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國立交通大學 管理學院資訊管理學程 李永銘所指導 董純甫的 建構大數據工程資料分析系統-以V半導體公司為例 （2015），提出AVITA 記憶體 擴充關鍵因素是什麼，來自於巨量資料、工程資料分析、半導體、賽仕。
建構大數據工程資料分析系統-以V半導體公司為例
為了解決AVITA 記憶體 擴充 的問題，作者董純甫 這樣論述：
每家半導體業者都追求營收的成長，為求營收的成長，必須不停地發展更新的製程技術，更多的產出，更好的良率，更佳的產品組合。在台灣的半導體產業發展歷史上，從過去0.5um 到新的20 Nm，從動態隨機存取記憶體(Dynamic Random Access Memory，DRAM)到邏輯(Logic)產品，從單一晶圓廠(FAB)到Mega FAB甚至Giga FAB。隨著半導體製程的精進與產能的持續擴充，在晶圓(Wafer)生產過程中的資料量已經呈倍數增加。既有的工程資料分析系統架構無法快速儲存與處理如此大量的資料，此將導致良率的問題無法被正確鎖定解決，也讓問題影響的時間拖長，對公司營運造成影響。在
近期大數據(Big Data)引起了一個風潮，Big Data彷彿是一個解決分析問題的萬靈丹。有許多論文提到如何架構分散式的Big Data平台，但少有論文談及各種不同型態資料在過去系統架構下如何移轉到Big Data平台，與移轉至Big Data平台的挑戰與經驗。本案例透過架構一個Big Data工程資料分析系統，包含資料平台與分析系統的建構。並描述現有Big Data平台如何進行整合這些資料，確保在量(Volume，資料大小）、速（Velocity，資料輸入輸出的速度）與多變（Variety，多樣性），真實性（Veracity）四個Big Data要素都能維持其有效性，最後滿足工程資料分析
系統分析品質要求。