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2015年5月24日

科达股份 (600986)

所属地区:东营总股本(亿):3.35每股收益(元):0.01
上市时间:2004-04-26流通A股(亿):3.35每股净资产(元):2.28
每股现金流(元):0.69每股公积金(元):0.32净资产收益率(%):0.29
净利润增长率(%):150.80每股未分配利润:0.64主营收入增长率(%):191.85






  • 奇怪, 這公司資料怪怪,大陸新產業有些是從舊公司轉型的



法定名称科达集团股份有限公司
英文名称Keda Group CO.,LTD.
成立日期1993-12-17上市市场上海证券交易所
所属行业工程建筑同行业公司数85
注册资本(万元)33,527职工总数530
法人代表刘锋杰公司电话0546-8304191
董事会秘书姜志涛公司传真0546-8304191
董秘电话0546-8304191公司电子邮箱keda@keda-group.com
董秘传真0546-8304191信息披露网址www.sse.com.cn
董秘电子邮箱jiangzhitao@dkc.cn公司网址www.keda-group.com
注册地址山东省东营市大王经济技术开发区
办公地址山东省东营市府前大街65号
发行价格(元)8.60上市日期2004-04-26
主承销商联合证券有限责任公司
上市推荐人科达集团股份有限公司
所属板块重组并购 水利 基金增仓 操盘手80 新媒体 建筑装饰 建筑业 山东 资本货物 电子商务 中盘
经营范围柴油、汽油零售、二类机动车维修保养(以上限分支机构凭许可证经营);对外派遣实施下述境外工程所需的劳务人员(有效期限以许可证为准)。承包境外市政建设工程及境内国际招标工程;上述境外工程所需的设备、材料出口;市政、公路、污水处理及给排水工程施工;交通防护器材加工;交通信号灯、交通信号控制设备安装,交通防护器材的安装、施工,公路养护;汽车配件、机械配件的生产、销售;润滑油零售;沥青、金属材料、工程材料、混凝土销售;建筑工程、水利、水电工程、港口与海岸工程、铁路工程施工;公路、市政公用、建筑工程、水利工程、园林绿化工程设计及工程总承包和相关技术咨询,旧桥加固技术服务;房地产开发、销售;进出口业务;混凝土生产。(依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动)。
公司简介科达集团股份有限公司原名山东省东营科达集团股份有限公司,是1993年经山东省东营市经济体制改革委员会东体改发[1993]第35号文<关于东营市第二市政工程公司改组为股份制企业申请报告的批复>批准,由原东营市第二市政工程公司整体改制,以定向募集方式设立的股份有限公司。



公司于2015年3月,通过收购华邑众为、上海同立、百孚思、雨林木风和派瑞威行五家公司,打造数字营销产业链,全面转型数字营销行业。

公司有望通过各子公司实现数据及客户资源互联互通,在电商、汽车等重点行业形成明显核心竞争优势。

预计2015~2017年EPS 分别为0.41/0.64/0.78元,给予公司目标价44.28元,首次给与“增持”评级。


数字营销迎来发展的黄金年代。互联网渗透率提升造就了庞大网络互联生态圈,为数字营销发展提供充足源动力。数字营销相对于传统营销模式拥有海量数据分析、快速传播和强互动性等优势,未来广告主对数字营销需求将进一步扩张。2014年我国互联网广告市场规模为1573亿元,同比增长41%,预计2014到2018年复合增速27.8%。

整合五家公司,全产业链下资源整合。公司此次通过收购并整合五家公司,打造了一条集创意策划(华邑众为)、线上推广(百孚思)、线下执行(上海同立)、媒体投放(派瑞威行)、媒体平台(雨林木风)一体的互联网营销产业链,实现公司在千亿整合数字营销市场的快速切入。整合标的公司后,公司有望以在手优质渠道资源和优质电商、汽车客户优势,提升了产业链中媒体资源的获取能力,同时实现了五家公司用户的交叉渗透。另一方面,五家公司通过对不同平台用户数据的连接汇聚,为公司开展精准营销业务提供了强力的资源支持。
风险提示:资产重组审批风险,子公司整合风险

