總體產業面
個體公司面
應用與服務
軟體暨工具
基礎資源
共39家
共32家
本國上市公司(10家) 云辰 凌群 資通 敦陽科 喬鼎
 邁達特 關貿 聯策 伊雲谷 現觀科
本國上櫃公司(7家) 訊聯基因 新鼎 豪勉 是方 竹陞科技
 宏碁資訊 偉康科技
外國上櫃公司(1家) 91APP*-KY
本國興櫃公司(6家) 資拓宏宇 捷智商訊 意藍 藍新資訊 博弘
 昕奇雲端
創櫃公司(1家) 萬里遊
知名外國企業(3家) 微軟 甲骨文 思愛普
共28家
本國上市公司(9家) 云辰 凌群 敦陽科 零壹 喬鼎
 邁達特 關貿 伊雲谷 現觀科
本國上櫃公司(9家) 訊聯基因 新鼎 豪勉 是方 竹陞科技
 宏碁資訊 偉康科技 騰雲 大世科
外國上櫃公司(1家) 91APP*-KY
本國興櫃公司(5家) 資拓宏宇 德鴻 意藍 博弘 昕奇雲端
創櫃公司(2家) 環球睿視 萬里遊
知名外國企業(3家) 微軟 SAS Teradata
共29家
本國上市公司(11家) 佳世達 云辰 凌群 敦陽科 零壹
 喬鼎 邁達特 關貿 聯策 伊雲谷
 現觀科
本國上櫃公司(10家) 訊聯基因 新鼎 豪勉 普萊德 是方
 竹陞科技 宏碁資訊 偉康科技 騰雲 大世科
外國上櫃公司(1家) 91APP*-KY
本國興櫃公司(9家) 拍檔 資拓宏宇 采威國際 德鴻 意藍
 博弘 碩網 昕奇雲端 威睿
創櫃公司(5家) 宇萌 環球睿視 雲程在線 數位經濟 萬里遊
知名外國企業(3家) Alteryx Salesforce Splunk
共39家
本國上市公司(8家) 台達電 云辰 敦陽科 普安 零壹
 喬鼎 邁達特 關貿
本國上櫃公司(5家) 新鼎 豪勉 普萊德 是方 偉康科技
本國興櫃公司(2家) 凌航 藍新資訊
創櫃公司(1家) 萬里遊
知名外國企業(4家) Hewlett Packard Enterprise HPE 國際商業機器股份有限公司 甲骨文
共20家
共32家
本國上市公司(10家) 云辰 凌群 敦陽科 普安 零壹
 喬鼎 邁達特 關貿 伊雲谷 現觀科
本國上櫃公司(6家) 新鼎 豪勉 是方 宏碁資訊 偉康科技
 安國
本國興櫃公司(5家) 資拓宏宇 藍新資訊 博弘 昕奇雲端 威睿
創櫃公司(2家) 環球睿視 萬里遊
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。