演講摘要
Database
　　資料庫簡單的說就是把資料組織成很好的結構然後加以管理。Database中的資料結構分做兩種，一種是Schema 方面，屬於比較 logical 的層次；另外一個結構是它的儲存的結構，是屬於比較底層的。

傳統資料庫的Data Management
　　資料管理，對傳統的文數字的資料庫來說是對比較上層的資料作模組化的工作。像是利用Relation data model跟各式各樣的資料結構跟table來達到query 的 optimization跟Transaction 的 management。在網路興起後，有分散式的資料庫、Multi-Database、平行電腦等技術來讓資料庫的技術更好。

多媒體資料庫
　　新興的資料庫例如像是Multimedia database，主要包含的是對影像或者各種聲音表達的資料處理。由於多媒體的資料，跟傳統的文數字資料不一樣，必需採用Content Based Retrieval的觀念來處理，先對media自動化的取出其中一個features，然後做出對應的index檔來。 Image：藉由color、shape、texture等features Video：利用image的基本特性做分析，再加上一些方法，shot-cut detection，shot-change detection，key frame等做資料處理。 Music跟song：對melody，rhythm，chord，theme等作資料處理。

Web Mining
　　熱門的web上，可以研究access log看看是否有什麼資料可以從中發現，例如像是同一user的behavior，或者不同user之間會不會有類似的behavior或interest。Data mining主要就是希望能夠從大量的資料中"獲得knowledge"，或者說是取得所要的information、rule、pattern；然後利用所取得資料，或者分析出來使用者的行為，像是做association rule的研究，或者sequential pattern的尋找，或者研究是否有任何的週期性等，然後設計出更符合使用者的web站台等等。

Mobile Database
　　在mobile方面，資料的處理第一個遇到的問題就是location management，有兩種處理方式，一個是當mobile在cell之中移動時候，做registration；或者是用track的方式來處理。藉由這樣的方式之後，可以對mobile的移動資料作個處理，然後就可以分析如何去做可以minimize location management cost。 另外一個問題是data broadcasting的問題，資料的廣播會不斷的循環,像一個圈圈一樣,當等到所要的資料時再把它抓出來；或者是用build index的方式告訴你所想要的 data 再過多久之後會來，但是只在資料量大時才會有其效益。最後希望可以做到的就是當broadcast的同時可以做data processing。

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