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Fred 豢養的雲中象

All about Hadoop and Big Data. 筆者即將在 8/21 參與《 DSP 資料開竅．企業論壇. 12299;其中一場座談的主持工作，在該論壇的活動說明中，開宗明義即道：「資料氾濫，洞察難求」。從 Data Owner 的角度來看，資料可能多到不可勝數，的確氾濫。但從擁有資料科學技能，但卻苦無資料可以發揮的 Data Science Team 看來，資料可能永遠缺一集。所以，我想說的是：「資料未必氾濫，但洞察的確難求」。為什麼會這樣？可以歸結為 Data Owner、Data Science Team、Domain Expert 三者無法有效結合。而通常感覺不到資料價值的人，是因為他/她連洞察 (Insights) 都還沒看見。圖 1 資料價值由資料產品傳遞，需要三種角色有效結合. 張貼者： Fred Chiang. 標籤： data owner. 資料價值領袖風範與關鍵行動 ── 以 Data Lake 為例. 換言之，沒有清洗乾淨、結構化好的資料，分析不只沒有意義，洞察更可能導致悲劇。張貼者： Fred Chiang. 標籤： big data. 12299; 中述及...

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All about Hadoop and Big Data. 筆者即將在 8/21 參與《 DSP 資料開竅．企業論壇. 12299;其中一場座談的主持工作，在該論壇的活動說明中，開宗明義即道：「資料氾濫，洞察難求」。從 Data Owner 的角度來看，資料可能多到不可勝數，的確氾濫。但從擁有資料科學技能，但卻苦無資料可以發揮的 Data Science Team 看來，資料可能永遠缺一集。所以，我想說的是：「資料未必氾濫，但洞察的確難求」。為什麼會這樣？可以歸結為 Data Owner、Data Science Team、Domain Expert 三者無法有效結合。而通常感覺不到資料價值的人，是因為他/她連洞察 (Insights) 都還沒看見。圖 1 資料價值由資料產品傳遞，需要三種角色有效結合. 張貼者： Fred Chiang. 標籤： data owner. 資料價值領袖風範與關鍵行動 ── 以 Data Lake 為例. 換言之，沒有清洗乾淨、結構化好的資料，分析不只沒有意義，洞察更可能導致悲劇。張貼者： Fred Chiang. 標籤： big data. 12299; 中述及...

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1 fred 豢養的雲中象

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All about Hadoop and Big Data. 筆者即將在 8/21 參與《 DSP 資料開竅．企業論壇. 12299;其中一場座談的主持工作，在該論壇的活動說明中，開宗明義即道：「資料氾濫，洞察難求」。從 Data Owner 的角度來看，資料可能多到不可勝數，的確氾濫。但從擁有資料科學技能，但卻苦無資料可以發揮的 Data Science Team 看來，資料可能永遠缺一集。所以，我想說的是：「資料未必氾濫，但洞察的確難求」。為什麼會這樣？可以歸結為 Data Owner、Data Science Team、Domain Expert 三者無法有效結合。而通常感覺不到資料價值的人，是因為他/她連洞察 (Insights) 都還沒看見。圖 1 資料價值由資料產品傳遞，需要三種角色有效結合. 張貼者： Fred Chiang. 標籤： data owner. 資料價值領袖風範與關鍵行動 ── 以 Data Lake 為例. 換言之，沒有清洗乾淨、結構化好的資料，分析不只沒有意義，洞察更可能導致悲劇。張貼者： Fred Chiang. 標籤： big data. 12299; 中述及...

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Fred 豢養的雲中象: 資料價值領袖風範與關鍵行動 ── 以 Data Lake 為例

http://www.fredbigdata.blogspot.com/2015/06/data-lake.html

All about Hadoop and Big Data. 資料價值領袖風範與關鍵行動 ── 以 Data Lake 為例. Big Data 領導者的風範幾乎都是 Thinker 與 Doer 兼具，有獨到的戰略規劃觀點，也有徹底的戰術執行計畫。舉例來說，許多企業都想從 Big Data 裡獲取洞察 (Insights)，因為有了洞察，就可以進一步策劃行動，解決問題，產生價值。Big Data Thinker 與 Doer 在洞察這件事情上，應該要如何行動，才能將 Big Data 轉變成商業創新的機會，在符合企業擘化未來的同時，又能獲得立即的成效？由 Big Data 而來的洞察不會憑空而生，通常是由結合領域知識的資料分析過程而來。而資料分析，必須是有米之炊 ── 使用經過蒐集、清洗、結構化好的資料，準確的洞察才有可能。換言之，沒有清洗乾淨、結構化好的資料，分析不只沒有意義，洞察更可能導致悲劇。圖 1 Data Lake 透過資料盤點、儲存、處理、入庫流程自動化，讓商業洞察美夢成真. RDB 與 EDW 小溫習. 至此，我們可以歸納出 3 點：. 一切都因 Big Data 而不同.

