主講
謝邦昌先生做大數據時代的政府作為
主持人，各位嘉賓，各位女生，各位先生大家早安。今天很高興能夠來這里跟大家共享大數據的過去，現在，未來。我下了一個標題，BIGDATA，大家可以看到這4個圖形，我們現在講任何東西，可以目前看到意志競賽冠軍。未來發展昨天早上所有的大家已經告訴大家，SMAC，Social Mobel這些就是趨勢。為什么這樣子，就是大數據，大家講的4個V的過程，最重要的是Value。以這個來講最重要的是Highscalablity，現在我們每個人拿著手機都在做這個事情。所以云計算就是這個樣子。資料的累積量大家可以看到，到2020年到2040年之間大概有所謂的40ZB，數據量越來越大。在2012年已經預測無論醫療，零售制造等方面。我們今天要講在臺灣，在個人定位，在零售方面我們做的成功案例跟大家講。現在軟件跟硬件都不是問題，在座有很多軟件、硬件的供應商。IS，PS，SAS。硬件，軟件的開發有一定的市場，最重要的市場在SAS。這個案件大家都知道它經過爆炸案兩天都破了，在這里的公安和武警遇到一些案件現在越來越快速破案。剛剛主持人特別講到的你去試衣間，電商之王，是不是會一直往這里走，我們會拭目以待，他打造的阿里云就是后面的數據越來多。天氣，股價，健康大家都在做，我們今天把在臺灣做的例子跟大家報告，大家知道谷歌、百度都是通過大數據在做這些事。
可視化，文本分析，你可以查文，查資料做分析，然后看之間的關聯，看之間的結構組成分，看中間的辭云。問題是你怎么找出結果。前面大家講的這些整合以后就變成了物聯網。物聯網將是下一件大事。我今天就把企業跟政府的成功案例跟大家報告一下。這個成功案例我經常講，我把大數據應用到高速公路上就可以預測到高速路上是不是塞車;把大數據整合，馬上就可以知道車多還是集中在都會城市，70%還是都會城市。三分之二的旅客會開20公里，因為20公里以下是免費。你看這個趨勢馬上就可以看到透過大數據就可以看到我有沒有多收人民錢，我用ETC可以降低人民的負擔。高速路上有很多服務區，哪個服務區在什么時段車輛最多、最擁擠馬上就出來了。再來這是臺灣服務區最擁擠的清水服務站，它每天不同時間段的不同擁擠程度。我們從中間就可以看得出來，超過一小時以上，大部分都沒有超過一小時，只有在中午有1小時或者三小時的時間，你在商務可以通過這個做客戶的服務。另外一點就是塞車階段大家可以看到。我馬上可以從大數據看到什么時段會塞車。我們現在做得最多的就是醫療數據庫跟其他數據庫的整合。這個是開放的，大家上網都可以看到這些資料，這些資料數據庫怎么講他們整合，我們可以把這些數據庫中間有價值的東西、個人的東西要保密，這些東西不會泄露大家的資料。
建保健庫，醫療數據庫就是最近10年，它的研究突飛猛進，造就了臺灣醫療器械在這10年突飛猛進。醫療數據庫有體育運動的數據庫，我怎么跟建保數據庫整合。大家看到健康，全民運動等等都有數據，怎么把這些Data整合。運動大數據只是沒有結合醫療，現在我們這個整合結合醫療數據庫，達到的世足賽也是結合醫療，大數據，運動大數據，所以它才會世足賽的表現在各個球隊之間比較有限，運動加大數據是我們現在正在做的，詳細的就是告訴大家，醫療數據庫加上運動數據庫加以整合，大家可以看到這樣的4整合它的價值就增加了，可以做更多更多這方面的研究。經過這些數據整合以后，你可以把這些做轉量結果分析，很多軟件，現在Excel就可以達到了，現在不是軟件跟硬件的問題，而是你要做什么事情的問題。這些數據庫整合就可以運動，健康，大數據的整合。
民眾有一些想法。剛才講的智慧城市，民眾對政府有一些不同的看法，民眾有抱怨怎么辦，我可以迅速掌握民眾抱怨什么事情，我們除了打電話，還有網絡申訴，要通過大數據馬上分析，馬上及時處理，1999就是這樣子，通過這樣子分派到各個部門這也是大數據的應用。大數據應用以后反映的越來越多，對政府的滿意度會越來越好。大數據分析中間把這些文字，聲音，影像加以整合我就知道民眾抱怨什么，關心什么，這就是各個政府機關的禮物。比如公車的路線大眾不滿意你就可以調，還可以通過GIS找出這些熱點，通過大數據的分析。還有輿情及時監控，民眾到底喜歡什么，不喜歡什么，反映一些什么做及時監控。看哪些地方是最嚴重的，還有多維度的分析。去掌握民眾的抱怨或者掌握民眾的建議。剛才講的健康跟運動，我們現在把健康跟氣象這個資料庫加以整合，大家可以看到的這氣象大家就知道了，建保數據庫跟氣象數據庫加以整合，你就知道在什么情況下你的肺炎比例會增高，PM2.5在某個范圍，某個濃度的時候，你得肺炎幾率是不是高，就可以得出一些情緒告訴民眾。
最后就是跟大家講用在政府之外，民眾向政府要這些數據賺錢，精準營銷，所以大數據跨平臺的挑戰就出來了。大家可以看到案例一，很簡單的告訴大家，數據一整合我馬上知道你是哪類型的客戶，你是經濟居家型，推什么產品給你。現在馬上可以判斷你自己是哪方面的人。還有各種選址，GIS這方面的，整合商圈數據庫。我們在跟德克士合作，可以很精確的知道在人流量，在所謂的商務是不是適合建德克士。案例三就是很簡單的，大家看到這個應該知道了，我是歌手3孫楠突然宣布，他造成老壇酸菜牛肉面的爆漲，你要看及時的輿論分析，要看到底是什么原因，推波助瀾很重要。我們及時監控這之間的消費者的行為跟態度。我們可以分析這個人是哪類型的，我、林依晨，還有陳坤，彭于晏，這樣你就可以很快分析找誰代言。產品上市以后買產品的是哪些人，知名度，嘗試度，鋪貨率這些等等都可以通過大數據定義出來，所以一個人的KPA就出來了，甚至醫療也是做這樣子。我給大家這10幾個案例，就是告訴大家現在軟件，硬件都很重要，做數據的市場最大。你在不同領域當中有不同的觀念跟看法。我剛剛講那么多例子很多的是企業的價值性取決于你的數據多廣，價值性多廣，其實在人才的培育，在整個數據分析范圍中間，大家可以看到從數據收集分析管理，產生智能的過程當中很重要，數據領域，分析領域跟管理領域很重要，人才是很需求的。尤其我們剛才說缺400多萬大數據人才。以硬帶軟，或者以軟帶硬是臺灣目前在做的，不可能全方位的發展，臺灣從零售，制造業，媒體，健康，教育，領域這幾個在這個共通平臺里面建立大數據平臺，我希望中國大陸也是這樣子。貴陽數博會給我們很好的合作平臺，我們從這個時候就可以站在大數據的平臺中間一起努力，謝謝大家!