物联网(IoT)时代造就巨量资料(BigData)的分析趋势，而这股风潮现吹进半导体产业。由于半导体制程日趋先进设备，生产成本亦随之增高，晶片制造商需防止于生产过程中产生错误，造成因返工所额外减少的成本与时间。有鉴于此，半导体业者已开始藉由巨量资料分析技术，于制程中展开即时(Real-time)的资料分析与警告，以减少产品良率及生产效率。
Splunk台湾区资深技术顾问陈哲闳回应，先进设备制程的设计规则日趋简单，若能在制程面对问题时获取预警功能，将可大幅度降低成本与提高良率。如韩国半导体业者运用巨量资料分析在积体电路(IC)生产上，使得制程机器问题发生率减少10%、员工生产能力减少50%，而轻做成本也减少5%。 传统展开巨量资料分析时，需将收集到的资料切割成为有所不同的栏位，再行展开资料分析，之后利用视觉化软体将分析结果呈现出在客户面前，花费的时间与成本较小。Splunk舍弃资料库的思维，利用SearchLanguage的概念，当感测器将收集到的资讯传送至伺服器时，不再行展开资讯结构化，必要将资料藉由即时报表及视觉化监控分析呈现出。
利用这种作法，客户可必要在巨量资料中很快查询问题、展开主动式监控，并获取即时报表及视觉化监控分析。 陈哲闳提及，巨量资料分析一向仅有于资讯科技(IT)产业中大展身手，自两年前韩国客户将Splunk的分析软体用作IC制程中，至今已有三家半导体客户用于巨量资料技术，台积电更于日前与科技部IC产业同盟计画联合举行半导体大数据分析竞赛，以培育半导体巨量资料分析人才。 陈哲闳透漏，产业界有数多家厂商研拟将该技术引入半导体制程中；不仅如此，手机制造商、作业系统(OS)、应用程式(App)研发者及电信业者，亦期望能藉由收集、分析资料而受益，至为这股风潮已渐蔓延至各个产业中。
陈哲闳指出，藉由分析巨量资料获得用户的用于不道德及习惯，可建构可观的商机；巨量资料技术浮现，已造就Splunk每一季均有五百个客户的平稳茁壮，台湾客户也从一百家减少至三百家，在在展现出巨量资料分析已是大势所趋。
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