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由Google Finance 看分析引擎與視覺化引擎發展

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科技產業資訊室 (iKnow) - Amber 發表於 2007年1月30日

長久以來,Google忠實扮演著資料倉儲(Data Warehouse)與搜尋引擎(Search Engine)的角色。資料倉儲類似倉庫的功能,提供儲存空間給不同資料種類,其特點在於倉庫越大越好,資料種類越多越有價值。從Google最近在新聞(News)、影音(Google video)與併購Youtube、文字書籍(Google Books、Google Scholar與Google Patent)等的大幅擴展可見其完整收納不同類型的所有資訊之企圖。

搜尋引擎當然是入口網站的核心能量,從早期Yahoo!以編目方式建立網路中不同網頁內容,到Google以Page Rank建立搜尋規則。搜尋引擎的功能是在最短的時間,以最簡單的方法,在龐大資料倉儲中找到所要的資料。當然,後續以關鍵字為主的廣告模式(AdWords)是其搜尋引擎的延伸應用,讓不同網路競爭者以商業競標方式,決定哪些網頁要排在搜尋結果的前面。

然而,資訊的儲存與資訊的尋找目的均是要解決不同課題,換言之,資訊的後續使用與經過分析後之資訊,才是資訊儲存與搜尋的目的。這個觀點可由我們在文【企業競爭情報監控體系(一)情報收集與運用流程】討論看出,以資訊價值含量論(Values),資訊類型通常區分為資料(Data)、資訊(Information)與情報(Intelligence)三類,其中加值行為包括 結構化、腦力加值 與 SWOT分析 等。一般而言,隨著腦力活動的深化與投入,上述資訊價值亦隨之提升。

基於此,隨著資訊科技的進展,使用者對於資訊價值含量的要求將會越來越高。分析資料內容,萃取資料價值將成搜尋引擎發展的下一步,而其中牽涉到相關技術,包括分析引擎(Analysis Engine)與視覺化引擎(Visualization Engine)等要求將隨之增加。本文我們利用Google Finance討論Google在分析引擎(Analysis Engine)與視覺化引擎(Visualization Engine)的相關功能與發展。

圖一為Google Finance的新版面安排,分別包括市場別趨勢(Market summary)、新聞(Today’s news)、產業別漲幅(Sector summary)、近期查詢資料(Recent quotes)與最大漲跌幅個股(Top movers)(以市值超過十億美金者)等。所謂的分析引擎即是提供分析工具,讓使用者根據此工具,一分面尋找資料倉儲所隱藏資訊,一方面將此資訊進行內容加值工作。分析引擎可以是平台主要提供資料,也可以是使用者主動定義,例如在最大漲跌幅個股(Top movers)中,Google Finance即提供使用者以股價變化(Price)、市值變化(Mkt Cap)與成交量(Vol)等方式進行排序與統計。

Google Finance所提的另一個加值功能即是視覺化引擎,視覺化引擎的運作模式在於將量化指標(Quantity Indicators),以圖或表的方式呈現分析結果,當然圖表除包括一般時間趨勢圖外,也包括一般統計圖與長條圖。視覺化的目的當然是讓使用者在一個巨觀圖表的角度下,看出隱藏在數字背後的趨勢與資訊內涵,先前我們談到專利地圖(Patent Map)功能也是如此,見【專利地圖(Patent Map)】討論。以Google Finance功能論,市場別趨勢(Market summary)與產業別漲幅(Sector summary)的主要畫面均是以圖表呈現。

上述分析引擎與視覺化引擎除可由系統主動提供外,Google Finance亦提供使用者自行定義,例如圖二即是我們自行定義之TSMC ADR(台積電)、UMC ADR(聯電)、S&P500與Nasdaq之2006年股價比較圖。

最後需要說明,以現有Google Finance分析引擎與視覺化引擎的發展趨勢論,現有兩引擎架構與使用概念已初具雛形。此外,隨著資訊技術的進一步發展,相關引擎功能將進一步與資料倉儲與搜尋引擎結合,那麼現有搜尋引擎將不僅是搜尋,而是一個強大、使用者導向的資料分析與應用引擎。(1302字;圖2)

圖一、 Google Finance新版面安排

Source : Google Finance

圖二、 TSMC、UMC、S&P500與Nasdaq之2006年股價比較圖

Source : Google Finance

 

 


 
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