SQLMR ApplianceSQLMR Appliance海量計算的學習歷程分析與雲端資料庫管理系統一體機簡介

SQLMR ApplianceSQLMR Appliance海量計算的學習歷程分析與雲端資料庫管理系統一體機簡介

Jackie Liu Jackie Liu 劉邦龍劉邦龍全慧資訊股份有限公司 Almight Wid Technology Co., Ltd.

Tel:+886-2-2953-8495 Cell Phone:+886-9-36330025

E-mail: jackie@cloud2learning.com.tw http://www.cloud2learn.com.tw

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Your Best Big Data Solution Partner.Your Best Big Data Solution Partner.

硬體形式的一體機（ Appliance ）End-to-End Big Data Solution in a Box

雲端巨量資料分析服務經本計劃 Phase1 實證，使用者仍傾向私有雲的建置，原因

不外乎資料保密等網路安全因素，因此 SQLMR 雲端資料庫系統未來發展方向，將

以協助業者建立私有雲端資料庫系統作分析處理為主。目前國內缺乏提供專業線上學習分析服務，主要還是因為數位學習解決方案與 Elearning 推動成效分析分

開，平台業者主推 LMS(LCMS) 系統，也因此對於業者而言導入數位學習往往是降

低成本考量，而非正向的提高產能或毛利的誘因，嚴重影響業者推動的意願與成效。但由於國內市場結構關係，數位學習導入還是以 LMS 整合服務提供者為主的

平台業者，能夠獨立提供資料分析的服務業者獨立生存之機率較為小，不過未來也將需要持續提供整合的數據佐證學習的成效，以作為國內業者推動數位學習之重要基礎，因此相關平台解決方案提供業者如何在成效分析上加值將會成為推動的重要關鍵之一，以提供即時資料分析服務，促進新的商業模式成型。

巨量資料來襲巨量資料來襲巨量資料來襲巨量資料來襲

市場研究機構 IDC 表示， IT 產業 2012 年起將加速朝行動運算、雲端服務、社交網路和大量資料分析等技術移轉，由於數位內容將成長 48% ，達到2.7ZB(zettabyte) 的規模，使得此技術已經是不可或缺。由於有高達九成的資料

是非結構化的 (unstructured) ，如何更瞭解這些資料並進行分析，將是一大挑戰。因此， IDC 認為， In-memory 資料庫和資料分析工具等技術將逐漸成為主流。

巨量資料在不同的領域有不同的年成長率。雲端與委外交易的增加讓使用者不再著重於技術能力，轉而專注在商業價值，而系統效能、可得性，安全與管理能力將更形重要。不過，現在的巨量資量產業除了缺乏分析專家外，也缺乏訓練有素的技術專家，這將抑制企業對巨量資料技術的接納與使用，反之也將助長供應商以雲端模式供應巨量資料技術的風潮。

巨量資料市場商機巨量資料市場商機巨量資料市場商機巨量資料市場商機

巨量資料市場商機巨量資料市場商機巨量資料市場商機巨量資料市場商機

美國軟體就業市場分析，根據 indeed 與 simply hired兩間公司的趨勢觀察，都得到一樣的結果： Big Data > Cloud Computing > Hadoop > NoSQL

市場概述市場概述市場概述市場概述

市場研究機構 IDC 表示， IT 產業 2012 年起將加速朝行動運算、雲端服務、社交網路和大量資料分析等技術移轉。預估到 2020 年，投資在這些技術的 IT支出金額每年將成長 18% 。 IDC 發表巨量資料（ Big Data ）市場預測報告，估計市場規模將從 2010 年的 32億美元成長到 2015 年的 169億美元，每年的平均成長率接近 40% ，軟體領域則是34.2% 。

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市場概述市場概述 -- 差異說明差異說明市場概述市場概述 -- 差異說明差異說明

五大業態 :以學習服務成長動能最強全球數位學習產業預期將高速成長，產 由值 2011 年的 738 億美元至 2016 年的1828 億美元 ,CAGR 達 20.3%, 尤以服務部份達 26.6% 成長最為快速驅動力 :美、日、韓、中國大陸等國以政策大力推動中小學及大學之科技化學習國外新興市場紛紛投入數位學習國際各大廠紛紛轉進教育市場，提供整體解決方案行動載具及科技快速普及

