上一回說了一些STEM 例子，今回我們來看看STEM 與大數據的關係。很多人單看大數據一詞便以為這是指很多的數據，但其實大數據是需要符合以下的要求：
1. 數據量
– 大量數據而非結構化，你可想像成不單只是excel中單一張Sheet的列與行的關係，而是有很多Sheets 跟不同的列與行的關係。
– 量可以達到以petabytes計算（1PB ＝ 1,024TB ＝ 1,024,000,000GB）
2. 數據增量速度
– 增量速度超快，從互聯網四面八方搜集回來的數據
3. 數據多元維度
– 不會像傳統的結構化數據類型，會出現非結構化類型數。
– 非結構化和半結構化數據類型，文本、音頻和視頻都是其中的數據。
大數據同STEM 有什麼關係？
我在大學年代⋯⋯那時還是剛剛開始有智能家居這研究課題，現在小學生也不會陌生的課題，正好可以好好解釋這關係。智能家居的核心是 IoT (Internet of Things 物聯網)，即是智能家居裝置必須連接互聯網。
那些智能家居裝置連接到中央智能家居管理系統（可以是分散的），再把數據作分析並製作成AI模型。然後由於有模型運行，使智能裝置更人性化，合符家的需要。很難明白吧？我舉一個例子，大家就會明白。
例如一部有恆溫的智能冷氣，它連接到智能家居中央系統。系統探測室內外的溫度，濕度，氣壓等並將數據儲存，再利用智能助手 (如App，Siri，Google 助手)在不知不覺間問用家：你認為現在冷熱的感覺和舒適度等同時將數據儲存。
智能家居中央系統慢慢地利用這些數據製作出AI模型，並跟據AI模型作恆溫。如用家每次在室外超高30度時，剛剛啟動冷氣，而冷氣調到25-28度時，用家都會說很熱和不舒適，系統經過學習就會懂你的心意並把溫度調到你認為舒適的感覺。
看看這例子你便會明白，智能冷氣可利用不同的感應器與及編寫好的程式，不斷收集用家回饋、室內室外環境、甚至連接到天文台拿天氣預測數據來分析，再利用編寫好的程式和工程技術來製成這裝置。
此例子每分每秒的數據量，增長速度及數據的多元維度再結合STEM的技術就是活生生的例子。你可能會說學生如何做冷氣？不要緊，下回我就走進學校，和大家看看活生生的例子。
關於Hillman
一個在電子學習打滾了十載的IT人，不停去和教師構想及創出新的電子學習教學法，希望利用電子教學發揮學生的潛能及打破傳統教學模式，藉此提升學與教的質索。他經常在教育局「打遊擊」，教授PDP和教師分享電子學習在世界的最新發展。Hillman為香港電子教育發展商會 (HKEDA)會長及八達科技有限公司科技總監。