2015年5月17日

Good to read: 数字时代企业的生存之道

自2000年以来,曾经登上世界500强榜单的企业到今天为止有超过半数已经不在榜单上,有些被收购、有些被合并,更有部分已然破产。
为包括甲骨文、微软在内的多家世界级科技企业提供咨询服务的Constellation研究机构创始人Ray Wang 在纽约对腾讯财经表示,数字时代带来的商业模式变化,给小企业难得的可以挑战大企业的机会,未来的世界新世界500强可能现如今不过还是2-3个人的小团队规模。
“1960年能够进入标普500成分股的企业平均寿命是60岁,我们预计到了2025年能够进入标普500成分股的企业寿命是12-13岁。”Ray Wang表示,“相对于掌握核心技术,掌握符合时代特征的商业模式更为关键。”
第一家进入世界500强的互联网企业已经卖身了
本周二,全美最大的通信商Verizon以44亿美元价格收购了美国在线这一互联网1.0时代的王牌企业。而作为曾经第一家进入世界500强榜单的互联网企业,美国在线被移出榜单已经很多年。
“美国在线被收购的例子告诉我们,你可以成为内容、渠道或是技术中介平台,只要做到垂直领域前茅,会有大企业来将三部分整合的。” Ray表示,Verizon想要打造一个垂直化的网络经济,而苹果、谷歌、微软等都在做类似的整合。
Ray表示,并非美国在线本身在线广告的商业模式不好,而是加入Verizon之后可以带给美国在线规模效应,而最主要的变化在于移动端的变现。
“比如可以通过Verizon获取用户基于地理位置的数据,去匹配最适合用户的在线内容。现在几乎没有人能够离得开手机,所以使用手机成为获取用户数据的第一场景,包括支付、点击视频、转化率等都首先在手机上发生。”美国在线公司董事会主席兼CEO蒂姆·阿姆斯特朗(Tim Armstrong)在给员工的内部信中也特别提到,接受Verizon并购的主要目的在于“开足马力全面布局移动时代”。
Ray表示,Verizon并购美国在线是数字化时代商业模式转变的典型案例,就是企业不再单纯依靠卖产品或是服务赚钱,而是通过更精准投放创造出更好的用户体验,再以规模变现,“在注意力经济中,和你竞争的并非其他公司,而是用户的注意力和时间。”
类Lyft企业可能发展成彭博一类的数据中枢企业
在旧的世界500强重新被整合之际,新的商业模式也在冉冉升起。以Uber、Airbnb为代表的“分享经济”模式被通信、房地产、交通等多个领域借用,也成为投资者疯狂追逐的对象。
本周五,美国亿万富翁同时也是苹果、ebay等知名科技上市公司的股东之一的卡尔·伊坎(Carl Icahn)破天荒地进入一级市场,给 Uber的竞争对手、同为美国打车软件的lyft注资1亿美元。
对此,Ray对腾讯财经表示,lyft符合数字化时代新商业模式的特点,比如售后付费、按需服务等,但是这类商业模式最大的价值仍在于数据 。用车数据可以显示了最关键的交通枢纽在哪里,高净值的人住在哪里等。“公司可以打包这样的数据再卖给城市规划或是其他感兴趣的公司。数据是数字化时代任何企业立身之本。”
Ray表示,“lyft这类企业甚至有可以发展成为未来的路透或是彭博那样的数据中枢型的企业。”
麦肯锡预计2025年中国占世界500强120席
麦肯锡最新研究报告指出,预计2025年新世界500强企业有超过一半来自新兴市场国家,而预计来自中国的企业会占到120席,近四分之一。Ray坦言,中国要想鼓励创新、建造创新中心、打造世界级的优秀企业,就要鼓励雇佣和培养多元化人才,“既通晓数理、又热爱艺术的数字时代工匠型人才,应该是当前企业努力寻找的对象。”
Ray表示,和硅谷或纽约相比,北京最大的差别在于“不走寻常路的人还是太少了”。“我并不是建议所有人都不要遵循传统规则,但是应该有部分人去另辟蹊径的。你看中国的孩子平均花费多少时间在补习班上, 这些时间可能会给他们带来好的成绩,但并不会给他们带来创新能力。”
Ray表示,数字时代里创新时间在缩短,“所以,没有时间等待。如果有目标的话,就去研究你想挑战的商业模式是什么,有什么解决方法。这个时代,会给年轻人很多很多的机会。”

