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巨量資料處理 企業發展新契機

  巨量資料(Big Data)是國際化發展的新機遇,也是新的經濟資產,就像貨幣、黃金一樣珍貴,目前各企業十分重視利用巨量資料處理技術,來優化企業營運及提供創新服務,因此如何運用巨量資料帶來新價值,已成為當前重要的研究課題。

  集保結算所於9月12日舉辦「巨量資料處理的挑戰與機會」研討會,由集保結算所總經理林修銘主持,會中邀請九位產官學界的專家學者,分別就政府政策與公部門在巨量資料的應用、巨量資料面臨的挑戰與機會,以及金融證券產業應用實務與人才培育等三大面向進行討論與經驗分享,與會人士咸認,巨量資料的背後不僅是代表一家企業的歷史紀錄,更是企業核心價值所在,若能將這珍貴的資訊加以運用分析,可為企業發展帶來新契機。

  集保五星級服務 用心讓人放心

  集保結算所總經理林修銘:集保結算所開辦有價證券集中保管帳簿劃撥作業已24年,累積開戶數達1,500萬餘戶、投資人數860多萬人,相關歷史資料量已達4.5TB(Terabytes),每年還在以約10%成長,但資料不在乎擁有,只在乎充分運用以創造價值。

  集保結算所除持續配合政府推動市場國際化及自由化政策外,同時將有價證券集中保管和股務服務業務等核心業務,向外擴展至期貨電腦結算、票券保管結算、基金業務和股東會電子投票等服務範疇,積極打造安全、效率、穩定、便捷及多元的五星級服務。

  特別是巨量資料的應用,重視的是運用現有資料為企業帶來新價值,如果只是一味蒐集、儲存而不運用,資料擺久了也會貶值。所以集保結算所積極地透過分析巨量資料,思考如何帶來新的商業機會和創新服務,把好創意變成好業務、好服務,用心去做才能讓參加人放心。

  發揮創新應用價值 創造成長動能

  行政院科技會報主任柴惠珍:目前政府已有雲端運算方案與政府開放資料等政策,這些政策都是以各應用服務為出發點,落實至部會的政策推動,例如食品雲、健康雲、警政雲、環境雲、文化雲等,政府未來亦將持續鼓勵各部會與有關業者運用巨量資料,發揮創新應用價值,伴隨著政府推動雲端運算,政府與民間、產業界、學術界均須合力推動巨量資料的運用,必能創造新一波的成長動能。

  巨量資料是運用在各行各業、發揮商業價值的工具,因此如何應用巨量資料應由各產業業者來主導,例如瑞典SKF,是一家老牌的球承設備製造商,藉由研發預測系統可靠度的模型,成功運用巨量資料進行分析,不但為自己解決品質問題,更運用這套解決方案提供球承設備維護的顧問服務,徹底轉型成為高值化服務供應商,向同業提供製造最佳化建議及預警服務。

  巨量資料的精神在於應用創新與商業模式創新,無關資料大小和數量,而在於企業如何運用它。例如把消費者聲音化成數字的快速時尚領導廠商Zara,利用Big Data分析讓決策者精準找出目標市場,對消費者提供更準確的時尚訊息,預估網路商店為Zara至少提升了10%營收。

  推動資訊公開 政府建立開放機制

  則政部財政資訊中心副組長張志龍:巨量資料具有數量龐大、成長速度快以及多樣性等特性,近幾年財政部所推動的電子發票,正符合巨量資料的三項特性。

  有關巨量資料與公開資料的管理模式,英美各國已發展出一些模式。不過,在公開資料之前,必需先確認哪些資料應納入開放資料的範圍,再來經由標示資料來源、制定通用的開放格式、設定公開流通存取的方式等共同規範建立,以及透過共用平台進行集中列示,讓各方使用者都有統一的資料獲取來源,再運用授權監督的策略來進行管理。最後則是辦理相關的推廣與宣導,鼓勵使用者進行加值運用,創造與開發資料的價值。

  未來在推動資訊公開上,需制定明確的政府資訊開放機制、宣導正確使用和認知這些資訊的方式,以消弭外界對於開放資訊的誤解與應用障礙。例如政府進行資訊透明化的同時,對於所提供的資料,應考量其利害關係人權益,資料應訂定分級制度,依據不同使用者的申請方式,提供可區別的資料內容。

  目前財政資訊中心將資料分級為:機密、敏感、敏感而非機密、公開等四個等級,透過資料分級,以及制定一個管理的規則,可讓不同類型或權限等級的使用者讀取或應用不同等級的資料。

  資本市場巨量資料 應用創新快速

  證期局資訊室主任彭烜廣:資本市場在金融業領域屬於較新的行業,與傳統的銀行業、保險業相比,它的歷史相對來說最短,但在巨量資料上的應用卻是非常創新與快速。

  演算法交易就是一項經典巨量資料的應用,資本市場買賣交易的資訊是非常龐大的,透過此方式便可搶先一步比別人先下單,並快速在巨量資料中算出競爭對手的模式並快速下單。

  集保結算所在資本市場已提供數十年的服務,其資料量規模已達巨量(Terabytes),且隨著資訊科技進步,其儲存的歷史資料皆能再加值處理與運用,期許集保能從儲存中心逐步走向資訊提供中心與應用中心,並朝主管機關決策的資訊提供者、資本市場業務創新者,及市場創新服務等方向應用。

  集保結算所雖非

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