第29天的學習重點是 大數據與 IT 管理的整合。在數位轉型的時代，IT 系統每天都會產生大量的數據，從使用者行為、系統日誌、網路流量，到雲端資源使用狀況。這些數據若能妥善收集與分析，將能協助 IT 部門做出更有效的決策，甚至主動預測問題。

首先，要理解 大數據的 4V 特徵：

Volume（量大）：資料量極其龐大。

Velocity（速度快）：資料產生與流動速度極高。

Variety（種類多）：來源多樣，包括結構化與非結構化資料。

Veracity（真實性）：資料品質與可信度必須確認。

在 IT 管理中，大數據的應用場景包括：

效能監控與預測：利用數據模型預測伺服器何時會超載。

資安異常偵測：分析網路流量與登入紀錄，偵測可疑行為。

資源最佳化：透過使用數據決定雲端資源如何彈性分配。

使用者支援改善：分析服務台工單數據，預測常見問題並建立知識庫。

常見的大數據工具有 Hadoop、Spark，以及搭配 ELK Stack、Splunk、Tableau 等做視覺化。

理解大數據的特徵與價值，能舉出 IT 管理的應用場景，並熟悉基本的大數據工具，建立資料驅動決策的思維