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這篇講到AIoT數位轉型的商業模式,除了針對老年照護產品的商業模式了解,也使用新呈工業的例子來講解,可於下面URL https://www.youtube.com/watch?v=IwIdvEn6Ag4 找到相關的影片
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這篇談的是談Accenture跟中國大陸工信部的合作報告中的數位轉型方式,怎麼對應到商業模式圖,也就是說,數位轉型、就是商業模式轉型與創新
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這篇開始談的是數位轉型的How,以台灣天下創新學院的數據,加上Accenture跟中國大陸工信部的合作報告,開始闡述數位轉型作法
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這篇談的是智慧工農業,從精準農業,利用無人機/機器人協助種植,到利用AIoT協助畜牧業與養殖業
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這篇談的是智慧城市,從建築、交通、公共安全、市政基礎建設、教育與娛樂談起,
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AIoT數位轉型Youtube演講第三集,談的是醫療健康方面,用AI+IoT做什麼,針對預防醫療、數位醫療及精準醫療三個方面探討
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AIoT數位轉型Youtube演講第一集,針對AIOT做數位轉型,為大家做介紹,也基於我出過的物聯網與AIOT的書籍
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在北醫與微軟合辦的數位轉型工作坊談數位轉型的需求與現狀
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文化創意概論
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i 聯網系列之5:大數據
1.
⼤大數據 RICHARD PEI 1
2.
裴有恆 Richard 2 學歷與認證 美國南加⼤大電腦⼯工程碩⼠士畢業 台灣⼤大學機械系學⼠士畢業 台灣外貿協會第六屆碩⼠士後⾏行銷班畢業 台灣外貿協會第⼀一屆品牌班⾏行銷班畢業
新產品開發專家(NPDP)認證(全台前⼗十名) IDEO ACUMEN 服務設計 DESIGN KIT 經歷 元創意股份有限公司資深產品經理 神達電腦 產品經理,流程經理,專案經理主管: Mio A501,A702⼿手機專案, Sagem My-S7 Mercedes Map Pilot產品ODM專案, 仁寶電腦專案經理: XG-3D⼿手機專案 台灣⼤大哥⼤大研發處主任: Mail系統開發, WAP系統開發,簡訊傳情, MMS系統⾃自製專案 企業內訓教學專⻑⾧長 物聯網、流程創新、產品創新、服務創新、 商業模式創新、創新管理、專案管理
3.
大數據與傳統資料探勘的不同 現在的電腦一台電腦通常只能有個別分析獨立的 小型資料庫(data set)。傳統資料探勘就是在 這些小型資料庫做資料處理與分析以探查趨勢與 異常分析。
大數據是將各個電腦上的小型資料庫合併後進行 分析,也因此大數據無法使用大多數的資料庫管 理系統處理,而必須使用「在數十、數百甚至數 千台伺服器上同時平行運行的軟體」,這樣常可 得出許多額外的資訊和資料關聯性。
4.
大數據的挑戰與機遇 四個方向: 量(Volume,資料大小) 速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
多變(Variety,多樣性) 不確定性(Veracity,資料真實性) 合稱「4V」或「4Vs」。
5.
大數據執行的分散式系統架構 SMAQ Storage Map
Reduce Query ⽤用來儲存分散、 沒有關聯的⾮非結 構化資料 運⽤用批次處理的 ⽅方式,將⼯工作平 均分散到許多 伺服器做運算。 將算完的結構化資 料儲存到可供查詢 的資料庫系統
6.
技術演進: Google vs
Apache
7.
為什麼現在大數據這麼紅 大數據是對群體長期觀察/資料收集的結果的分 析! 資料探勘的法則,資料越多得到的分析結果越正 確!
使用大數據找出的趨勢,你可以讓生產良率大量 提升(如:台積電),你可以強化自己的電子商 務競爭力(如淘寶、亞馬遜、九易宇軒)。 現在不懂大數據,你可能只落後一點; 幾年後不 懂大數據,你已經趕不上懂大數據的對手!
8.
大數據的資料價值 8 p 目標導向用途: p 異常判別 p
趨勢判斷分析 p 預測 p 資料導向用途: p 這些資料顯示出什麼可以改善的方向? p 這些資料這些資料顯示什麼新商機?
9.
資料分析在經營決策的價值 以資料驅動的決策:用資料提升預測精準率 以資料驅動的流程:精準行銷與廣告推播
以資料驅動的產品/服務:用戶分析與精準行銷 得到的需求基礎上, 加強自己的產品與服務 產品運營時, 利用資料分析防止異常及創新
10.
百度使用大數據 百度搜尋指數 春節遷徙圖
11.
臉書使用大數據 了解社群偏好:看什麼文章、跟什麼人合照、 常在哪裡出沒 了解消費者社群行為:那些好友、玩那些心理 測驗、看那些粉絲團
針對消費者有效投放廣告 好友推薦
12.
阿里巴巴使用大數據在 淘寶電商大數據: ¤ 了解消費者購物行為 ¤
了解商家信用 收視大數據(優酷土豆) 社群大數據(陌陌、新浪) 天氣(墨跡) 阿里小貸根據貸款客戶在下游訂單、上游供應商、 經營信用來評估
13.
騰訊使用大數據在 了解熱門話題 了解社群偏好
了解使用者行為:社群上行為、網路遊戲行為 廣告投放(?) O2O電子商務行為(滴滴打車…)
14.
Google使用大數據 記錄搜索行為的時間、內容與方式 了解查詢趨勢:流行性感冒預測-2011/12
年的 美國流感、2007/08 年瑞士流感、2005/06 年 德國流感、2007/08 比利時流感等 Google Analytics追蹤訪問者在其站點的足跡 Google Adsense了解廣告效果 Youtube收視大數據:收視推薦 Google Map追蹤移動軌跡
15.
Amazon使用大數據 了解消費者買書/物偏好,然後預測 推薦消費者書籍
測試網路頁面文字 Kindle Fire紀錄客戶使用行為
Notes de l'éditeur
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第4V Veracity 不確定性
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