「 XX 路段進行地下水管道整修工程，從XX 時到XX 時進行道路封閉，造成您的不便，敬請見諒。」；「XX 路段道路進行XX 鋪設管線工程，將於XX 時開挖路面，請駕駛人行經此路線放慢速度，以策安全。」
相信多數民眾對上述告示牌都不會陌生。不管是開車族、行人對於公共建設品質的良窳，最直接的感受就是每天行走的道路是否平整以及有無坑洞。但在坐擁豐厚歷史資源的文化古都台南，台南市政府總能準確地掌握全市道路實際的維護狀況，並將有限的經費預算分配給需急迫性養護的道路，讓民眾可悠閒的穿街走巷探訪市井生活新風格，或漫步在承載流金歲月的古蹟間，沈溺於懷舊的氛圍之中，而汽機車駕駛人更能行駛在平坦的馬路上，享受奔馳的暢快。
場景再轉到北部，板橋區公所是新北市地方的路燈管理單位，轄區內管理的路燈總數約2 萬盞以上，民眾每日通報路燈故障、短路等維修電話平均為8 ∼ 10 件，讓維修養護人員疲於奔命。現在，區公所可準確地掌握各處路燈損壞的資訊及維修的頻率，進而調整維修策略及預防機制，讓民眾不再為路燈亮不亮傷腦筋。
台南市政府、板橋區公所的創新作法，為民眾提供更優質的服務品質。他們是如何辦到的？答案是：巨量資料(Big Data) 分析。
巨量資料 數字的人性思考
近來巨量資料(Big Data) 分析被列為年度十大資通訊(ICT) 產業的熱門議題。企業透過特定範疇所蒐集的數據資料(Data) 進行分析，可作為開創新產品服務，或透過分析顧客消費行為，來調整行銷策略，或彙集現況資訊建立參考決策模式。
巨量資料改變現有資訊世界的遊戲規則，透過企業或部門的既有數據資料，在新興的巨量資料平台上，提供建構一個新途徑，協助企業或部門實現數據資料的取得、管理及形象化。
舉例而言，企業透過圖片影像、部落格文章、無線射頻辨識(RFIDs) 與地理位置感應器(GPS) 等工具，直接或間接產製出大量、非結構化的數據資料，但卻也容易為了避免支付昂貴的管理成本，因而忽視或棄置大部分已收集到的數據訊息。
但隨著巨量資料對於資訊管理的新啟發，企業對於過去拋棄的資料，產生了新的價值認識，另外，藉著雲端科技的推波助瀾，網路儲存空間和雲端運算的成本驟降，產生對於新形態數據價值的洞悉力。例如：使用者行為和線上互動、趨勢及流行的議題、優化廣告行銷活動、辨別公共設施的設置分布或承包廠商的執行績效等。
重啟價值 資料利用極大化
以上述案例中台南市政府針對原五都合併前的市區範圍，每年光是在道路坑洞通報養護案件即高達5 千件以上。然而，以往多倚賴書面文件資料的記錄的作業方式，無法有效了解全市道路實際維護狀況。導致重鋪了較無養護急迫性的道路，不僅徒增民怨，更造成養護經費分配的不經濟，形成預算的浪費。
但2012 年台南市政府委由中國生產力中心(CPC) 進行資訊技術服務計畫。過程中以建構道路坑洞修補案件回報程序，蒐集各路段道路修補坑洞頻率，透過行動裝置地理資訊系統GPS 及影像拍攝的結合應用，隨時提供各路段修補次數多寡的分析排序，作為台南市市區道路養護優先序及預算分配決策的參考。
同樣的，板橋區公所每年在路燈維修總數高達2,800 件以上，亦透過建置路燈通報維修管理系統，將報修維護的巨量資料進行統計分析，提供路燈損壞頻率、地區及維修部件的相關性分析資料，由路燈維護單位進行參考，並且將此創新的運作模式複製至北中南各地方路燈維修單位。
資訊爆炸 解碼3 大挑戰
根據統計，現今世界上所儲存的數據資料量，高達9 成為近2 年所累積的。主要資料來源包括：社群網站、網路分享、行動數據、交通監測、氣象監測、交易數據等，也不乏各公私企業組織積極數位化相關文件及紀錄所累積。隨著資料從四面八方大量湧來，內容雖令人難以招架，但相對地「機會」及「智慧」也存在於這些大量的數據資料之中。
