AI 與數據顧問
Data-First AI
用數據讓 AI 做對事
從資料盤點、數據中台到 AI 智能助理，我們協助企業建立答案有根據、流程真正省力的 AI 應用。
支援三大公有雲與主流數據平台
公有雲
AWSMicrosoft AzureGoogle Cloud
數據平台
DatabricksSnowflakeAmazon RedshiftAzure Synapse／Microsoft FabricGoogle BigQuery
BI 與 AI
Power BITableauAmazon BedrockAzure OpenAIGoogle Vertex AI
從你的情況開始
你現在最想解決的是？
選一個最接近的情境，直接看對應的做法。
為什麼 AI 導入卡關
多數企業的 AI 導入，卡在數據
問題通常不在模型，而在資料與流程。
資料散在 Excel、各部門系統與雲端，口徑不一，AI 的答案無法被信任。
POC 做得漂亮，卻接不進日常流程，無法規模化。
每個新問題都要等 IT 做報表，決策速度跟不上市場。
為什麼是 Datas
從數據起家，所以 AI 做得更穩
我們從數據中台與報表起家，熟悉企業資料真正的樣子。導入 AI 時，先把數據打底，答案才可靠、才用得久。
- 數據優先先盤點邏輯與資料品質，再談模型。
- 雲端中立配合你既有的 AWS、Azure 或 Databricks 環境。
- 落地導向以可衡量的成果交付，接進日常流程。
方法論
四步讓 AI 落地
- 數據盤點拆解流程，盤點資料來源與商業邏輯。
- 建置中台三層式架構整合資料，建立單一事實來源。
- AI 應用依情境開發智能助理、Agent 或預測模型。
- 維運優化監控、成本控管與持續迭代。
成功案例
真實落地的成果
案例皆經去識別處理。
常見問題
常見問題
Datas 數據思提供哪些服務？
我們是 AI 與數據顧問，提供 AI 智能助理（RAG）、AI Agent 流程自動化、預測與分群模型，以及數據中台與資料工程，從資料盤點、開發到維運一站到位。
資料還沒整理好，也能導入 AI 嗎？
可以。我們會先盤點資料來源與商業邏輯，必要時先建立數據中台，讓 AI 讀到一致、可信的資料，再導入 AI 應用。
支援哪些雲端與數據平台？
支援 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud 三大公有雲，以及 Databricks、Snowflake、Amazon Redshift、Azure Synapse／Microsoft Fabric、Google BigQuery 等主流數據平台。
如何開始合作？
透過預約諮詢與我們聯繫。流程為需求訪談、架構設計、開發實作，到驗收與持續維運。
你的資料，準備好迎接 AI 了嗎？
告訴我們你的情境，我們協助判斷從哪個場景開始最快見效。