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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:蔡承庭
研究生(外文):Tsai, Cheng-Ting
論文名稱:導入Big Data科技解決我國Open Data的挑戰
論文名稱(外文):Using Big Data Technology for Taiwan's Open Data Policy
指導教授:林博文林博文引用關係
指導教授(外文):Lin, Bou-Wen
學位類別:碩士
校院名稱:國立清華大學
系所名稱:科技管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2013
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:62
中文關鍵詞:開放資料海量資料
外文關鍵詞:Open DataBig Data
相關次數:
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在資料快速的產生下,Open Data的處理及應用,將是促進社會進步的驅動力;隨著Open Data的產生,政府推行上將會遇到許多難題。如何應用Big Data這項世代的新技術來解決,將是未來的新方向;政策也經由在制訂和發展的過程中找尋出新的方針與藍圖。當前Big Data的技術來解決Open Data的困難,藉由企業的回饋和政府的力量對於社會產生更多價值。本文就目前Open Data的政策和現況,找出所遇到的問題,希望對於資料整合有興趣的人士,能了解解決的方法。本研究的目的有三:(一)探討各國Open Data和我國政策發展現況(二)探討我國目前遇到的困難(三)探討如何應用Big Data政策來解決當前的困難。本研究經由文獻探討及資料收集,並探詢民間意見,探討科技政策、企業發展、國外觀點等三方切入。從「電子資料庫」及網路和文章中,選取國際相關之政策報導,符合關鍵字為「科技政策」、「政府法規」、「Open Data」、「Big Data」、「公開資料」相關之研究,經過分析研究結果發現Big Data、Open Data、兩者之間關係是相互影響的。本文試著規劃兩種資料中心的合作。若整合兩者能大幅提升對於資料分析的助益性,能為國內帶來更高的生產總值,而這樣的結果也支持了本研究的觀點與文獻探討所獲得之結論也是結果相似的。
In the generation of data so quickly , processing and application of large amounts of data will be the force to promote social progress. With the appearance of open data, government will face difficulties. How to use this new big data’s technology to solve them, will be a new direction. Policies via the development and process to find new methods and the blueprint .Using big data to solve open data’s problem, by the feedback of the government forces and companies to generate more value for society. This article uses currently open data policies and situation to solve problems now, hoping for data interested people can understand both similarity and diversity. The purpose of this study are three: (a) investigate the other nation’s science and technology about open data policy and show condition (b) investigate the current situation of our country’s policy of open data (c) to discuss the combination of the big and open data. The study by the literature, science and technology policy formulation, business development , foreign viewpoints three point to realize. Besides, the study seek the private opinion, too. From the " electronic databases " and the network and related article, to select the keywords of " Science and Technology Policy" , "Government regulations"、"Open Government Data"、"Big Data"、" Public Data", through analysis of the data and found that the relationship between the big and open data, both of which influence each other. This article try to plan two data center to corporate and both can be significantly improved if the integration is helpful for data analysis and can bring more GDP to country, while this result also support the conclusion that the ideas and literature studies have also obtained similar results.
中文摘要 i
Abstract ii
誌 謝 iii
目錄 v
圖目錄 vi
表目錄 vii
第一章 緒論 - 1 -
第一節 研究背景與動機 - 1 -
第二節 研究問題與目的 - 2 -
第二章 文獻探討 - 3 -
第一節 名詞解釋 - 3 -
第二節 Open Data定義 - 6 -
第三節 政策工具類型 - 9 -
第三章 研究方法 - 12 -
第一節 次級資料 - 12 -
第二節 研究流程 - 14 -
第四章 Open Data整體概況 - 16 -
第一節 各國目前Open Data的狀態 - 16 -
第二節 資料格式類型 - 28 -
第三節 我國目前Open Data現況 - 30 -
第四節 我國Open Data政策推動概念 - 31 -
第五節 推動資料機關 - 35 -
第六節 資料中心 - 38 -
第七節 民間推動Open Data的組織 - 42 -
第八節 我國Open Data面臨的挑戰 - 45 -
第五章 如何導入Big Data解決Open Data的問題 - 48 -
第一節 企業的介入 - 48 -
第二節 資料中心的整合 - 51 -
第三節 政策工具的應用 - 56 -
第六章 結論與建議 - 58 -
參考資料 - 61 -