2015年3月2日

亚马逊全球CTO眼中的云计算发展八大趋势

[摘要]沃纳·威格尔认为,云让一切变得智能化,同时将让工业物联网化。
亚马逊全球CTO眼中的云计算发展八大趋势
沃纳•威格尔
腾讯科技 徐安娜 3月2日报道
亚马逊AWS是全球最大的公有云服务商,其技术的广度和深度甚至领先于谷歌(微博)、微软等跨国公司,能为客户提供超过40多种的服务,包括计算、存储、数据库、分析、应用及部署等。
亚马逊AWS能取得今天的成就要归功于一个人,不是CEO杰夫•贝索斯,而是被称为“引领云计算成为主流的功臣”沃纳•威格尔(Werner Vogels),他是亚马逊全球副总裁兼CTO。
威格尔负责推动亚马逊公司的技术愿景,以及全球范围内基于亚马逊的用户需求的持续创新。他是一名知名的博客写手,近期他撰写了一篇预测未来云计算发展趋势的稿子。
全文如下:
2014年,我们见证了云计算如何推动消费产品和企业级产品领域的伟大创新,而成为不同规模组织的新常态。如今,云计算已成为推动诸多企业创新的引擎。
其中不仅包括Dropbox、 Airbnb、Pinterest、Hailo、WeTransfer 和Soundcloud等新兴企业,也包括百时美施贵宝(Bristol-Myers Squibb)、壳牌、联合利华和 西班牙曼弗雷保险集团等成熟企业。
与此同时,我们也看到大量的中国企业也通过云计算加速了创新的步伐,更快的拓展国际市场。
小米正通过云计算服务全球范围的智能手机用户;远景能源通过云计算管理着世界各地的智能风场;猎豹移动通过云计算为全球的用户提供手机安全的保障。
毫无疑问,云计算已经产生了广泛的影响。以下是我总结的未来云计算发展的八大趋势:
第一,云分析将无处不在。
云分析几乎影响着每位消费者和每个商业领域。通常,消费者不会注意到云,因为云在不同的应用程序的身后提供支持。但云分析正变得越来越普遍。从零售建议到基于基因学的产品开发,从金融风险管理到初创企业衡量其新产品的效果,从数字营销到快速处理临床试验数据,这些领域都通过借助基于云分析而达到新的水平。
AWS(Amazon Web Services)已经清晰的看到了这一趋势,因为我们的数据仓库服务Amazon Redshift已经成为公司历史上增长最快的云服务。我们甚至发现,Amazon Redshift是许多企业使用的第一个云服务。随着越来越多的企业开始了解分析对其发展的作用,我们预计该服务能够在2015年实现爆发式增长。
第二,云将实现自助分析。
过去,组织内部的分析系统处于旧式IT的最顶点:在专用硬件上运行一个集中式数据仓库。在现代企业中,这种情况是不能接受的。在帮助业务部门变得更加敏捷、更快速地响应业务需求并开发客户真正需要的产品方面,分析发挥着至关重要的作用。但这种集中式、不够灵活的旧式数据仓库模式往往使企业用户陷入困境。而基于云的分析完全改变了这种情况。
业务部门现在借助云服务的资源,在云中迅速创建自己的数据仓库,并可根据其需求和预算选择数据仓库的规模和速度。它可以是一个在白天运行、拥有2个节点的小型数据仓库,也可以是一个仅在星期四下午运行几个小时、拥有1000个节点的大型数据仓库,或是一个在夜间运行,以在第二天向工作人员提供所需数据的数据仓库。
全球商业出版物《金融时报》如何使用分析就是一个很好的例子。《金融时报》拥有120年的历史,已经在诸多方面进行了变革,它通过使用云来运行商业智能(BI)工作负载,得以分析所有报道,使报纸更加个性化,为读者提供更加定制化的阅读体验,彻底地改变向读者提供内容的方式。
借助新的商业智能系统,《金融时报》每天能够实时分析140篇报道,并提高完成分析任务的敏捷性,分析所需时间从几个月缩短到几天。此外,《金融时报》也扩展了其商业智能,以更有针对性地向读者提供广告。通过使用Amazon Redshift,《金融时报》每天能够处理1.2亿个独立事件,并集成内部日志和外部数据源,为读者打造一份更加动态的报纸。
第三,云让一切变得智能化。
近来,一切都可以变得“智能化”—— 智能手表、智能衣服、智能电视、智能家居和智能汽车。绝大多数的智能设备的软件都是在云端运行的。
无论是家里的温控器、手腕上的活动跟踪器,还是漂亮的超高清电视上的智能电影推荐,它们都由在云上运行的分析引擎驱动。由于这些智能产品的“智能”存在于云中,这也催生了新一代设备。实现了路灯照明的智能化的飞利浦CityTouch就是一个很好的例子。
飞利浦CityTouch是适用于整个城市的智能路灯管理系统。它提供联网的道路照明解决方案,允许整个郊区和城市智能的地控制路灯照明,做到实时管理天黑后的环境。城市管理人员能够在人流量较高的街道上保持良好的照明,在恶劣天气或环境光线过暗时增加亮度,或者在人烟稀少的工业区调暗灯光。
这项技术已经被应用于布拉格和伦敦郊区等地。CityTouch正在使用云作为后端技术来运行该系统,并从路灯上安装的传感器收集的大量数据中提取有价值的信息。这些数据使城市管理人员更好地了解天黑后城市的情况,并采用更有效的照明管理计划,避免过多的光污染对城市居民和野生动物造成不良影响。
第四,云分析将改善城市生活。
云分析能够利用城市环境信息来改善世界各地城市居民的生活条件。芝加哥正在进行的工作就是一个很好的例子。芝加哥是首批在全市范围内安装传感器来永久测量空气质量、光强度、音量、热量、降水、风和交通的城市之一。
来自这些传感器的数据流入云中进行分析,用于发掘改善居民生活的方式。芝加哥的“Array of Things”项目收集的数据集将在云上公开,以供研究人员寻找分析数据的创新方法。
许多城市已经表示有兴趣效仿芝加哥使用云来改善城市生活,并且很多欧洲的城市已经开始行动,比如英国的彼得伯勒市议会。彼得伯勒市议会公开其收集的数据集,让当地社区参与创新。人们将议会公布的不同数据集进行整合。
例如,人们可以把犯罪数据和天气情况关联起来,帮助议会了解在炎热天气中是否会发生更多的入室盗窃案,以便他们更好地分配当地警力,或把就医数据与天气情况关联起来,发现其中的趋势和模式。在云的帮助下,这些数据开始向大众开放,以推动创新。
第五,云将实现工业物联网。
当我们想到物联网(IoT)时,我们通常重点关注物联网对消费者而言意味着什么。但在2015年,我们将见证一个不同的物联网的崛起——工业物联网。工业机械将与互联网连接,把数据传输到云中,以获得有关使用情况的洞察、提高效率,避免停机。
无论是通用电气给燃气涡轮机安装仪表、壳牌公司在油井中放置传感器、凯驰配备工业清洗机车队,还是建筑工地使用Deconstruction的传感器,所有这些都将连续地向云发送数据流,以供实时分析。
第六,云将实现视频分析。
长久以来,视频仅用于存档、回放和观看。借助云强大的处理能力,一个新的趋势应运而生:把视频当作数据流来进行分析。这被称为视频内容分析(VCA),适用于零售、运输等多个领域。
一个常见的应用领域就是在装有摄像头的地方,如商场和大型零售商店。视频分析可以帮助商场了解人流模式。分析可以提供了人流量、停留时间以及其它统计信息。这使零售商能够改善其商店布局和店内营销效果。
另一种常见的应用领域是音乐会等大型活动的实时人群分析,以了解整个场地的人流情况、预防拥堵,从而改善参与者的体验。交通部门也利用类似的方式疏导交通、监测高速公路上的停滞车辆和高速铁路上的物体以及其它运输问题。
另一个把视频内容分析运用在消费领域的创新的例子是Dropcam。Dropcam对联网摄像头传送的视频进行分析,为客户提供警报。Dropcam是目前最大的互联网视频内容生产源,其向云中传输的数据流比YouTube还要多。
VCA也成为体育管理的一个重要工具。球队正在使用视频分析来从不同的角度分析球员。例如,在一场英超比赛中,球队利用许多记录下来的视频流的分析数据,来改善球员的表现,并推动具体的训练计划。
美国职业棒球大联盟(MLB)的棒球队正在使用视频分析在赛场的电视屏幕上提供更好的实时分析,而美国橄榄球大联盟(NFL)正在使用VCA自动制作橄榄球比赛的精简版本,使视频时长缩短60%-70%。
第七,云将实现安全的分析。
从网购到医疗再到家庭自动化,分析在如此多的新领域得到应用,因而分析数据的安全性和私密性变得至关重要。在存储和分析引擎中深度集成加密功能并让用户能够拥有密钥,确保了只有这些服务的使用者有权访问数据。
第八,云将改变医疗分析。
数据分析正迅速成为分析健康危险因素和改善病人护理的核心。尽管医疗行业面临降低成本和优化病人护理水平,云正在发挥着至关重要的作用,并帮助实现数字化医疗。
云支持创新的解决方案,如飞利浦Healthsuite——一个管理医疗数据,并为医生和患者提供支持的平台。飞利浦Healthsuite数字化平台分析并存储着从3.9亿个影像检查、病历和患者输入中收集的15PB的患者数据,为医务人员提供可操作数据,这些数据可以直接影响病患照护。
这正在彻底变革着世界各地几十亿人的医疗现状。在2015年及以后,我们预计可以看到云在推动患者诊断和治疗方面发挥更大的作用。

