資料、分析和機器學習策略指南
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目錄
3
當紅趨勢：現代化的
資料驅動型企業
4
整合型架構的限制
5
雲端式資料基礎的優勢
6
如何使資料更普及
8
透過機器學習讓資料發揮
更大作用
10
擴展機器學習的關鍵
12
打造現代化資料基礎的
5 個步驟
12
總結
過去以 GB 為單位儲存業務資料的組織，如今
突然都發現自己已然淹沒在好幾 PB 甚或好幾 EB 的
資訊量當中。要掌握這些巨大資料量的價值，需要的
是現代化的雲端式資料架構，藉此整合各自為政的孤
立資訊區塊。如此一來，才能建立一套通用版本的
「事實」，使組織中的每個人都有能力做出更明智的
決策，並安心付諸行動。
將我們帶向這個階段的，有以下幾個關鍵趨勢：
u 企業的數位化，結合無邊無際的網際網路將應用
程式的觸角擴及每個角落，使得行動裝置、IoT
裝置和感應器、雲端型應用程式、社交媒體、記
錄檔、點擊流和其他資源，帶來空前的資料量
增長。
u 雲端大幅拉低儲存成本，使組織能以更符合經濟
效益的方式管理洪水般氾濫的資料，無需預先決
定哪些資料必須保留或捨棄。
簡介
u 雲端也成為開端，帶來可高度存取的按用量付費
型運算及儲存資源，使組織能輕易按照需求來擴
展，同時掌握並分析每一分資料，獲得關鍵的業
務洞見。
各大組織如今都有機會透過管理資料、分析與機器學
習 (ML) 來推動關鍵商業決策。這種以資料驅動的洞
見，能夠引領無以數計的商業情境，包括：
u 推出新產品
u 創新商業模型或收入流
u 自動化手動程序以改善效率
u 改良客戶體驗以打造信任與忠誠
u 大幅改善與業務合作夥伴的互動
無論您目前身處資料現代化之旅的哪個階段，本策略
指南都能協助您改善策略，有效將資料、分析和機器
學習擴展至整個企業，以便加速創新並帶動企業向前
邁進。