Cloud2LearnCloud2Learn 簡介簡介創新 學習 分享創新 學習 分享

9

全慧資訊成立於 2007 年，專注於數位學習平台、工具、內容 (教材 ) 開發等解決方

案，致力於 APP教學以及雲端未來教室應用服務整合！核心團隊在數位學習產業，一路從軟體代理、自行研發、到線上服務已超過 10 年，近來積極投入雲端運算產業技術研發，以 Hadoop 為核心，透過雲端運算提供無所不在的學習服務。技

術核心由 C/S三層式網路架構到 Cloud 雲端服務， Hadoop Map / Reduce

Architecture Algorithm Method： Hadoop 、 File System (MapReduce)： HDFS 、 Storage

System (for structure data)： Hbase 、 Search Engine： nutch 、 OS： Linux / GPL ，程

式語言以 PHP 、 Java 、 C/ C++ 為主，支援 Hadoop 、 Linux 、 Window 或 iOS 等平台、

以及NoSQL 、 MySOL 、 Oracle 等資料庫，製作工具以 Android 、 Flash(ActionScript)

為互動 IDE 開發環境、提供包含數位學習內容開發。我們也提供行動裝置解決方案，依專案所規劃需求提供不同平台使用 APP ，包括Apple iQS 、 Android 等平台，應用 Object C 、 java 、 HTML5 等技術開發各類型

APP，彈性的架構配合客戶需求，並整合不同開發工具，滿足客製化的功能。

About usAbout usAbout usAbout us

10

ResumeResumeResumeResume• 經濟部中小企業處雲端運算推廣服務計畫『以自由軟體建構 SCORM 為標準的雲端

學習平台』 100 年 05月 13日 ～ 100 年 11月 10日• 經濟部科技研究發展專案 SIIR 服務業創新研發計畫『雲端育成服務平台』 101 年

4月 1日至 101 年 11月 30日• 經濟部科技研究發展專案 SBIR 小型企業創新研發計畫創新服務『海量計算的雲端

學習歷程分析與 CLAS 行動學習評量 APP 開發』 102 年 2月 1日至 102 年 7月 31日

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姓名 職稱

最高學歷 ( 學

校 /系所 )

本業年資

重要成就( 或曾執行計畫經驗 ) 技術專業領域

邱志剛 業務總監明新科技大學電子工程

10歐艾斯 總幹事 一年 士瑞克 綜管 一年 案場 納美社區 翔譽之心 華固文匯 力麒爵士 紐約上城

管委會、物業保全、建商仲介流程開發開發、經營管理

劉邦龍 技術總監

世新大學資訊傳播研究所在職碩士班

22

經濟部科技研究發展專案 SBIR 小型企業創新研發計畫、小企業處雲端運算推廣服務計畫、經濟部中小企業處雲端運算推廣服務計畫、國家數位型圖書館遠距教學計畫

雲端系統導入、系統控制、系統整合規劃、 UML J2EE 系統分析設計、 Hdoop 系統開發平台建置、 Android APP 開發設計

呂英珊 行銷總監

英國格拉斯哥大學資訊科學系(University of Glasgow)