2014年4月25日

富士康轉型 強攻巨量資料



鴻海集團董事長郭台銘(右二)與世紀互聯董事長陳升(左二)在北京宣布富士康與世紀互聯簽訂戰略合作協議。
特派記者陳言喬/攝影
鴻海集團旗下富士康與大陸世紀互聯數據中心公司簽訂戰略合作協議,鴻海董事長郭台銘表示,雙方未來將選擇天津、深圳、貴陽和高雄等數據中心作為先期合作項目。
世紀互聯是大陸目前最大的電信中立互聯網基礎設施服務提供商,主要業務是伺服器託管業務,三年前在美國那斯達克上市。

世紀互聯董事長陳升表示,未來五年每一個網路客戶,會增加1,000倍的規模流量,整個基礎設施工業、製造、設計、營運都會發生巨大變化。與富士康的結合就是要打造一個新型、更具規模的未來平台。

郭台銘說,世界所有的伺服器從設計到營運,60%是富士康製造,但未來不再是數據的問題,而是流量的問題,他們與世紀互聯的合作就是要加大訊息與寬頻的建設。
富士康未來的成長也會有發展,不再是製造,會往大數據庫發展。蓋這樣的數據中心,一般要一、兩年,富士康有信心三到六個月就蓋好一座。

郭台銘表示,富士康會把過去製造過上百萬套的模具、硬件等所有數據,放在大數據庫裡,推到雲端,讓大家可以看到藍圖、看到經驗,提供給大家採用。

他說,富士康的轉型就是與世紀互聯簽訂戰略合作協議開始。

媒體問到富士康在大陸的裁員問題時,郭台銘強調,富士康從1998年進軍大陸,一路發展,不管淡季旺季,除了3%或5%的績效不佳員工淘汰外,從未大幅裁員。

富士康現在有上百萬員工,未來不再著重量的增加,而是質的提升。郭台銘表示,90後的員工,對重複單調的工作不再有興趣,他們喜歡創新、新鮮,接受資訊的能力一流,但判斷能力是貧乏的,所以需要接受大量教育。

富士康資深副總經理傅富明不忘打廣告:富士康天津的雲端運算研發基地急需人才,需要1,000名工程師,請大家多宣傳,別說富士康在裁員。
【2014/04/24 經濟日報】@ http://udn.com/


全文網址: 富士康轉型 強攻巨量資料 | 台商情報 | 兩岸台商 | 聯合新聞網 http://udn.com/NEWS/MAINLAND/MAI4/8632458.shtml?ch=rss_endpopular#ixzz2zvn7nXC3
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2014年3月17日

改變ICT產業結構的巨量資料分析


2014/03/17-DIGITIMES企劃  

近幾年來,能夠將動態、龐大、多變化的結構性和非結構性的資料,進行儲存、轉換、串流、傳輸、分析等各種處理運算的巨量資料分析技術及應用,已經成為許多ICT業者掌握商機的重要布局領域。

如Google、Amazon與Facebook等業者,正應用巨量資料技術發展雲端服務和社交媒體;Oracle、SAP、EMC與Teradata等業者,則是以資料管理軟體為基礎,進一步開發巨量資料分析軟體;IBM與HP等業者,更已從過去的硬體製造與銷售型態,逐步轉型並整合巨量資料領域的資訊服務與軟體產品,衍生出高附加價值的經營模式。顧問服務大廠如Accenture,亦透過與其他資通訊大廠的策略聯盟,發展出專精於各行業別的巨量資料領域知識的資訊服務。

面對快速增加的資料量,企業不可能用人工一一處理,必須善用巨量資料分析解決方案,才能有效處理資料,做為決策參考。
巨量資料帶動系統服務市場
由於巨量資料分析應用能夠針對因為社群網站或行動數據等動態性質的非結構性巨量資料,進行即時性、高複雜性的分析,以協助企業能在短時間內做出決策,也因此成為未來ICT業者創造商機的新機會,包括資訊服務中的基礎架構、開發布署、商業流程等相關資訊系統的應用所衍生的服務,都可能因此受惠。

在巨量資料分析等應用帶動下,全球系統服務市場將會維持成長軌跡。經濟部技術處預估全球系統服務市場規模至2016年將可達7,132億美元,其中又以亞太地區的成長速度最快,其次為中南美洲,西歐地區則因仍壟罩在金融危機的陰霾下,仍會呈現衰退狀況。

至於行業別方面,則是以金融業與政府為主。在台灣市場方面,隨著風險控管、雲端運算、國際會計準則(International Financial Reporting System;IFRS)與個資法的發展,以及整體內需市場之基本面穩定,市場規模也將持續擴展,預估2016年台灣系統整合市場規模可達新台幣506億元。

儘管台灣系統服務市場持續成長,但相比全球市場,台灣市場成長空間仍然相當有限,而且用戶市場愈大,巨量資料分析的附加價值也愈高,進軍海外市場,勢必是台灣巨量資料分析業者必然的選擇。

中國大陸市場不可輕忽

但由於巨量資料分析技術,大多掌握在歐美業者手上,台灣業者若想要站穩腳步,勢必得向中國大陸市場進軍。事實上,中國大陸由於發展網際網路,加上三億人以上的行動用戶市場規模,巨量資料的成長速度更是驚人,加上網路購物市場迅速成長,也讓巨量資料分析技術在中國大陸市場,有著相當大的成長空間。

如阿里巴巴目前已能從旗下的淘寶、天網等購物網站平台,擷取出網店銷售及客戶消費型行為的巨量資料,包括消費者在頁面停留時間(過程數據)、成交時間地點、交易行為統計(業務數據)等,進一步分析以掌握消費者的思維,判斷消費者偏好,再銷售給特定廠商。

