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2021商業服務業年鑑：疫情新常態下的臺灣商業服務業發展

為了解決巨量資料大數據的問題，作者經濟部,財團法人商業發展研究院 這樣論述：

第一本深度解析疫情新常態下臺灣商業服務業發展， 引領企業掌握趨勢變化與未來創新發展，搶占商機！ 本書帶你超前預測後疫情時代服務業批發、零售、餐飲、物流發展新趨勢！ 　　COVID-19疫情催化低接觸經濟，帶來更多線上消費，電子商務如何再繼續創新發展以搶得市場先機是一大挑戰？ 　　數位經濟大浪下，服務業走向數位化與網路化已成為必然趨勢，需達到客製化效果、提升購買率與滿意度！ 　　服務業如何運用「人」與「科技/機器」來協作，是服務業科技轉型中須面對的重要課題！ 　　5G的特性結合AI人工智慧、自動化、VR/AR虛擬/擴增實境、區塊鏈等新科技，產生的新型態服務及商品！ 　　國內外商業服

務業，日益重視氣候變遷，落實綠色永續。 　　批發、零售、餐飲、物流、連鎖加盟產業的關鍵報告 　　◤電子商務在D2C直接經濟與OMO虛實融合下的創新發展 　　服務業走向數位化與網路化已是趨勢，低接觸經濟，帶來更多線上消費，直接面對消費者的D2C趨勢順勢興起。掌握電子商務的趨勢變化與未來的創新發展，搶占商機。 　　◤運用巨量資料（大數據）分析創造精準服務，製造新商機 　　在數位化與網路化背後，再經由記錄下的大量終端顧客行為軌跡數據分析，得以掌握消費者輪廓與顧客偏好，協助上游製造商或供應者提供更精準的商品。 　　◤人機協作科技對服務業帶來的機會與挑戰 　　科技的發展帶動服務業的變革，對企業組織

及經營模式產生重要影響。服務業如何運用「人」與「科技/機器」來協作，可能帶來什麼樣的機會與挑戰，是服務業科技轉型中須面對的重要課題。 　　◤外送平台帶給商業服務業的價值重構與商業模式創新 　　餐飲業與零售業分別朝虛擬廚房與影子商店轉型，其顧客價值開始進行重構，原來的商業模式與店型也隨著改變。在「location」的重要性因外送平台出現而降低之際，商圈對商業服務業的重要性也將被重新定義。 　　◤5G結合新科技在服務業的應用與潛在商機 　　5G的特性結合AI人工智慧、自動化、VR/AR虛擬/擴增實境、區塊鏈等新科技的應用，將帶動商業服務業的變革，對企業組織及經營模式產生重要影響，並促成數位化的

新服務、新商品的發展。 　　◤ESG浪潮下商業服務業的綠色永續之道 　　ESG影響力持續擴大中，除了從日常營運中設法節能減碳外，有業者開始為消費者提供植物基的餐食、容器租借、短鏈配送等。企業落實綠色永續之道、善盡企業社會責任。 本書特色 　　◤國內權威專家學者通力合作撰寫 　　商業發展研究院許添財董事長、商研院商業發展與策略研究所朱浩所長、商研院商業發展與策略研究所傅中原前研究員、商研院商業發展與策略研究所謝佩玲研究員、商研院商業發展與策略研究所李曉雲研究員、商研院商業發展與策略研究所陳世憲研究員、中興大學行銷學系吳志文副教授、91APP何英圻董事長暨零售研究團隊、工研院巨資中心黃

維中副執行長、工研院產業科技國際策略發展所鍾俊元副所長、國立臺灣科技大學專利研究所耿筠教授、資策會數位轉型價創中心楊惠雯主任、KPMG安侯永續發展顧問股份有限公司林泉興副總經理（依章節序排列）。   　　◤全球及我國經濟趨勢關鍵報告 　　‧以全球、我國經濟趨勢為開端，由數據說明服務業發展趨勢。 　　‧以年度重大議題及未來趨勢做結論。 　　‧以前瞻及年度重大議題進行發展，探討新興商業模式與發展商機。 　　‧探討批發、零售、餐飲、物流、連鎖加盟業之發展現況。 　　‧以數據進行分析，呈現年度重大議題與趨勢。