15

經濟部中小企業處雲端運算推廣服務計畫、經濟部科技研究發展專案 SBIR 小型企業創新研發計畫、文建會數位國家圖書館遠距傳播教學計畫

系統整合規劃、系統整合規劃、網際網路行銷、 B2B 系統開發與建置、 Web-base 系統開發、網際網路行銷

核心團隊核心團隊核心團隊核心團隊

業務行銷業務行銷業務行銷業務行銷

客戶需求分析

客戶需求分析

產品行銷策略規劃及執行

產品行銷策略規劃及執行

業務推廣與通路管理

業務推廣與通路管理

管理部管理部管理部管理部

行政規劃管理

行政規劃管理

財務控管稽核

財務控管稽核

人力資源

人力資源

系統工程系統工程技術研發技術研發

系統工程系統工程技術研發技術研發

核心技術研發

核心技術研發

應用程式研發

應用程式研發

管理平台研發

管理平台研發

經 營 管 理經 營 管 理經 營 管 理經 營 管 理營 運 策 略 規 劃營 運 策 略 規 劃 營 運 策 略 規 劃營 運 策 略 規 劃

行 政 及 財 務 管 理行 政 及 財 務 管 理行 政 及 財 務 管 理行 政 及 財 務 管 理

客 服務戶客 服務戶客 服務戶客 服務戶

系統整合及技術諮詢

系統整合及技術諮詢

教育訓練服務

教育訓練服務

客戶服務管理

客戶服務管理

組織架構組織架構組織架構組織架構

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雲端社區服務平台雲端社區服務平台應用程式服務導入與建置

雲端社區服務平台雲端社區服務平台應用程式服務導入與建置

協約服務協約服務協約服務協約服務

SaaS 軟體即服務SaaS 軟體即服務

PaaS 平台即服務PaaS 平台即服務

商城、線上購物商城、線上購物

社區團購、優惠券社區團購、優惠券

平台維運服務平台維運服務平台維運服務平台維運服務

業務權重： 30%

業務權重： 60%

業務權重： 10%

業務權重： 100 %

受託服務受託服務受託服務受託服務eDM 、電子報eDM 、電子報

廣告、團購廣告、團購

房仲、房屋租售房仲、房屋租售

居家服務 ( 裝璜 )居家服務 ( 裝璜 )

營運項目營運項目營運項目營運項目

客服教育客服教育 委外訓練委外訓練社區管委會社區管委會

通路訓練通路訓練 專業技能專業技能 資格認證資格認證房屋仲介房屋仲介

物業保全物業保全

資訊能力資訊能力部訓練內部訓練內

協力廠商協力廠商

資格資格認證認證

使使用用者者

通通路路商商

師資培訓師資培訓 技職教育技職教育

: 主要目標 : 次要目標

在職在職進修進修

投標投標

資訊管理資訊管理

案場案場

協協銷銷商商

目前臺灣約台灣市場社區型態的住家約有 3萬個社區，共 260萬戶，相關保全、物業產值預估為 1700億。

商品商品 物流物流

目標市場目標市場目標市場目標市場

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MyHouse 雲端物業管理平台架構於 Google Apps雲端平台， Google Apps 全球已有超過 500 萬

家的企業使用，它提供整套雲端作業工具，可讓您與社區管理成員保持密切聯繫，隨時隨地皆可透過任何裝置完成工作。這套系統十分易於設定、使用及管理，可讓您用更聰明的方式工作， 將心力投注在社區更重要的事務上。

Google AppsGoogle Apps 雲端服務新世代 雲端服務新世代 Google AppsGoogle Apps 雲端服務新世代 雲端服務新世代

頻 品質問題寬雲端委外第一品牌—

Google Apps ，品質保證

建置費用 ““ 零”初始成本零”初始成本

會員與權限管理問題 提供 Google Apps 等帳號認證整合與權限控管

系統服務問題專業團隊與雲端服務不

中斷 (SLA) 服務等級協議保證保證 99.9%99.9% 運作正常運作正常

軟體來源問題 社區透過雲端提供

隨選隨用的應用程式隨選隨用的應用程式

SSAE 16/ISAE 3402 Type II SOC 2 稽核的認可 1 ，並且通過 ISO 27001 認證。

資料安全強大的加密和驗證功能強大的加密和驗證功能保證資料存取的穩定性保證資料存取的穩定性

建置時程11 天之內天之內

最佳解決方案最佳解決方案最佳解決方案最佳解決方案

包括 :1.社區行政 2. 財務管理 3. 生活服務 4. 互動溝通 5.專屬優惠 6.資源中心

平台基本功能平台基本功能平台基本功能平台基本功能

SQLMR ApplianceSQLMR Appliance雲端資料庫管理系統雲端資料庫管理系統簡介簡介硬體形式的一體機（ Appliance）End-to-End Big Data Solution in a Box因應巨量資料處理需求，使用者大致上有幾個不同部署型態選擇，除了採用套裝軟體再自行搭配硬體，或是採購軟硬體整合的一體機，使用雲端服務算是最新的一種。不過，從臺灣的角度來看，雲端服務模式與軟體導向解決方案，都不是企業最偏愛的選擇，相較之下，以硬體形式推出的一體機（ Appliance）是最受青睞的一種。由於一體機的發展，已經轉向MPP 架構，因此，使用者可以漸進式導入，後續再視巨量資料發展需求彈性調整，除了可以橫向擴充提升系統效能之外，也可以針對非結構資料處理，另外搭配 Hadoop 專屬平臺來處理。目前各個資料廠商已經逐步向 Hadoop靠攏，並且從分庭抗禮轉為相互依賴的發展格局， Hadoop 一體機因此相繼問世，對使用者來說，將可降低部署 Hadoop叢集的門檻。