傳統的商品銷售模式,常會面臨到市場判斷失準,因為銷售不佳而導致進貨庫存過多,進而形成企業營運負擔。但阿里巴巴提供的巨量資料分析,卻可以協助廠商解決無法掌握消費者需求的問題。

如位於廣州的鼎駿,代理超過20個以上的鐘錶品牌,要優先銷售那些型號或品牌,九成以上是藉由阿里巴巴提供的資料分析,而非經營者自行判斷,在庫存風險大幅降低的情況下,自然也有助於提高利潤。

事實上,中國大陸也是目前台灣系統服務業者最大的外銷市場,尤其在中國大陸於2011年3月推動的「十二五規劃」中,有相當比例的內容與資訊服務有關,其中包括資訊科技架構建置、金流與物流之改造、加強物流網應用推動、財務類基本資訊應用開發,以及全面提高產業資訊化水準等,其實都與巨量資料分析息息相關。
經濟部技術處指出,台灣系統服務業者若想要進入中國大陸市場,需要與當地的通路業主合作,如鼎新與神州數碼公司合作。台灣中小企業也可尋求與台灣較大規模之企業合作,由大型企業帶領進入中國大陸市場,如與中華電信合作推展雲端服務,或與鼎新合作進行利基行業的系統服務,可能會更有保障。
尋求與具有關鍵技術的全球系統服務大廠合作,也是可行之道,或是與中國大陸的大型資訊軟體業者或網路服務營運商協同合作,共同建立與營運特殊垂直領域或產業別之系統服務平台或應用軟體市集。

儲存及頻寬需求都將大幅增加
巨量資料分析的應用趨勢,同時也帶動硬體製造的商機,尤其是對資料儲存產品的幫助更是明顯,因為目前的資料會變成「巨量」,主要是來自於社群網路、智慧型手機應用的蓬勃發展,包含RFID資訊、感測器網路資訊、網際網路文件、社交網絡資料、影音圖片、網路搜尋紀錄、客服中心呼叫記錄、醫學記錄,甚至是生產線機臺設備產生的Log記錄,資料結構千變萬化,也因此IBM研究發現,全球資料量至2020年將會增加為40 ZB,約為2005年全球資料量的300倍,而且在未來10年內,資訊量增加的速度仍將呈現快速成長的趨勢。

但資料不能只是儲存,還必須進行分析及傳遞,而在巨量資料的趨勢下,需要處理的資料量,單次就可能是TB等級以上,企業自然就得設法掌握高效率的資料處理技術,而且還得同時面對大量結構與非結構資料要同時分析的狀況,如何讓資料在不同架構的平台下能夠互通與共同分析,並使資源有效的被利用,建構可以彈性因應檔案需求而調整的儲存系統,也成為必要考量。
另一個巨量資料分析帶動的趨勢,就是傳遞資料的頻寬速度需求,勢必也會跟著大幅成長。根據Cisco預估,2017年全球每月行動資料流量將高達11.2 Exabytes,約為2012年的13倍,這也凸顯台灣必須儘快進入4G快捷行動服務年代,才能應付更為龐大的資料量。

用戶與企業應充分合作
但也因為巨量資料的分析能力強大,除了個人資料外,包括網路效能與應用運行資訊、網站瀏覽與行動應用使用資訊、無線網路位置資訊、收費網路電視服務使用資訊等,都可進行分析,企業很可能會因此掌握到連用戶自己都不清楚的偏好或行為,如果法令不夠周全,企業不夠謹慎,這些巨量資料所分析的結果,若沒有妥善利用,就可能會衍生侵犯用戶隱私權的問題。
除了進一步訂定更為嚴謹的個人資料保護相關法規外,企業最好也能事先明確告知用戶有關隱私權政策的修改,並讓用戶能夠自行選擇是否被追蹤資訊,以減少用戶反彈。為了避免用戶因為不希望隱私外露,而不願提供資料,造成巨量資料分析不夠完整的結果,企業也可透過提供對用戶有利的價格選項或服務功能,獲取用戶同意自願被收集個人資訊。

唯有用戶與企業開誠布公,在資料使用的透明度及價值充分合作,巨量資料所產生的價值才得以凸顯,也才能為未來更多的ICT應用創造更精準、更有價值的發展方向。



DIGITIMES中文網 原文網址: 改變ICT產業結構的巨量資料分析 http://www.digitimes.com.tw/tw/dt/n/shwnws.asp?cnlid=13&packageid=8326&id=0000371025_K8R1HK2V1NWQAC67YFO4N&cat=50#ixzz2wGsIsKOQ