1. 林俊宏(譯),2013麥爾荀伯格、庫基耶(著),大數據,台北:天下遠見出
版。
2. 電子治理研究中心,2013年2月,資訊分享與共榮: 政府機關資料 公開與
加值應用,行政院研究發展考核委員會。
3. 廖盈琪,梁家榮,2003年10月,籌設「財團法人科技政策研究中心」可行
性之研究,行政院研究發展考核委員會。
4. 宋餘俠,李國田,2012年1月18日政府公開資料,政府部門資料加值推動與挑戰,Open Data加值推動會議,行政院研究發展考核委員會。
5. 邱羿儂,2012,開放政府資料之策略研究-英國、美國與台灣之比較,國立台
灣大學資訊管理所,台北。
6. 謝秀琪,澳洲政府的資訊政策與整合應用 ―以民眾信賴及鼓勵創新為目標,
高雄市政府。
7. 胡世忠,2013,方沛晶、施祖琪 採訪整理,雲端的殺手級應用 Big Data分
析,台北市:天下雜誌出版。
8. 鍾慧真、梁世英(譯),2013,Big Data大數據的獲利模式:圖解、案例、
策略、實戰,台北市:經濟新潮社。
9. Rogers, Shawn, 2011, Big data is Scaling BI and Analytics, Information Management .
10. Big data is a Big Deal, March 29, 2012, the White House Office of Science and Technology Policy.
11. Viktor Mayer-Schonberger, Kenneth Cukier, 2013, Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think.
12.Beyer, Mark, 13 July 2011, Gartner Says Solving 'Big Data' Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data. 11.
網路資訊:
1..IBM(2013),”Big Data分析顯學 引領企業航向創新”,取自:
www.ibm.com/news/tw/zh/2013/03/21/g512069g13271s50.html(最後瀏覽日期,2014年5月10日)
2..IBM(2013),”凝聚專家力整合大數據 - IBM” ,取自:
https://www-950.ibm.com/events/wwe/grp/grp023.nsf/vLookupPDFs/1.%20%E5%87%9D%E8%81%9A%E5%B0%88%E5%AE%B6%E5%8A%9B%20%E6%95%B4%E5%90%88%E5%A4%A7%E6%95%B8%E6%93%9A/$file/1.%20%E5%87%9D%E8%81%9A%E5%B0%88%E5%AE%B6%E5%8A%9B%20%E6%95%B4%E5%90%88%E5%A4%A7%E6%95%B8%E6%93%9A.pdf(最後瀏覽日期,2014年4月12日)
3.. IBM(2013),”分析:大量資料在現實世界中的使用”,取自:
http://www-935.ibm.com/services/multimedia/use_of_big_data.pdf(最後瀏覽日 期, 2013年12月20日)
4.. IBM(2013),打通海量分析任督二脈,取自:
https://www-950.ibm.com/events/wwe/grp/grp023.nsf/vLookupPDFs/2.%E6%89%93%E9%80%9A%E6%B5%B7%E9%87%8F%E5%88%86%E6%9E%90%E4%BB%BB%E7%9D%A3%E4%BA%8C%E8%84%88/$file/2.%E6%89%93%E9%80%9A%E6%B5%B7%E9%87%8F%E5%88%86%E6%9E%90%E4%BB%BB%E7%9D%A3%E4%BA%8C%E8%84%88.pdf(最後瀏覽日期, 2013年11月13日)
5..資策會(2010)王耀聰,淺談Big Data的趨勢、挑戰與因應對策 - NCHC Software Technology ,取自:
http://trac.nchc.org.tw/cloud/raw-attachment/wiki/jazz/12-02-24/12-02-24_Big_Data_the_Trends_Challenges_and_Solutions.pdf (最後瀏覽日期,2014年12月16日)
6.. IBM系統暨科技事業處技術顧問Rick Terry:網路資訊/駕馭Big Data優化儲存率先行。ETtoday電子報。(民102年10月14日),取自
http://www.ettoday.net/news/20131014/281568.htm(最後瀏覽日期,2014年1月21日)
7.Open Data的原則與現況,
http://creativecommons.tw/sites/creativecommons.tw/files/handbook_open_gov_data_2012.pdf(最後瀏覽日期,2014年3月28日)
8.. IBM,Open Data取自,http://www.slideshare.net/AndersQuitzauIbm/ibm-open-data?utm_source=slideshow02&utm_medium=ssemail&utm_campaign=share_slideshow_loggedout
(最後瀏覽日期, 2014年4月3日)

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