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moea_joint_essay 107年 [資訊] 資訊管理、程式設計

第 一 題

📖 題組:
比起傳統資料來源,新型態資料來源,如紀錄、郵件、社交媒體、各型感應器等,具有產出快速、資料量大、多元格式等特性,使用傳統資料系統(如 RDB、DW、MPP)處理之成本既高且效能又低。請依資料來源→資料系統→資料應用之層次順序,用示意圖及簡短文字說明應用情境,就以下規劃如何整合現有資訊架構與大數據平台。(20 分)
📝 此題為申論題,共 2 小題

小題 (一)

示意圖(12 分)

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需要繪製「資料來源」到「資料系統」再到「資料應用」的系統架構整合圖,涵蓋傳統資料與大數據資料流。

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本題要求用示意圖呈現整合現有資訊架構與大數據平台,架構大致可繪製如下層次:

  1. 資料來源層 (Data Sources) 包含傳統資料來源(企業內部資料庫,如ERP、CRM等結構化資料)以及新型態資料來源(Log記錄、電子郵件、社交媒體、IoT感應器資料等非結構/半結構化資料)。

小題 (二)

應用情境(8 分)

思路引導 VIP

說明結合傳統系統及大數據平台的具體應用案例。

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【應用情境範例:智慧零售之精準行銷與推薦系統】 資料來源:結合實體店面的POS交易明細、會員基本資料(傳統結構化資料),以及使用者在App/電商網站的瀏覽軌跡、點擊日誌、商品評論、社群按讚等(新型大數據)。 資料系統整合:POS與會員資料存放在RDB/DW中進行歷史營收與傳統報表分析;而大量的網頁瀏覽與點擊日誌則由Kafka接收,存入HDFS或NoSQL資料庫中。接著運用Spark叢集運算,結合DW中的購買紀錄訓練出消費者的偏好預測模型。

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