2014年1月9日

NEC針對巨量資料應用新推12項解決方案

為迎接巨量資料應用時代的到來,針對巨量資料相關的先進技術、產品、與服務進行系統性的整合,以獲得客戶肯定的導入實績為基礎,全新規劃「NEC Big Data Solutions」,包含本次發表的4項創新解決方案在內,今後將陸續推出12種解決方案,提供多元領域的巨量資料應用新選擇。
為實現安全、安心、效率、公平且豐裕的社會,NEC致力投入「社會解決方案」的開發,並將持續強化巨量資料事業作為社會解決方案的中堅核心,以此提供高度應用ICT技術的社會基礎建設。本次推出的4項創新解決方案,包括
「大型建設故障預兆監視解決方案」、
「資訊管理強化解決方案」、
「需求預測型自動訂貨解決方案」、
「人才配對解決方案」,
結合NEC領先全球的多項獨有技術,進行高速分析作業,以提供精確的分析服務。
除此之外,由NEC獨家開發的「分析過程最優化技術」,使分析過程中具專門性且耗時的部分作業,例如:從大量資料中擷取欲進行分析的有效資料,以及決定不同類型資料適用的分析手法等,能夠進行自動化處理。
「NEC Big Data Solutions」系統性地整合多達100件以上具客戶實證的專業經驗、產品與服務,以及NEC既有的卓越分析能力、高速資料處理等最先進技術,針對現行市場的高度需求,規劃出巨量資料解決方案的4大領域,分別為「操作升級化/最優化」、「資訊管理的強化、犯罪及不當行為的偵測」「產品/服務的價值提升及改善」「顧客開發及維持、販售促銷」,今後亦將依此4大領域陸續推出各式解決方案。
本次所推出的「大型建設故障預兆監視解決方案」,使用NEC獨自研發、可自動偵測出「異於平常」現象的「不變量分析技術」,以裝置於工廠或大型設施的各種感測器收集大量資料後進行分析,在故障之前,掌握大型設施的異常現象,有效遏止事故的發生。此項技術目前已在日本的中國電力公司協助下,於其所屬的島根核能發電廠實行並獲得證實。
「資訊管理強化解決方案」以NEC獲得全球最高評價的「文字含意辨識技術」為中心,結合其他文字分析技術、專業實務經驗等,可掌握所接收資訊的全文意涵並自動判定該資訊的風險等級。此解決方案目前亦已於日本獲得三井住友銀行採用。
「需求預測型自動訂貨解決方案」係應用NEC全球首創的「異種混合學習技術」,能夠自動發現混雜於大量資料中的複合性規則,進行高精確度的預測與異常偵測。例如,根據銷售情形與氣象資訊等不同類型的資料,為店家預測未來的需求,並將訂貨作業自動化,可有效降低庫存損失,使訂貨作業更具效率。
「人才配對解決方案」使用NEC最新獨家的「RAPID機械學習技術」,可從圖片、文字等非結構性的大量資料中進行高速學習,針對求職者、企業的產業別、職務別等各項資料與自我介紹文進行配對,提升人才配對過程的效率,使企業獲得最合適的人才配置。
由NEC領先開發的「分析過程最優化技術」,可將一部分的分析作業過程轉為自動化,例如:從大量資料中擷取欲進行分析的有效資料,或是從眾多分析手法中依資料類型選擇最適用的分析手法等。即使是原先需依賴具高度專業經驗的分析人員才能進行分析的複雜作業,也能夠透過部分作業的自動化,加速完成大量資料的分析與檢證。如此一來,特別是對於必須進行多重檢證或複雜分析的資料,「分析過程最優化技術」將提供前所未有的高精確度分析結果,並將以此技術為基礎推出各式應用的最佳解決方案。
NEC為推進巨量資料事業的戰略與創新解決方案的開發,於2013年4月1日成立「巨量資料戰略室」,今後將致力提供多樣性的巨量資料相關解決方案,協助客戶開展新事業與提升企業價值。

2013年6月3日

雲端時代 演算法工程師需求最強


亞洲最大台北電腦展(Computex)明天登場,今年三大亮點為雲端技術與服務、智慧行動以及觸控應用,104資訊科技集團行銷處協理陳力孑表示,在cloud、mobile及big data的概念趨勢下,演算法開發工程師工作機會成長最大,近五年成長2.8倍,產業人才趨勢「重軟不重硬」。

雲端智慧涉及網路存取、平台部署等應用程式開發,以及處理器租用等公用運算的基礎架構;行動裝置風潮,mobile串接雲端,涉及軟體開發與系統分析;

民生消費的商業運作瞬間產生大量數據(big data)需要程式語言的數據分析、機器人分析、以及人工智慧分析,讓海量資料能即時產生對商業有益的資訊,從而改變商業策略,動態產生精準而有效率的經營模式。

這三大概念趨勢下,產出5大相關工程師,包括演算法開發工程師、軟體設計工程師、Internet程式設計師、通訊軟體工程師、以及電腦系統分析師。其中,演算法工程師最近五年的工作機會成長2.8倍、需求成長最強,其次為Internet程式設計師成長2.2倍,其他三項成長倍數介於1.1-1.5倍之間,對照「重軟不重硬」的產業人才趨勢,同一期間「電腦硬體研發工程師」工作機會成長0.9倍。


【2013/06/03 經濟日報】@ http://udn.com/


全文網址: 雲端時代 演算法工程師需求最強 | 財經 | 即時新聞 | 聯合新聞網 http://udn.com/NEWS/BREAKINGNEWS/BREAKINGNEWS6/7939260.shtml#ixzz2VCMVpTLb
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2013年4月23日

