成立背景
海量資料擁有4種特性(4V)：資料巨大(Volume)、資料多樣性(Variety)、即時性(Velocity)、真實性(Veracity)，然而目前的技術焦點均集中在如何儲存及計算龐大(Volume)且多樣性(Variety)的資料，卻忽略了一項差異化競爭的關鍵特性—即時性(Velocity)。
成立目標
為了能夠即時對海量資料進行分析，IBM推出了InfoSphere Steams平台，並將此種處理串流的運算稱為江河運算(Streams Computing)，江河運算中資料不儲存在資料庫中，資料流過運算節點時就直接立即進行分析。將上百萬之物件及獲取之上百萬之事件，透過行動/有線寬頻網路導向位於雲端之Streams Computing平台進行即時性之處理與分析，開發能與人類、行動裝置、機器、感測器、各式應用程式之系統，以優化各式商業業務，可增加消費、提升營收；甚至可搭配社群網絡來獲取各式正在發生的事件，並自動給予即時之回應及相關處置，甚至預防犯罪的發生，進而打造更具intelligent之Internet of Things，稱之為iIoT。
為培養更多具巨量資料與iIoT相關知識及技術之學生進行學術研究及企業所需之人才，欲與國立交通大學(以下簡稱交大)建立長期且密切之產學合作關係，以研發先進技術及培養未來企業所需之人才，故而設立「交大-IBM iIoT研發中心」(以下簡稱本中心)，盼成為亞洲首個以學術研究為主之IBM研發中心。
中心空間
Centre office位於交通大學電子與資訊大樓415室，中心設備儀器存放於電子與資訊大樓地下空間，約20坪。
資源
- 硬體設備：
- 直立(大)GPU Server x 3
- 直立(小)GPU Server x 9
- 直立Server x 8
- 1U Servrer x 7
- 2U Server x 5
- Inventec Server 8 Hosts
- 軟體設備:
- InfoSphere Stream Computing
- IBM DB2
組織架構
中心合作教授
- IBM: Dr.Chang
- NCTU CS:教授7名
- NCTU EE:教授8名
- NTUT EE:教授2名
中心研究人員
- 主任：王蒞君教授
- 副主任：帥宏翰教授
- 博士後研究員2名
- 博士班學生12名
- 碩士班學生12名
- 專題生6名
- 助理2名
規劃及發展
- 與國內外相關研究中心密切合作，爭取大型國內外合作計畫
- 推動Streams Computing相關技術之課程教學
- 開發IoT及Big Data Analytics技術及創新應用
- 提供IoT及Big Data Analytics技術諮詢、技術移轉、及推廣各式智慧型創新服務及應用
- 培育具國際視野的高科技研發人才
- 提昇國內Streams Computing研究的技術水準
- 建立國際合作管道