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本國上櫃公司(9家) 訊聯基因 新鼎 豪勉 是方 竹陞科技
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知名外國企業(4家) 戴爾 Hewlett Packard Enterprise HPE 凌拓科技
共27家

大數據產業供應鏈

網路應用不斷滲透,多元資料/數據快速成長。而在萬物聯網浪潮下,「虛實整合」、「跨域合作」的應用,更是驅動「資料/數據經濟(Data Economy)」的成長及崛起。然而萬物聯網的發展重點,已從強調硬體聯網的連結,轉化成聚焦在應用服務的價值,並藉由智慧裝置、資料/數據分析及預測洞悉等,將聯網資料/數據轉化為商業決策之輔助。

數位科技疊代發展,從行動運算改變軟體使用的地點、應用程式商店改變消費者購買軟體的意願;到人機介面改變軟體操作的方式、社群媒體改變軟體使用的方式、雲端運算改變軟體銷售的方式、開放原始碼改變軟體撰寫方式、大數據/人工智慧改變軟體應用的方式。各種數位科技各自發展,現今逐漸疊加交會,在大數據的沃土上,產生數位創新與數位轉型契機。資料/數據驅動各行業的創新應用(數位創新+數位轉型)。而透過運用數位+(數位科技/數位工具),開發、導引、灌溉各種產業的資料/數據沃土,產業(化)應用的發展(創新的服務化與特色化),才會豐富多元。然而從數位經濟到「資料/數據」經濟的洞察與開拓,創新的商業模式,仍然是企業最期待大數據應用所提供的貢獻。

大數據分析是提供企業將巨量、即時、快變與多樣的結構化與非結構化資料/數據,進行大規模與細緻的資料/數據儲存、轉換、分解、匯整、分析與視覺化呈現等各種運算處理的解決方案,並且進一步深入商業分析(Business Analytics),開發商業智慧,擷取商業價值。隨著全球資料/數據的快速增長,大數據分析的商機逐漸浮現。而企業在主動和被動狀況下,從內部和外部環境快速累積各式各樣的資料/數據,透過處理分析將可協助企業挖掘新商機。因此,如何從大數據中,做出有價值的分析,日益受到企業重視。

不論資料/數據的形式是「結構」(Structured)、「非結構」(Non-Structured)或是「半結構」(Semi-Structured),要從資料/數據轉成有用的資訊(Information),再變為有價值的情報(Intelligence),必需經過四個階段的流程,包括資料/數據的創造、資料/數據的蒐集、資訊的分析、商業化過程等階段。

一般對於大數據的定義,是指量大、複雜且超過一般軟體技術所能處理的資料/數據。而因其具有量大(Volume)、多元(Variety)、快速(Velocity)等特性,對於電腦架構、軟體應用及產業生態的發展,都已經產生創造性的變化。而且大數據不僅包含資料/數據處理,亦涵蓋資料/數據分析的應用價值。

由於全球建立及複製的資料/數據量連年倍速成長資料/數據量倍數成長的驅動力除了網際網路外,還包括萬物連網下,各種智慧終端裝置、穿戴式裝置及嵌入式裝置,乃至機器設備、感應裝置所產生的資料/數據量。2024年全球大數據暨分析市場規模為3,495.6億美元,預估到2029年將達到6,555.3億美元,而2024年到2029年的平均複合成長率(Compound Annual Growth Rate, CAGR)為13.4%。

大數據產業鏈可以區分為三個面向,分別是「基礎資源」的「運算元件與裝置」、「雲端平台」、「儲存處理」等;「軟體暨工具」的「資料庫」、「分析工具」、「應用軟體」等;以及「應用與服務」的「系統整合」、「顧問諮詢」、「領域解決方案」等。「基礎資源」的大數據次產業,涵蓋所有支持大數據產業核心發展所需關聯業務,諸如行動暨物聯網裝置、雲端運算平台、儲存處理等業務;「軟體暨工具」的大數據次產業,則包括資料庫、資料/數據分析處理的工具以及資料/數據應用相關軟體之業者;「應用與服務」的大數據次產業,則有軟硬體等系統整合、顧問諮詢以及領域解決方案等應用與服務之業者。

一、基礎資源:

大數據產業鏈的「基礎資源」為支持大數據產業核心發展所需之關聯業務供應商,其涵蓋行動暨物聯網裝置、雲端運算平台、儲存處理等,用以滿足大數據商業化過程所需之運算、儲存、網路等需求。

由於大數據的發展將與雲端運算彼此牽動,一個是平台,一個是應用。而透過各式各樣連網的智慧終端裝置(前台的智慧型手機、平板電腦等)將蒐集各式型態的資料/數據,再將龐大的資料/數據存放在雲(後台的眾多伺服器與資料中心),藉由此一平台的資料/數據創造、蒐集、儲存、萃取、和分析等運算過程,最後形成應用決策。

目前市場上提供公有雲平台儲存服務如Amazon Web Service(AWS)DynamoDB中的NoSQL資料庫服務,Citrix公有雲儲存服務ShareFile,皆強調資料/數據保密的功能。雲端運算的出現改變資料/數據儲存的思維,有別於資料庫系統得建置在公司內部的傳統概念,資料庫即服務(Database as a Service)、整合平台即服務(Data Integration Platform as a Service)、資料庫平台即服務(Database Platform as a Service)、與資料/數據品質軟體即服務(Data Quality Software)等,以雲端服務為概念的服務出現於市場,資料庫結合雲端運算服務,將是下一個商機所在。

二、軟體暨工具:

大數據產業鏈的「軟體暨工具」為提供大數據相關資料庫、分析工具以及應用軟體的業者,其核心能力在於資料庫與資料/數據處理軟體、數學演算法挖掘與壓縮、分析模型、分析模型等業務類型。

