因應各項創新科技的進步，大數據時代跟著來到，企業數位轉型的需求應運而生，隨著資訊科技的演進，企業必須要有數位轉型的共識，今天，你不隨著趨勢改變，未來你將會被時代所淘汰。

所以說，隨著數位創新應用、改善、客戶、服務、產品、價值等需求，企業策略必須隨著三方面做調整：客戶體驗的創新、資訊科技的應用、以及商業模式的調整，主要的策略執行基礎就是「數據資料」，透過大數據的技術，建立資料模型與學習架構，提供智能化服務，用數據來改變我們的思維，進而改變行為，達成數位創新的目標，因此，我們可以說「大數據智能服務平台」成為企業數位轉型的基礎磐石。

隨著各種資訊科技演變所產生的資料越來越氾濫超載，大數據的問題跟著衍伸出來，「大數據」面臨的五大問題包括有：大量，快速，多樣，正確，價值（這也是 Big Data 的 5V : Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value）。

為了要解決這五大問題，我們透過建立「大數據智能服務平台」來處理大數據的問題，建立資料智能化應用服務，基本的大數據資料平台應該涵蓋三個層面：

• 基礎層：主要解決數據儲存、運算的基礎架構
• 技術層：處理各式各樣資料萃取作業，資料模型架構，以及資料分析框架
• 應用層：提供學習模型、建立資料整合應用，提供智慧分析服務
  另外，再搭配整合層和服務層，完整的搭建出「大數據智能服務平台」，提供企業建置各式各樣的創新應用及智能化服務，用來分析應用、輔助決策、改善流程、作業研究、營運監控、產品創新等，達成企業數位轉型的最終目標。

透過大數據資料服務平台，我們可以建立各種智能化服務，協助我們做到四大應用服務：

• 探索：使用資料探勘方法，統計歸納資料分析，可以探索資料裡面潛藏的知識，協助我們輔助決策。
• 預測：透過歷史訓練資料訓練學習模型，可以協助我們預測未來的趨勢，生產需求或產量的預測，提供未來行動的決策方向。
• 即時：即時資料的處理，透過即時整合，隨時監控，幫助我們隨時掌控企業營運動態，或是生產線作業情況，甚至是病患即時病況的警示等。
• 認知：認知智能化服務的學習模型訓練，可以協助我們各種認知型態的辨識，包括：影像、聲音、文字、對話、影音等，協助我們做瑕疵檢測、疾病判斷、助理作業、自動駕駛等應用服務。

最後總結：

以「大數據」結合「智慧化」打造企業的「數位轉型」

要去「做」，而不是「想」

PS : 資料是活的，用特別的方式整理一下，有趣的事情將會浮現，甚至可能超乎你的想像。