大数据取舍之道


  几乎没人能够想象,没有了互联网的世界将会怎样。互联网赋予了公民权利,大大提升了经济效率,带来了不计其数的创新爆发。数以亿计的人使用互联网购物,便捷轻松地与人沟通,分享观点。
  然而,互联网的全球化意味着,完整的数字化记忆以及“记住成为常态”所带来的诸多挑战,不仅存在于伦敦和旧金山,在北京和上海也同样令人关注。跨越了地理上的界线,完整的数字化记忆正在挑战着我们所有人。因此,本书所传达的信息对于亚洲的互联网用户同样也很重要。
  有人认为,完整的数字化记忆在非民主社会更加危险,因为非民主社会中公民无法直接限制政府利用从网上收集到的海量私人信息。但是,这种观点却遗漏了关键的一点,那就是:大量数字化的私人信息不仅可能在今天被滥用,在几年甚至几十年仍然可能被滥用。所以,从某种程度上讲,一个人是否生活在民主社会,与数字化记忆是否被滥用并无必然关系。如果私人信息被抓取后,以数字形式在未来被储存了很久很久,那么,即便生活在民主社会,它仍然像一颗定时炸弹——因为,未来任何非民主政府都可以利用这极具价值的信息权力宝藏。
  假设真正的危险并非来自于政府机构滥用信息权力,而是来自于巨大的商业机构——这些商业机构借助自己位于全球信息流中战略瓶颈的优势地位,获得我们相当多的私人信息流,那么又将会怎样呢?就像对政府那样,我们只能希望,像Google 和facebook 这样的巨型网络公司能够清楚地知道,他们对于收集并保存的几十亿项私人信息所负有的责任。
  我们不知道未来将会怎样:会拥有哪种形式的政府,什么样的商业平台以及他们会以何种目的去挖掘自己积累的私人信息宝藏?他们会不会滥用我们的私人信息?正因如此,我们要开始思考减少我们的数字足迹:不是通过戒掉互联网,而是通过塑造互联网及其服务,以使得数字信息能够真正在一段时间之后被渐渐遗忘。如此看来,数字化记忆给所有互联网用户带来了一连串的挑战,不管他们生活在世界的哪个角落。
  这也许是我们需要牢牢记住的最根本最重要的信息。我不是新勒德分子, 不鼓吹与全球互联网断开连接。我的建议恰恰相反,那就是:充分运用互联网使其发挥全部潜能;并且,通过给互联网设置遗忘的功能,以确保互联网被那些大权在握之人当作工具滥用的可能性越来越小,而让互联网一直充当创新、沟通和赋予权利的工具。
  我在书中描述过的许多情况每天仍然在发生:被互联网抓取到的信息量在突飞猛进地增加。在2000 年,世界范围内绝大部分信息是以模拟形式记录的,而今天,世界上90%以上的信息是数字形式的——因此能够毫不费力地进行存储、加工、操作和发送。
  不仅在电脑上浏览互联网时如此,智能手机里的多种传感器也是如此。它们能够抓取日期、时间、地理位置,甚至是从汽车的加速度、行驶方向到大气压强等一切信息。
  手机上安装的应用程序使得置于床垫下面的智能手机能够获取我们的夜间睡眠模式,而嵌在小手镯里的芯片能够记录我们的运动。
  一家美国运动服装公司现在甚至在出售拥有内置显示器的滑雪眼镜,这款眼镜不仅能够捕捉我们的位置以及我们滑下坡时的速度,而且还能告诉我们要找的朋友在哪里。
  这一切都很重要,运用强大的统计工具,我们能够理解抓取到的大量数据,而且能够提取其中一些潜在的价值。“大数据”运动就像互联网一样,将会在世界和社会的运转方式上带来跨越式的变革。借助大数据,我们会有更好的医疗措施,更少的意外事故,更高效的市场格局,以及对社会更好的理解与认知。但是,“大数据”也会增加抓取更多数据以及将它存储更长时间的压力,对数据的过分痴迷会让人唯恐丢失一些可能获得的潜在价值。
  在这个背景下,完整数字化记忆的隐患需要的不仅仅是重复提醒——它们需要被不断强调!我相信,《删除》将会在未来很多年对我们理解互联网具有深远的价值。只有这样做,才能确保互联网一直是经济和社会进步的智慧源泉,而非大权在握之人赋权的工具。而且,只有这样做才能确保在进入“大数据”时代后,不必害怕我们会失去隐私,会失去人性化的生活与行动。
  我是一个乐观主义者,所以我会乐观地号召所有人,要在大数据时代始终记得遗忘的美德。
  维克托·迈尔-舍恩伯格英国牛津,2012 年11 月
  因意义而智慧
  中国社科院信息化研究中心秘书长
  《互联网周刊》主编 姜奇平
  维克托的《删除——大数据取舍之道》到底在讲什么?
  英美人写书,总爱从细节到细节,进行无穷无尽的经验归纳,就象素描一样,一笔一笔地在相近的地方重复描摹。大家的时间都有限,让我用演绎的方法,谈谈这本书的逻辑,就象速写那样,几笔让你看出画的是什么。
  大艺术家罗丹说,什么是雕塑?那就是在石料上去掉那些不要的东西。删除,就是当大数据这堆石料越来越多后,去掉那些不要的东西。去掉不要的,为的是让雕像留下来。雕像就是意义所在。简单地说,大数据的取舍之道,就是把有意义的留下来,把无意义的去掉。
  这本书到此就可以算读完了。
  不过也许你还有五分钟时间,那就可以听我多说两句。以便对这本书更加知其然。
  《删除》这本书为什么值得你读?一个重要原因是它来得恰是时机。大数据刚刚兴起,在你被数据灌满之前,先教你如何删除,省得你的硬盘和大脑,在数据海啸到来后,成了无用信息的垃圾场。
  《删除》这本书的缘起,是2007年作者偶然产生的“有权被遗忘”这个灵感。作者的一位朋友向他鼓吹计算“无处不在”,他却反其道强调遗忘的重要,也就是不要让数据“无处不在”。
  大家都有这种体会,信息少的时候,脑子还清楚;等到信息爆炸后,脑子反而乱了。《删除》这本书,像念经似的,反来复去就在重复两个词:记忆,遗忘。这不奇怪,因为记忆与遗忘的斗争,构成了数据的核心矛盾。正如作者所说:“在数字时代,或许人类发生的最根本的改变,就是记忆和遗忘的平衡已经反转了。将信息提交给数字存储器已经成为默认状态,而遗忘则成了例外。” 过去数据过少的时候,想记、该记的没记下来;将来数据过多的时候,想忘、该忘的忘不了。大脑就像仓库一样,没用的东西占的地方太多了,就要清一清。《删除》就在教你如何清扫大脑内的垃圾。
