痛點
數字對不上，AI 也幫不上
各部門數字對不上，開會先花時間證明誰的數字是對的。
商業邏輯藏在 Excel 公式與人工經驗裡，一換人就沒人懂。
資料品質不明，AI 導入前就先卡關。
我們怎麼做
五步建立 AI-Ready Data
- 邏輯盤點解析 Excel 公式、Stored Procedure 與業務規則，產出資料字典與 ETL 規格。
- 三層式架構原始層 → 清洗層 → 主題層，保留追溯能力。
- 自動化管線排程擷取、失敗警示、可重跑。
- 資料品質完整度、正確性等指標持續監控。
平台經驗
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
- 成本優先優先採用 serverless 等按量計費資源，用量成長再評估專用資源。
- 儲存與運算分離資料以資料湖為主，運算層可彈性調整。
- 權限集中、可擴充權限集中管控，可橫向擴充到其他部門與資料來源。
常見問題
常見問題
什麼是數據中台？
把分散在各系統與檔案的資料整合、清洗並統一定義的共用資料層，讓報表、AI 應用與預測模型都使用同一套數據。
什麼是 AI-Ready Data？
定義一致、品質可監控、權限清楚、能被 AI 正確理解的資料；這是 AI 答案可靠的前提。
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，依你既有的環境規劃。
導入需要多久？
依資料來源數量與複雜度而定，例如單一部門的報表自動化專案，規劃時程約 5 週（需求盤點到驗收）。
接下來可以看
評估你的資料是否 AI-Ready
預約諮詢，我們協助盤點資料現況與優先順序。