巨量資料大數據進入發燒排行的影片

優化 Apache Kafka 串流資料處理的動態分區重新分配

為了解決巨量資料大數據的問題，作者龍致瑄 這樣論述：

Apache Kafka 是一個開源的分散式串流資料處理系統，具有高吞吐量、低延遲、高可用性等優秀的特性，並且可以與大多數的巨量資料處理框架有很好的集成，如 Apache Storm、Apache Spark、Apache Flink 等，是目前巨量資料處理的熱門技術。Kafka 有著高度的水平擴展能力，藉由增加 Broker 以及 Partition 的方式來實現，而新增加的 Broker 以及 Partition將資料量重新分配以達到負載平衡。Kafka 的負載平衡方法在同構環境可以有效的平均分配資料量，讓每個 Broker 平均獲得 Partition。但是在異構性的環境中，Parti

tion 被平均分配到不同運算處理能力的 Broker，運算處理能力弱的 Broker 與運算處理能力強的 Broker 分配到的 Partition 相同，運算處理能力弱的 Broker 較長的資料處理時間會讓整體系統處理時間變長。為了解決這個問題，本文提出了 Resource Aware Redistribution (RAR) 以及 Predictive Partition Redistribution (PPR) 在異構的環境將 Partition 重新分配，來試著解決 Kafka 在異構環境下的負載平衡問題。

漫畫大英百科【科技7】：巨量資料(大數據)

為了解決巨量資料大數據的問題，作者BomBomStory 這樣論述：

公務人員善用巨量資料分析所需知識技能之探討

為了解決巨量資料大數據的問題，作者李海莉 這樣論述：

隨著巨量資料時代的來臨，不管公部門或私部門都期望透過巨量資料創造出新的價值，因此巨量資料分析者除了需要具備資料處理和分析能力外，也應該要擁有業務領域的專業知識，才能夠去理解資料背後的意義。雖然部分文獻在探討巨量資料分析人才時提出了巨量資料科學家並且提出公部門對於巨量資料分析人才的需求，但對於政府公務人員在運用巨量資料分析時應該具備怎樣的知識和技能，卻未進一步探討。因此，本研究以深度訪談法為資料蒐集方式，訪談資料科學家、巨量資料分析專家學者和有運用過巨量資料分析的政府單位人員，以了解巨量資料對於政府的價值、所面臨的困難與挑戰，以及在面對巨量資料分析時所需的知識和技能。 研究結果發現首先從

巨量資料的價值來看，巨量資料擁有大量和即時的特性，以及兼具了文本分析來輔助傳統民意調查分析做為施政參考、推動政策，並期望能進行預測性分析，提升資料分析的效益。然而，政府在面對巨量資料分析時，可能會有法規面、行政面、資料品質面以及人員培訓方面的困難與挑戰。從所需的知識和技能來看，由於政府在面對巨量資料分析時政府業務單位會組成工作小組，包含政府資訊單位或是政府外部技術支援者和專家學者一同執行分析，因此對於政府業務單位所需的知識和技能中，比較著重在知識上的需求，對於技能方面則是以一般管理的技能為主，而政府資訊單位比較著重在電腦資訊和資料科學的技能。從實務面來看，創新和前瞻性思考、業務背景、溝通能力是

業務單位已經具備的知識和技能；資訊素養、問題擬定、系統和平台操作和統計能力是業務單位已經具備還是有不足的知識和技能；而對巨量資料認知、系統定義的理解、系統化專案管理和資訊視覺化能力則是欠缺的知識和技能。 根據政府運用的情況、困難與挑戰以及所需的知識和技能來看，本研究認為政府業務單位首先要加強資訊素養才能夠進行問題擬定並且有效的與協辦單位和政府外部的協助者溝通；再者，部分政府資訊單位人員應拓展成擁有資料科學家的知識和技能或是修正公務人員考試制度和從外部招募符合資料科學家的素質的人才；此外，亦可從資料品質上加入第三方驗證機制以降低資料品質精確性疑慮。對於後續研究建議，本研究建議對於政府運用巨

量資料分析的參與人員和隸屬機關範圍應該更細且增加分類探討，以及透過問卷調查的方式，使政府單位對於巨量資料知識和技能應然面和實然面能夠進一步進行驗證。