模式的具體案例。余若凡指出,全球IPv6使用率已正式跨過五成,迎來關鍵轉折。包含越南、捷克等國皆已將全面轉向IPv6排入國家政策時程,主流行動裝置與微軟Windows作業系統也已原生支援。過去許多環境仍採取IPv4與IPv6並行的架構,隨技術、終端與轉換機制逐漸成熟,進一步走向IPv6-only的條件也開始成形。IPv6-only並不代表與既有IPv4服務切割,而是透過NAT64、DNS64等轉換機制維持連線。對產業而言,真正的問題也逐漸從「技術能不能做到」,轉向是否有足夠經驗與信心部署。

為此,TWNIC 從人才培育到校園實作,持續推動 IPv6-only 環境的應用與部署,除了自行建置 IPv6-only Demo Site,也逐步於北、中、南三地拓展示範場域與實作據點。余若凡觀察,相較於企業在商業效益尚未明朗前,對導入新技術往往較為謹慎,校園更適合作為技術驗證與人才培育的場域。透過 TWNIC 推動的實作機制,讓師生在實際環境中理解 IPv6-only 如何運作,一方面培養未來進入產業的人才,另一方面也能累積可供業界參考的部署經驗。對蘇暉凱而言,這意味著學生不能只學會 IPv6 位址格式,更要從網路維運、資安到應用發展,建立面對 IPv6 環境的完整思維。

從Demo Site、教育訓練、技術活動到實作手冊,TWNIC希望逐步降低新技術的理解與部署門檻。當IPv6走向主流,台灣面對的已不只是「網路要不要升級」;如何讓更多人才讀懂國際標準、具備實作能力,甚至走進IETF參與討論,才是台灣從標準「使用者」走向「參與者」的下一步。

IETF研習課程

TWNIC將於10月29至31日2026年臺灣網際網路研討會(TANET 2026)暨國際計算機會議(ICS)設攤展示,規劃「新世代IPv6-Only Wi-Fi無線網路體驗與建置」及「TWNIC IPv6智慧工作室(IPv6 Smart Studio)」兩大主題。歡迎各界蒞臨參觀與體驗!
詳細介紹請參閱:https://twnic.tw/blog/contents.php?id=253&lang=zh-tw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