SQLMR ApplianceSQLMR Appliance雲端資料庫管理系統雲端資料庫管理系統簡介簡介

SQLMR是一個資料庫的資料儲存及管理系統， SQLMR Appliance是處理大量資料所需的軟體與硬體做高度的整合，與雲端資料庫管理的服務系統及方法的最佳化，實現於一個可簡單佈署與橫向擴充的架構。本系統之服務系統及方法，是使用雲端運算技術系統之強大運算能力、雲端大量資料儲存之管理技術及語言編譯轉換技術，能夠提供使用者不同於以往的資料庫管理服務。使用者不需要花費時間學習陌生的新語言及資料移植轉換之繁瑣細節，就能夠在現有使用環境下獲得雲端運算的好處及能力 (如：大量資料運算分析的能力、大型多人使用的平台環境、擴展性佳的效能特性、 SQL簡單易懂易用的特性、資料自動儲存備份機制之特性等等 ) 。將支援億級使用者巨量資料的技術，成就處理程序的最佳化，適應於商業應用環境，最終對企業競爭力與創造差異化，做出可重複使用的貢獻。

本系統主要由 SQL-to-MapReduce及 SQL-to-HBase兩個主要

元件所構成。 SQL-to-MapReduce主要目的是提供使用者能

在短時間內快速完成大量資料的分析。 SQL-to-HBase主要目的是提供使用者能支援大量連線查詢數量且查詢時間短的查詢動作。以 End-to-End Solution in a Box 方式交付給使用者，可線性擴展的 Big Data 運算架構，搭配特定的

應用模組，解決特定的資料處理問題，從 Terabyte 到 Petabyte ，處理或預處理為使用者可隨時線上分析的成長動能。

主要構成元件主要構成元件主要構成元件主要構成元件

主要是針對需要大量資料存取以及多人同步服務的使用者為主，對傳統資料庫之效能不敷使用者，需要無限制的資料儲存量者 ( 至少 Tera-Byte 以上 ) ， OLAP( On-Line-Analytical Processing ) 查詢類型的使用者，資料探勘型的系統，多人同時上線的服務系統。

系統適用範圍與對象系統適用範圍與對象系統適用範圍與對象系統適用範圍與對象

SQLMR Appliance 的設計理念，不僅結合傳統資料庫工具的便利性與 MapReduce 的可容錯性、延展性和異質性，

還混合傳統資料管理工具與 MapReduce 的解決方案。除了

能夠提供高階且容易使用的程式介面外，也能夠支援各種不同 SQL 語法規則 ( 標準 SQL 語言下，經由資料庫廠商提

供的衍伸額外特殊功能的語法規則 ) ，本產品針對目前常見的特殊語法規則做分析處理，讓系統能夠應用在各種主流的關聯式資料管理與大尺度的資料分析。使用者便可很容易的撰寫資料管理程式，現存的程式在不需要經過修改 (能夠有效節省移植修改特定標準 SQL 語法規則 ) 的情況下

，便可在此系統上直接執行。

系統系統特色特色系統系統特色特色

• SQL compliant ：讓傳統資料庫使用者可直接使用 SQL Query 完全不用修改。

• Scalable ：具備 NoSQL 資料庫延展特行，增加機器即可增加執行的效能。

• Fault tolerant ：能夠提供資料安全，當機器損毀時您的資料仍然是安全的。

• High performance ：針對 Large Data Size 的 Query ，能比傳統資料庫更快更好。

• 將 SQL 與 NoSQL 互相轉換的資料庫管理系統。• 不用修改 SQL 程式碼就提供 NoSQL 好處的資料庫管理系統

。• 目前是最新最好的 Index ( 索引機制 ) 及 Optimization 方法

。 • ICPP 2011 Accepted.IEEE CLOUD Accpeted.