  作者写这本书,是为了向你说明“怎样才能够确保在数字时代的未来我们还会记得遗忘的重要性”;并为此“恢复我们遗忘的能力”。也就是不要让乱七八糟的东西过多占据我们的大脑和硬盘。教给你的,相当于罗丹的石料去除术。
  如果你还有十分钟,我还想跟你谈谈,如何理解这本书的所以然。
  如果你光就这本书读这本书,可能也会被绕进去。因为作者把主要篇幅,都用在教你如何去掉石料中不需要的部分,但是并没有讲透石料中保留的雕像到底是什么。你只有明白你到底要雕的像是什么,才能明白去掉石料的所以然。换句话说,你只有理解了在大数据中,你需要的是什么,以及如何判断这种需要,才能举一反三地明白到底为什么要去掉那些不需要的。否则,你如果是罗丹的话,就会一直凿呀,凿呀,一直凿到石料都快没了的时候,忽然想起:咦,我凿它干什么呢?
  直截了当地说吧,我的看法是,雕像就是指意义。意义是决定哪些数据值得保留(记忆),哪些数据需要删除(遗忘)的根据。验算一下,罗丹在雕塑的时候,不是在做刀削面,不是为了把东西全去掉完事,而是为了一件正事,这就是雕出像来。
  维克托在新作《大数据时代》中对大数据进行了详细的解释。大数据只是客体,本身并不能决定自己有用还是没用。有用还是没用,是相对于主体来说的。对人有意义的数据,就是雕像,就是该保存的回忆;对人没意义的数据,就是应去掉的石料、就是该删除的垃圾。对这个人有意义的,对那个人可能没有意义。因此,不同的人,要根据自己认同的特殊意义,来决定数据的取舍。智慧与非智慧,是取舍的结果。取有意义的,舍无意义的,叫智慧;取无意义的,舍有意义的,叫愚蠢。大数据因有意义而变得智慧,这就是取舍中“取”这一半的道,它是《删除》说的“舍”的那一半道的所以然。合在一起,才是取舍之道。
  进一步,取之有道,这个道可以点破了说。就是要明白在决定遗忘什么的时候,先明白到底要回忆什么。其中的道,在于柏拉图意义上的回忆。其实,回忆与遗忘,是欧洲文化中一个经典隐喻,有特别的含义。例如贝尔纳·斯蒂格勒《技术与时间:爱比米修斯的过失》谈的记忆与遗忘,就是这种意义上的。对柏拉图来说,真正的回忆,不是对现世的回忆(即一件事一件事的回忆),而是对彼岸的回忆(即对“人是什么”的认同,也就是对意义的认同)。他在《斐德若》中说“见到尘世的美,就回忆起上界里真正的美”。还原到现实中来,就是各种回忆中与自己的存在意义最息息相关的回忆。在数据这堆石料背后,真正存在的“雕像”,就是人的意义本身。
  罗丹心目中的雕像,反映的正是他所认同的意义。他根据这种认同,来决定“删除”哪些石料,那一定是同意义无关的。同样,在未来的大数据时代,每个人都是罗丹,他只需要保留那些可供“回忆”有意义事物的数据,而删除那些无意义的数据。他删除的对与不对,有效与无效,全取决于他是否认识自己。从这个意义上说,“认识你自己”这句阿波罗神庙上的箴言,应该成为删除行为的真正标准。
  删除的最高境界,就是不删除,也就是知道你需要保留的东西。
  大数据的信息力量
  有些机构能够接近完美地保存关于我们每个人如何使用他们服务的记忆,而且他们利用这种信息权力理所应当,搜索引擎便是这类机构中最强大的例子。不过,其他的机构也收集并且保存了大量关于我们的信息。大型国际旅行预订系统同样记住了我们已经忘记很久的信息,这些系统正被在线旅游网站,比如美国艾派迪公司(Expedia)或者Orbitz 网站,以及世界上成千上万家传统旅游社所利用。每个人通过这些机构办理的每次航班预订都被存储在他们的电脑中好几个月,即便我们其实并没有预订过航班,我们的旅游信息也会被记录。他们的记录能够在我们计划上次假期6 个月之后,告诉我们上次我们考虑的目的地是哪里,选择了什么航班,或者我们想跟谁同行(即使那个人可能从来没有接触过这种服务,而且可能也不知道她成了这样一个人选)。他们记住了我们已经忘记了很久的信息。
  信用机构存储了几亿美国公民的大量信息。美国最大的营销信息提供商为其数据库中的2.15 亿人,提供了高达1 000 个数据点。我们还看到之前完全无关的数据源,现在被组合在一起。隐私专家丹尼尔·索洛夫(Daniel Solove)描述了一家公司,这家公司通过来自全球2 万个不同数据源的信息,能够提供一种关于某个个体的综合看法。而且,它会保留这些信息,即便个体会怀疑这种信息的准确性。医生会保存医疗记录,而且迫于经济与管理上的压力,他们不得不将几十年来高度私人化的信息置于数字存储器中,将其数字化。事实上,不是只有私营企业才致力于这种完善的数字化记忆,执法部门存储了几千万人的生物识别信息,即便他们从来没有因犯罪被指控,大部分这些既敏感又可以搜索的记录从来没有被删除过。
  并不是只有美国在制造大大超出了我们所有人类心智容量的数字化记忆。仅在英国,就有420 万个摄像机在勘查公共场所,并记录我们的行动。目前为止,存储容量与面孔识别能力上的极限制约了它的可获取性,但是新技术将很快被用于实时地识别个人身份。据英国广播公司报道,这里提到的技术据传是由拉斯维加斯的赌场开发出来的。
  政策制定者不去想如何使公民免受傲慢的监视与记忆的伤害,反而强制私营企业完善数据采集装置,以完整关于我们所有人的数字化记忆,并且使从情报部门到执法部门的公共机构能够便捷地获取这些信息。
  这可能还仅仅只是个开始。已经有一些手机装载了全球定位系统(GPS) 接收器,使得准确定位并跟踪我们的行动成为可能。许多公司正在销售GPS 跟踪设备,所以担心子女的父母们能够跟踪他们十几岁的孩子,多疑的夫妻用它来跟踪自己(本不该被怀疑的)伴侣。第一部带有GPS 芯片的数码相机已经面世,能够将位置信息添加在我们拍摄的每张照片与每段视频上,所以不仅日期与时间,还有我们留下回忆的地点都会被印刻在数字化记忆中。在不久的将来,我们身边的东西都将会附带上微小且价格合理的传感器,这种传感器能够记录这些东西的下落。因此,很可能会出现一种第三方设备,它们不仅能够取得我们在哪里的广泛数字化记忆,还能够获得我们在何时以及如何与我们身边的东西进行互动的数字化记忆。很有可能,一种比以往更为广泛的关于我们行动的踪迹将会被收集起来,并被保存在数字化记忆中。