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Fred 豢養的雲中象: 企業資料的全貌：三種結構、三種溫度

http://www.fredbigdata.blogspot.com/2012/08/blog-post.html

All about Hadoop and Big Data. Big Data 素養 1. 12300;我知道資料有結構，但是. 資料也有溫度喔？」別急，且聽小弟一件一件說來。 65306;放在 RDB (SQL DB) 或 Data Warehouse (DW) 中。 65306;如各種 Log 檔、XML 檔、CSV 檔；一般可統稱為 Machine Data。 65306;如圖檔、語音檔、影像檔、PDF 檔、Office 檔案、電子郵件、網頁等。這些不同結構的資料，一般在企業中會搭配各種應用系統來使用，如 ERP、CRM、SCM、Reporting 之於結構化資料；Logging 日誌管理系統之於半結構化資料；E-Mail、Web 之於非結構化資料。有一個調查顯示，結構化資料，只佔企業內全部資料的 15%，其餘的 85%，則為半結構化與非結構化資料。因為應用系統的反應時間要求不同，我們可以進一步將企業資料區分成三種溫度：Hot Data、Warm Data、Cold Data。這類資料存在的目的，是要離線 (Off-line) 備查。透過以上的說明，我們瞭解到企業以往偏重 ...

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Fred 豢養的雲中象: Etu 生日快樂 ─ 從少到青

http://www.fredbigdata.blogspot.com/2015/03/etu.html

All about Hadoop and Big Data. Etu 生日快樂 ─ 從少到青. Etu 3 歲了，藍衣人生日快樂。 12300; 一年嬰、兩年幼、三年少、四年青、五年壯. 12301;，這是我們對 Etu 從一個品牌蛻變成一家公司的期待與實踐。藍衣人團隊正在一起 Starting Up 一家有顯著價值的 Big Data 公司。圖 1 Etu 3 歲生日快樂 (@藍衣人為愛而跑公益運動會). 擁有資料的人，儘可能不讓資料空存，流動、使用，更顯價值。資料科學團隊，內建或外連，讓領域專家成為不可或缺的一環。 12300;Action」，是 Etu 2015 的年度精神主軸：唯有以洞察 (Insights) 為基礎的行動 (Action)，才能將資料轉兌為價值。圖 2 藍衣人來定義：Action 是什麼？(2015 Kick-off Meeting). 在 Big Data 時代大劇中，一聲「Action」響起，資料擁有者、資料科學團隊、領域專家齊動，都是飛揚的價值。 Etu ── Big Data 時代的最佳導演。張貼者： Fred Chiang. 台灣 Hadoop Big Da...

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Fred 豢養的雲中象: 資料未必氾濫，但洞察的確難求

http://www.fredbigdata.blogspot.com/2015/07/blog-post_27.html

All about Hadoop and Big Data. 筆者即將在 8/21 參與《 DSP 資料開竅．企業論壇. 12299;其中一場座談的主持工作，在該論壇的活動說明中，開宗明義即道：「資料氾濫，洞察難求」。從 Data Owner 的角度來看，資料可能多到不可勝數，的確氾濫。但從擁有資料科學技能，但卻苦無資料可以發揮的 Data Science Team 看來，資料可能永遠缺一集。所以，我想說的是：「資料未必氾濫，但洞察的確難求」。為什麼會這樣？可以歸結為 Data Owner、Data Science Team、Domain Expert 三者無法有效結合。而通常感覺不到資料價值的人，是因為他/她連洞察 (Insights) 都還沒看見。圖 1 資料價值由資料產品傳遞，需要三種角色有效結合. 在 Data Owner 端. 通常 Data Owner 也扮演所在行業或領域的 Domain Expert，但卻可能面臨以下問題：. 在 Data Science Team 端. 在 Domain Expert 端. 希望能夠透過邀請到的 16 家「資料型企業」的...分享依靠著資料分析而來...

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Fred 豢養的雲中象: Hadoop 2.0 — 讓大象跳舞的 YARN

http://www.fredbigdata.blogspot.com/2013/08/hadoop-20-yarn.html

All about Hadoop and Big Data. Hadoop 2.0 — 讓大象跳舞的 YARN. Hadoop Summit 2013 行後記 2. 實踐 Release Early, Release Often 開源精神的 Apache Hadoop. Hadoop 這頭大象自 2006 年 2 月被 Doug Cutting 送進 Apache Software Foundation 餵養以來，已歷經 7 又 1/2 個年頭，從官網的 Hadoop Releases. 2013 (截至 8.24). 表 1 Hadoop 歷來發行次數統計. 製表：Fred Chiang, Aug. 24, 2013). 其中從首筆紀錄的 0.14.1 (2007.9.4 發行) 到 1.0.0 (2011.12.27 發行)，歷經 4 年又 3 個月，真可謂大象起步早，漫漫 (慢慢) 走長路。圖 1 Hadoop 版本演進史. Source: P.6,. Running YARN at Scale. 圖 2 Hadoop 2.0 新架構 - YARN. Source: P.8,. 如圖 2 左邊所...

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