物聯(lián)網(wǎng)(IoT)時(shí)代帶動(dòng)巨量資料(BigData)的分析趨勢(shì)，而這股風(fēng)潮現(xiàn)已吹進(jìn)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)。由于半導(dǎo)體制程愈趨先進(jìn)，制造成本亦隨之升高，晶片制造商須避免于制造過(guò)程中產(chǎn)生錯(cuò)誤，導(dǎo)致因返工所額外增加的成本與時(shí)間。有鑒于此，半導(dǎo)體業(yè)者已開(kāi)始藉由巨量資料分析技術(shù)，于制程中進(jìn)行即時(shí)(Real-time)的資料分析與警示，以增加產(chǎn)品良率及生產(chǎn)效率。

Splunk臺(tái)灣區(qū)資深技術(shù)顧問(wèn)陳哲閎表示，先進(jìn)制程的設(shè)計(jì)規(guī)則愈趨復(fù)雜，若能在制程面臨問(wèn)題時(shí)提供預(yù)警功能，將可大幅降低成本與提升良率。如韓國(guó)半導(dǎo)體業(yè)者運(yùn)用巨量資料分析在積體電路(IC)制造上，使得制程機(jī)器問(wèn)題發(fā)生率降低10%、員工產(chǎn)能增加50%，而重制成本也降低5%。

傳統(tǒng)進(jìn)行巨量資料分析時(shí)，須將搜集到的資料切割為不同的欄位，再進(jìn)行資料分析，之后透過(guò)視覺(jué)化軟體將分析結(jié)果呈現(xiàn)在客戶面前，花費(fèi)的時(shí)間與成本較大。Splunk拋棄資料庫(kù)的思維，利用SearchLanguage的概念，當(dāng)感測(cè)器將搜集到的資訊回傳至伺服器時(shí)，不先進(jìn)行資訊結(jié)構(gòu)化，直接將資料藉由即時(shí)報(bào)表及視覺(jué)化監(jiān)控分析呈現(xiàn)。透過(guò)這種做法，客戶可直接在巨量資料中迅速查找問(wèn)題、進(jìn)行主動(dòng)式監(jiān)控，并提供即時(shí)報(bào)表及視覺(jué)化監(jiān)控分析。

陳哲閎提到，巨量資料分析向來(lái)僅于資訊科技(IT)產(chǎn)業(yè)中大展身手，自兩年前韓國(guó)客戶將Splunk的分析軟體用于IC制程中，至今已有三家半導(dǎo)體客戶使用巨量資料技術(shù)，臺(tái)積電更于日前與科技部IC產(chǎn)業(yè)同盟計(jì)畫(huà)共同舉辦半導(dǎo)體大數(shù)據(jù)分析競(jìng)賽，以培養(yǎng)半導(dǎo)體巨量資料分析人才。

陳哲閎透露，產(chǎn)業(yè)界已有多家廠商研擬將該技術(shù)導(dǎo)入半導(dǎo)體制程中；不僅如此，手機(jī)制造商、作業(yè)系統(tǒng)(OS)、應(yīng)用程式(App)研發(fā)者及電信業(yè)者，亦希望能藉由搜集、分析資料而獲益，足見(jiàn)這股風(fēng)潮已漸擴(kuò)散至各個(gè)產(chǎn)業(yè)中。

陳哲閎認(rèn)為，藉由分析巨量資料取得用戶的使用行為及習(xí)慣，可創(chuàng)造龐大的商機(jī)；巨量資料技術(shù)抬頭，已帶動(dòng)Splunk每一季皆有五百個(gè)客戶的穩(wěn)定成長(zhǎng)，臺(tái)灣客戶也從一百家增加至三百家，在在展現(xiàn)巨量資料分析已是大勢(shì)所趨。