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。