雖然已有許多企業從巨量資料嗅出商機，然而，根據IBM 對於相關企業的調查發現，有能力處理大量資料整合的企業不到三分之一，另外，企業也認為必須借助外部資源才能有效管理資訊。
巨量資料對於企業或公部門目前既有傳統的數據資料管理、商業智慧工具平台的應用，形成巨大的質變壓力之外，也帶來了問題與挑戰包括：
1. 數據資料量的爆炸性成長
全世界數據資料量持續攀升，且每年至少成長50％以上。根據IDC 的研究，被創建和複製的數據資訊量於2011 年可上看1.8zettabytes (1.8 trillion gigabytes)，且在2009 至2022 年間預計可成長44 倍。
2. 資料來源及維度分析的複雜度增加
各類型非結構化的資料檔案，持續加入數據化的資料庫空間中，有些數據分析的技術需求因而產生，像是儲存、分析、探勘結構化和非結構化資料的組合等。
3. 資料儲存運算的雲端化
為了處理傳輸大量數據資料，企業及部門將學習運用雲端運算和親和價位的硬體平台，加速數據資料走向雲端化，以降低運算和儲存空間的成本。
巨量分析 公部門錢用刀口
巨量資料分析可具體描述為企業或部門從各式各樣的資料來源，透過創造、複製或購買大量的數據資料，進而運用這些數據資料擷取出智慧見解、支持其決策程序、以及產生績效效益。就企業角度而言，可產製與商業戰術策略相關的商務議題，快速回應市場需求；對公部門而言，可用以作為決策反應的現況影響分析，建立有效合理的管理機制。CPC 近來透過資料探勘(Data Mining)、分類預測、適地性服務(Location-Based Service, LBS) 等新的分析工具技術及方法，陸續協助公部門重新認識數據資料的新價值，創造決策分析的洞悉力，除了上述的台南市政府、北中南各地區公所創造感動服務外，更進一步協助公部門提升效能、減少資源浪費。以下再分享2 個案例：
案例 1：技術廠商評鑑管理
國內每年公共工程案件發包金額超過100萬元以上高達3 萬多件，均透過公共工程標案管理系統建立標案基本資料，執行工程案件的技術服務廠商良莠不齊，工程會期能建立合理有效不擾民的管理機制，掌握關鍵影響因子。
CPC 自2009 年接受工程會委託，協助建立國內工程技術服務廠商滿意度評鑑機制，陸續完成規劃建立工程滿意度資料蒐集機制，面對每年新增回饋的技術服務廠商滿意度成績，採用資料探勘技術，進行巨量資料的統計分析。
於2011 年透過各公共工程承辦單位所回饋之技術服務廠商滿意度評分巨量資料2 萬筆，完成滿意度資料探勘分析，找出廠商成立年資、公司人數、每人承接案件金額及數量等關係，建構出優良技術服務廠商的成功方程式或不良廠商的可能影響因素，提供工程會評估參考，進而了解滿意高的廠商與滿意度低的廠商在各種因素影響之下的差異，作為後續技術廠商管理的決策參考。
案例 2：全國雨污水下水道分布管理
自2005 年起政府對於雨水及污水下水道的建置工程，開始進行系統化的數據資料建檔蒐集，由各縣市政府提供已竣工的下水道工程數據化資料，目前內政部營建署下水道工程處陸續已完成管線及人孔的數據化資料建檔，包括雨水管線3,500 餘公里、雨水人孔7,500 餘座，污水管線17,000 餘公里、污水管線20 餘萬座。
CPC 協助營建署建置圖資交換機制，運用適地性服務技術，建置GIS 視覺化展示平台，透過管線及人孔地理位置的圖層管理，分析地區設置管線人孔的適宜性，提供下水道設施建置分布的管理決策。
以執行輔導公部門計畫的實際案例，分析實際的商業模式需求，提供精確、合適的資訊系統服務，協助客戶整合分析巨量資料，進而改善決策模式，提升管理績效，創造企業競爭利基。