國際大廠的解決方案及服務品牌,如Cisco、Dell/EMC、HPE、IBM、Microsoft、Oracle、SAP、SAS、Splunk、Teradata等為代表。

三、應用與服務:

大數據產業鏈的「應用與服務」,就是資料/數據加工與應用的產業,包括軟硬體等系統整合、顧問諮詢以及領域解決方案等次產業。大數據是由散在各處、無所不在的各種散資料/數據所組成,資料/數據的價值充分反映在市場上各種多元「百花齊放」及「恆河沙數」的應用。資料/數據加工產業更是逐步成形,幾乎所有產業都受到資料/數據應用的衝擊與影響,但其衝擊影響的層面不同。

解析資料/數據驅動產業的應用暨領域解決方案之發展,若從橫軸「資料/數據應用與消費者關聯度」的由低到高,到縱軸「資料/數據與核心產品關聯度」的由低到高,歸納如下。

在第一象限的「資料/數據即產品」包括內容產業、媒體傳播、廣告行銷等所謂資料/數據原生產業(「資料/數據應用與消費者關聯度」與「資料/數據與核心產品關聯度」皆高);第二象限的「資料/數據加值產品」包括資通訊電子、汽車、紡織等產業(「資料/數據應用與消費者關聯度」低,但「資料/數據與核心產品關聯度」高);第三象限的「資料/數據加值管理」包括材料、農漁、塑化鋼鐵等原物料產業(「資料/數據應用與消費者關聯度」與「資料/數據與核心產品關聯度」都低);第四象限的「資料/數據加值服務」包括零售、金融、健康等服務型產業(「資料/數據應用與消費者關聯度」高,但「資料/數據與核心產品關聯度」低)。

至於以「資料/數據為產品」的產業則將面對價值鏈重整,因此新媒體將遍地開花,而AR/VR/MR會是新內容的藍海,整合平台來界接需求端與供應端,勢將挑戰傳統贏家(傳統媒體),商業模式更是多元發展,除了內容的數位化外,還包括讀者參與內容製作、內容細分切割、即時傳播、社群互動等價值系統的改變。

其次「資料/數據加值產品」的產業發展環境,各項條件皆己具備,除了全球領先巨擘都積極展開布局外,企圖搶占先機之外;還包括無線通訊環境漸趨完善,5G商轉更添虎翼。不過只待東風的部分(面對的挑戰),除了資料/數據加值應用殺手級應用前景不明;亦包括硬技術到位,軟技術不足,整合更是亟需面對與克服的挑戰。

再者,「資料/數據加值管理」的產業,則是必須藉由資料/數據分析,來幫助這些原物料產業進行企業組織內部流程與價值活動(採購、設計、生產、銷售、物流等)的創新。

而「資料/數據加值服務」的產業,資料/數據應用更將是這類型服務業未來的核心競爭力所在。且將發展出以消費者體驗為核心的服務創新;以及精準行銷需要大量多元的消費者資料/數據為基礎;另一方面,資料/數據分析將輔助發掘新客戶、甚至開發新市場;至於虛實融合(Online Merge Offline, OMO)更是零售業未來的必然趨勢演化。然而,最終資料/數據產業的未來之星,也正是植基於智慧物聯網的各種應用。

資料/數據為21世紀經濟成長的新石油,亦是驅動創新、成長與創造就業的新動能。在開放資料/數據趨勢帶動下,各式以「資料/數據加值應用」為訴求的創新服務商機也順勢而起,各類服務業者依據不同客戶需求,導入各種新興科技之應用,將資料/數據之附加價值最大化,提供各式各樣的資料/數據加值服務以滿足客戶需求,而以資料/數據產品的應用更是深化驅動新興產業(AI、Cloud、Edge、5G等)發展。此外,幾乎所有產業都受到資料/數據應用的衝擊與影響,但其衝擊影響的層面雖有不同,但驅動的產業變革與轉型則是現在進行式。

近年來各國政府更以「開放資料/數據(Open Data)」來促進資料/數據應用的創新。Open Data的核心原則是提供免費使用,藉以促進資料/數據的透明度和創新。在開放的特性下,開放資料/數據要直接收費是有困難的;然而創新的開放資料/數據應用商業模式,仍然可以在保有開放性的前提下,為資料提供者或應用服務建立者帶來收益。值得注意的是,若有企業組織計劃對開放資料/數據本身收費,這可能與開放資料/數據的核心概念相衝突,並可能引起社會大眾的反對。所以,開放資料/數據的商業模式需要多元面向的結合:

  • 以資料/數據服務進行收費:整合開放資料/數據與其他資料/數據來源的資料,並提供整合後的有意義資料/數據集(Dataset)。
  • 提供開放資料/數據分析工具:開發並提供資料/數據分析工具,使企業更深入地了解和應用開放資料/數據。
  • 客製化服務:將開放資料/數據作為資料/數據來源、並以客戶需求為基礎進行客製化資料/數據。
  • 資料/數據服務「應用程式介面(Application Programming Interface, API)」:提供開放資料/數據的API。例如將天氣開放資料/數據客製成區域性的天氣預測;在這個情形下的氣候開放資料/數據仍不收費,但天氣預測打包成API並有收費模式。
  • 合作和聯盟:透過與其他企業組織合作,建立資料/數據聯盟或合作夥伴關係,共同創造價值。

在這些開放資料/數據的商業模式中,必須謹慎處理是否對開放資料/數據本身收費的問題,以免與開放資料/數據的核心概念相悖,引起民眾的反對。保持基本開放資料/數據的免費性質,同時提供額外服務,有助於平衡商業利益和社會公眾利益之間的關係。