大數據什麼意思？
「大數據」一詞是指機構擁有的大量資料，由於其數量龐大且複雜，無法使用多數商業智慧工具輕鬆管理或分析。 大數據工具可協助您處理收集到的大量資料、加快資料可供機構進行分析的速度，並在面對複雜多樣的資料時也能游刃有餘。 透過Google Cloud 的資料倉儲服務BigQuery 開始您的大數據旅程。
為什麼會有大數據？
大數據的主要目的就是從您的資料資產中取得高價值且可行的洞見。 最理想的狀況是透過自助式商業智慧與靈活的資料視覺化工具將資料提供給相關人員，讓他們對資料集進行快速且簡單的探索。 根據分析類型，最終使用者也可能以下列方式來運用所產生的資料：在預測分析案例中採用統計「預測」的形式，或在處方分析案例中則是建議的行動。
大數據能做什麼？
大數據分析使用統計分析、機器學習、數據挖掘等技術，從大數據中提取有價值的信息，用於優化業務運營、改進產品設計、預測未來趨勢、洞察消費者行為等。 通過大數據分析，企業可以做出更明智的決策，發現商機，提高效率，提供個性化的服務，並在競爭激烈的市場環境中取得競爭優勢。
大量數據會出現什麼問題？
大數據的資料數量是個「大」問題，因為您將不得不處理大量低密度且結構鬆散的資料。 有些資料的價值可能還不明朗，例如Twitter 資料饋送、網頁或行動應用程式獲得的點擊流，或是裝有感測器的設備傳回的資料。 有些組織需要處理的大數據高達數十TB，有些組織甚至會達到數百PB。
大數據在學什麼？
以全球最熱門的職業——數據分析師、數據科學家為例，其工作內容必須面對龐雜的資料，從中發掘問題，再透過程式語言、演算法、數學模型、人工智慧的專業，設計出解決方案；而這樣的訓練，在大學主要會於資訊工程學系，或是才剛開始成立的人工智慧學士學位學程出現。
大數據要多大？
而截至2021年，單一資料集的大小從數個TB，至數個PB不等。 換言之，大數據的狹義定義是，資料量起碼必須落在100TB~1PB間。
大數據需要哪些相關的技術？
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的資料。 適用於特殊大數據的技術，包括大規模並列處理（MPP）資料庫、資料探勘、分散式檔案系統、分散式資料庫、雲端運算平台、網際網路和可延伸的儲存系統。
數據分析師 做什麼？
數據分析師Data Analyst（也稱為資料分析師）的工作內容需要大量蒐集、整理、分析大數據，並且透過所獲得的數據進行有架構性的分析、針對企業問題提出洞察、建議改善與未來可發展的方向。 常見的數據分析師工作內容包含： 根據專案數據進行分析、協助團隊拆解問題，並提出洞察、建議改善與發展方向 大數據資料清理、建模…等
大數據可以應用在哪些地方？
大數據分析能在極短時間內解碼DNA，並製訂出最合宜的治療方案，不但能分析 和預測病人的病況，還能讓病人獲得更好的治療及照護，更能應用在追蹤、分析和記 錄病人狀況，對其症狀進行預測，幫助醫生更有效率地救助病人。 近幾年政府積極推動公共運輸的相關建設，基礎交通建設融合大數據的技術，使 得智能交通產業逐漸興起。
為什麼需要數據分析？
資料分析可協助公司獲得更大可視性，並且更深入地了解其程序和服務。 這可讓他們詳細洞察客戶體驗和客戶問題。 透過將範式轉移到資料之外，以將洞察與動作相聯繫，公司可建立個人化的客戶體驗、建置相關的數位產品、最佳化營運，並提高員工生產力。
為什麼需要大數據分析？
結論 大數據經過分析後可為企業帶來具有意義的資訊，需要的設備也沒有過去那麼昂貴，例如工作站、繪圖卡、全快閃儲存陣列等，門檻降低後，中小型企業也能夠跨入大數據分析的領域。 不過，大數據分析雖然能夠幫助公司找出問題並進而改善或解決，降低損失風險，提高生產效率，但也存在的風險，例如數據的準確性以及資料的安全性。
醫療大數據是什麼？
大數據(bigdata)意指數量龐大、更新快速、內容複雜，人工不易處理的資料。 在醫療領域，數位資料從電子病歷、生物特徵、醫學影像、社群媒體等各種來源不斷湧現。 從複雜、大量，而且充滿雜訊的資料裡分析出有價值的資訊，會遇到容量、時效性、多樣性、準確性等方面的挑戰，而雲端運算與機器學習等資訊科技有助於克服這些挑戰。
大數據資料處理的流程包含哪些步驟？
具備分析目標與足量資料後，就可著手準備分析資料了，以下將分別介紹大數據分析的四大步驟：資料前處理、資料儲存、資料分析和資料視覺化。 另外也會同時帶大家了解GCP 上有哪些產品可滿足以上四個步驟，以及不同產品的搭配條件有哪些。
大數據如何應用？
大數據的應用場景 醫療健康：在醫療領域，大數據可以用於預測疾病爆發、個性化醫療、實時監控和提供預警等。 … 金融業：金融機構可以利用大數據進行風險管理和詐騙偵測。 … 零售業：零售商可以利用大數據來分析消費者行為、購物習慣和偏好。 … 運輸業：大數據在運輸業的應用包括優化航線規劃、提高營運效率、預測交通流量等。
數據分析師要讀什麼科系？
哪些科系比較適合當數據分析師? 數據分析師科系的選擇，可以圍繞在產業知識及程式能力上，如想要進金融業當數據分析師可以選財金或者注重程式能力的資工、統計等。 普遍來說，數據或商管相關課系的畢業生，比較容易成為數據分析師，但你的經歷或分析能力的證明，才會是錄取為數據分析師的關鍵。