系統系統特色特色系統系統特色特色

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• 高延展性 : 具備 NoSQL 資料庫的延展性特徵，讓系統能夠彈性擴增，並以簡單的方式來實行 ( 如 : 以增加機器數目的方式來提升執行效能 ) 。

• 資料容錯性 : 透過資料的分散式切割和備份機制的實踐，來提高資料的安全性，將資料存放於多個不同的機器中，即使某部機器毀損時也不會帶來太多的損失。

• 高效能：對於大量資料的搜尋，其效能比傳統的資料庫更快、更好。

• 高可用度：分散式檔案系統，內建資料自動複製與復原機制，提供 7X24 不中斷服務。

系統效益系統效益系統效益系統效益

25

• 架構簡單：資料儲存與運算一體，軟硬體單一架構解決。

• 效能保證：軟硬體整合設計，資料處理流程與系統軟體的全程最佳化，高效平行運算。

• 快速部署：預載虛擬機器 (VM) 檔，只需新增該檔案便能架構起整個系統，安裝迅速。

• 高相容性：讓傳統資料庫的使用者不用額外學習新的SQL 語法，系統自動轉換語法。

• 人性化介面 : 提供人性化的操作管理介面，讓使用者操作互動直覺、得心應手。

系統效益系統效益系統效益系統效益

平台比較平台比較分析分析平台比較平台比較分析分析

以下我們將各平台在執行七個指令的查詢時所花費的時間整理成圖表，如圖 1所示，從圖中可以得知 SQLMR的處理時間 (圖中橘色長條圖部分 )皆比MySQL或 Hive來得快，因此可以證明 SQLMR在處理大量資料上是較為優異的。

平台比較平台比較分析分析平台比較平台比較分析分析

從前面的檢測結果得知 SQLMR 在各指令的執行時間表現皆優於其他兩者。接著，將根據以上所得數據來計算各平台的效能狀態，由於檢測目標主要是各平台與 SQLMR 的比較，所以選擇以 SQLMR 為比較基礎，然後除以各平台的處理時間，藉此評估它們的效能狀況與趨勢，而所得的計算結果如表 1所示。

指令編號效能比較值

( 計算方式 : SQLMR處理時間 /各平台處理時間 )

MySQL Hive SQLMR

Q1 0.11 0.14 1.00

Q2 0.21 0.31 1.00

Q3 0.06 0.06 1.00

Q4 0.30 0.26 1.00

Q5 0.75 0.87 1.00

Q6 0.81 0.83 1.00

Q7 0.72 0.82 1.00

平台比較平台比較分析分析平台比較平台比較分析分析

為了更容易對應數值意義，我們亦將錯誤 ! 找不到參照來源。的數值繪製成長條圖(圖 2) ，從圖中可以發現雖然普遍來說 Hive 的表現較MySQL 來得好，但其實兩者的效能差距並沒有很大，但 SQLMR 的效能很明顯的比這兩者皆來得好，因此可以驗證SQLMR 在處理大量資料上是較為優異的。

行銷策略行銷策略

品產 品產

價 格價 格通 路通 路

促 銷促 銷

產品服務銷售通路主要為：仲介物業保全以及鄰里長社總幹事，分區經銷代理制度，目前分北、中、南、花東，主要客戶為社區管委會，此外， IT 資訊業者也是有效通路之ㄧ。

產品策略包含：核心服務如互動式雲端平台、管理機能與工作流程設計等；如品質、包裝、品牌、服務、保證等；延伸的產品為附加價值的服務及利益，如評價、形象、口碑、競爭力等。

以低於行情價格 (免費試用 ) 切入市場，並逐年以降低成本反映於售價，提升生產技術、降低成本、提高品質。

推廣初期以爭取具大型案場之物業管理公司為主，仲介深入社區為輔，建立社區示範點以利宣傳推廣，善用網路社群行銷工具、廣告媒體曝光、公共關係宣導、人員銷售訓練…等

行銷策略與計畫行銷策略與計畫行銷策略與計畫行銷策略與計畫

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行銷推廣實施方法說明服務或產品之市場所在、如何擴大客源、銷售方式、競銷優勢、市場潛力及未來展望。

行銷計畫 (1)價格策略收費方式 :社區支付雲端資源與服務的費用，可依使用的多

少來付費 :根據數量、根據次數、根據時間。 (2)通路策略舉辦線上研討會、說明會，除了傳統的人員銷售，資料庫行銷根據中小企業之資料庫，藉由電子報發送發掘現有與極潛在的消費者，經由溝通有助於直效行銷。網路行銷透過社群網、討論區如facebook 、 Google+等作互動式網路行銷。

(3)推廣策略建立客戶免費體驗活動，藉以降低門檻，讓客戶對產品 (或服務、觀念 ) 在試用的溝通過程中，瞭解的產品中的優異性。 (4)售後服務在服務的行銷策著重在差異化策略包括。

