什麼是「大數據分析 」？

大數據分析 運用多種技術來檢視與研究資料集。最為人熟知的方法是資料挖掘，其透過搜尋與分析資料來發現並提取模式。此步驟之後通常會進行資料庫知識發現（KDD），這與資料的底層結構及資料管理技術（包括平行與分散式資料庫）密切相關。

大數據分析 進行的大部分分析，皆運用了人工智慧（AI）的最新進展，包括智慧搜尋、自然語言處理（NLP）、神經網路、機器學習（ML）以及深度學習（DL）。

大數據分析 旨在快速產出結果，盡可能接近即時狀態，並隨著新資料的蒐集持續更新這些結果。隨著蒐集到的資料不斷演變，這能確保洞察始終保持最新。因此，系統可根據新資料與新洞察，自動重新評估並調整決策。

企業領導者必須面對無數的決策，包括該開發哪些產品、如何進行行銷與廣告推廣、如何最大化利潤，以及實現目標所需的組織架構與人才類型。鑑於市場環境日益複雜，這些關鍵決策應以數據為依據，而非完全依賴直覺或經驗。在這個日益數位化的世界中，可用的數據並不缺乏。然而，如何有效運用這些數據來輔助決策，卻是一項挑戰。

這正是「大數據分析 」發揮關鍵作用之處。大數據分析 系統與軟體透過分析多元資料集，以找出其中的模式、關聯性及趨勢。這些洞見對於引導企業在各層面制定以數據為依據的決策極具價值。透過運用經妥善分析的數據做出最佳決策，企業不僅能生產更優質的產品、針對新市場機會開發產品變體、更有效地參與競爭、提升營收與利潤，更能更高效地營運業務。 

大數據分析 仰賴廣泛的軟體工具——包含先進的底層技術——以提供所需結果，從而做出有效的數據驅動決策。該領域中的部分關鍵技術包括：

• Apache Flink。 一款用於對無界與有界資料流進行帶狀態運算的開源 框架及分散式處理引擎。
• MongoDB。一款跨平台的 、以文件為導向的資料庫程式，支援複雜查詢、多層級索引、資料彙總，並具備資料複寫功能以確保系統的穩健性。
• 相容於 S3 的物件儲存 。 S3資料庫 最初由 Amazon Web Services (AWS) 開發，是一種 鍵值型資料儲存系統，也是 NoSQL 資料庫的主要類別之一，用於儲存大量、動態變動、非結構化或半結構化的資料。
• Hadoop。一種開源 框架及軟體工具集，利用由多台電腦組成的網路來解決涉及大量分散式資料的運算問題。
• BigQuery。一款無伺服器資料倉儲平台，可對海量資料進行可擴展的分析，具備可擴展的互動式查詢系統及內建的機器學習功能。

大數據分析 使晶片開發團隊能夠簡化設計與驗證流程、優化半導體元件的功耗-效能-面積（PPA）特性、降低製造成本並提升良率，以及延長終端產品的壽命。技術與商業效益的範例包括：

• 根據當前或相關專案的既有成果，針對 PPA 進行晶片架構與軟體的協同優化。
• 透過識別設計與驗證結果中的模式與關聯性，加速設計除錯。
• 根據先前執行結果，在實作階段（邏輯合成、佈局規劃 、佈置與佈線）優化設計 PPA。
• 加快產品上市速度，以擊敗競爭對手並將營收最大化。
• 利用晶片測試及實際使用中的裝置所獲得的回饋，來改善製造流程。
• 透過分析現場部署的各類晶片之趨勢，及早預警可靠性與老化問題。

新思科技 提供眾多解決方案，運用基於機器智能（MI）的技術來改善 EDA 流程，並優化所產出的晶片。具體而言，在人工智慧（大數據分析 ）與機器學習（ML）領域中， 新思科技 該公司推出了兩款產品。

新思科技 Design.da 技術運用大數據分析 ，能無縫彙整並處理構成典型 SoC 演進過程中的數百或數千次運行所產生的數據。此解決方案能有效實現全面的專案可視性與及時的洞察，在整個設計實現過程中提供更佳、更以數據為導向的決策。Design.da 解決方案與 新思科技 Digital Design 產品系列緊密協作，提供無與倫比的生產力，協助達成甚至超越 PPA 目標，並最終加速客戶的產品上市時間。