Page 65 - 物聯網金融商機

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大數據商業分析 57

及這些實體之間是以什麼關係，其要素可以分為概念 (con-

cept)、屬性 (property)、實例 (instance) 以及關聯 (relation)。
概念及關聯可視為本體論中基本的構成要素。本體論如何明確
將領域知識清楚地呈現出來，它是透過由概念及概念之間的關

聯所組成的結構，而每個概念可以用其屬性值來表示其資訊內
容，本體論描述語言是 (Web Ontology Language, OWL)，它是
設計來需要處理資訊的內容。

當真正理解大數據意義和大數據應用商業分析精髓後，那
麼它們和之前商業智慧分析有何不同呢？

大數據和商業智慧分析差異

大數據分析和之前商業智慧分析是有其異同之處，在相異

處，大數據強調在物聯網環境、人工智慧演算法、雲端運算技
術等三大科技構面下，來發展出即時運算分析、巨量資料庫、
5V 三大特色。首先，在即時運算分析是指資料擷取轉換下載

(ETL) 機制，都是期望在即時效率下運作，因為這些資料除了
從互聯網得來外，更重要是來自於物聯網，因此它們很可能產

生資料快速過時和立即呈現分析結果需求，所以即時運算分析
就是關鍵所在。例如；在車聯網運作下，其當下交通流量資
料，對於當時疏通塞車建議方案是有時間性的。再則，在巨量

資料庫主要是針對非結構化和非關聯式的無綱要 (schema)，資
料型態，這是以往資料庫事先定義好資料綱要較無法處理的。
例如：承上例，在擷取交通號誌、過往車牌及在地流量分布等

資料時，可能用影像辦識圖片 (非結構化) 資料，或臨時加入
當地天氣資料等 (雨量及風速等，無法事先定義其 schema)，