市場推廣市場推廣市場推廣市場推廣

MyHouseMyHouse 財務計畫簡財務計畫簡 介介

第一階段到位、 2013 年 12 月以議價後，預收增資後資本額為新台幣 1000 萬，由投資公司新增資取得51 ％股權，原公司董監事，取得 49 ％股權。增資目標：一、取得平台版權及授權使用。二、資訊與經營管理人才籌募。三、改版與台灣區推廣經營。

持股比例

預估資本額預估資本額預估資本額預估資本額

主要股東名稱 持有股份 持股比例曾文桂 510000 股 51%

邱志剛 250000 股 25%

劉邦龍 240000 股 24%

0 0

0 0

合 計

MyHouse 物業管理雲端服務 ( 企業版 ) 預估未來 3 年帳戶數104 年 105 年 106 年

月繳帳戶 5 60 250年繳帳戶 25 40 250合計社區數 30 100 500

MyHouse 物業管理雲端服務 ( 企業版 ) 預估未來 3 年收入項目 費用 103 年 104 年 105 年

月繳 3600x12 1,080,000 2,592,000 10,800,000年繳 40000x1 200,000 1,600,000 10,000,000合計 1,280,000 4,192,000 20,800,000

帳戶單位為一社區 ( 每個社區 2 個 Google Apss 帳號 ) 月繳 $3600/ 月年繳 $40000/ 年

預估未來預估未來 33 年營業收入年營業收入預估未來預估未來 33 年營業收入年營業收入

101 年 102 年 103 年

產品 ( 帳號 ) 1,280,000 4,192,000 20,800,000

內容 ( 客製 ) 0 1,600,000 3,000,000

合計收入 1,280,000 5,792,000 23,800,000

預估未來 3 年系統收入

預估未來 3 年其他收入101 年 102 年 103 年

商城收入 0 1,000,000 3,000,000廣告收入 0 500,000 2,000,000合計收入 0 1,500,000 5,000,000

預估未來 3 年營業收入預估未來 3 年營業收入

科目 第一年 第二年 第三年

營業收入 1,280,000 7,292,000 28,800,000

營業成本 3600,000 6,000,000 11,400,000

營業毛利 -2,320,000 1292,000 17400000

營業費用 288,000 576,000 1,440,000

營業損益 -2,608,000 716,000 15,960,000

利息收入 ------------- ------------- -------------

稅前純益 -2,608,000 716,000 15,960,000

營業稅 64,000 364,600 1,440,000

稅後純益 -2,672,000 351,400 14,520,000

EPS ------------- ------------- -------------

未來三年損益預測表未來三年損益預測表未來三年損益預測表未來三年損益預測表

◎ 股本以面額 10 元計算。單位：NT$

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（年）

（年）

獲利成長分析獲利成長分析獲利成長分析獲利成長分析

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視當時情況而定分配股益（股）

NANA15.960.716-0.026每股純益

NANA60.42％

17.72％-0.18 ％利潤率

NANA295 ％470 ％年成長率（營業額）

20182017201620152014年度

單位： NT$

風險評估與分析風險評估與分析風險評估與分析風險評估與分析

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投資風險投資風險 // 投資報酬曁獲利分析投資報酬曁獲利分析投資風險投資風險 // 投資報酬曁獲利分析投資報酬曁獲利分析

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近期目標及計畫技術市場：營運目標為建立雲端社區服務提供者的專業形象公司，最終的目標是能成為整合服務的線上社區服務公司，在這個階段中必須增加對於技術的研究的投資，以及科技人才的養成。

中期目標及計畫內容 & 服務市場：培養專業的行銷能力和人力資源，包含週邊利益行銷 ( 如電子商務、廣告等

)，以滿足社區食衣住行育樂為目標，加強在內容市場所扮演的腳色，同時逐步跨足服務市場。業務推廣除增加消費者對品牌的認同度及忠誠程度，還必須把社群的經營理念何方法加入。

遠期目標及計畫遠期的營運目標則是預期達到整合服務的提供，因此服務內容除了既有營運項目外，增加協約服務協約服務以及受託服務受託服務，從近中期所累積的專業 know

how 、多樣化的服務，則做為知識、人才資料庫的基礎，而這些資料庫的建立提供更多的商業運轉模式的可能性。

未來展望未來展望未來展望未來展望