分類: 數據治理

數據是新的資產，但前提是它必須被正確管理 從歐洲的GDPR開始，各國紛紛加速建立數據治理相關法規，讓「怎麼用數 […]...

AI 時代企業面臨的數據挑戰 「AI的問題，很多時候不是技術，而是放錯位置。」這句話在企業導入AI的過程中，其 […]...

加入為 Google 偏好來源 「AI不是風險來源，但沒有治理的AI，一定會變成風險放大器。」— 歐盟AI A […]...

加入為 Google 偏好來源 近年來，隨著企業陸續啟動 SAP HANA 等核心 ERP 系統的升級評估，「 […]...

AI 時代企業面臨的數據挑戰 近年來，隨著 AI、大型語言模型（LLM）及 Agent AI 快速發展，高科技 […]...

在半導體晶圓代工廠邁向「AI優先」與智慧製造的浪潮下，透過MCP串接Gemini、GPT等大型語言模型來做AI […]...

批次數據時代的終結 傳統的數據處理模式是這樣的：每晚深夜，ETL 程序跑一次，把各源系統的數據抽取出來、清洗、 […]...

在主權 AI與工業 4.0 交織的轉型浪潮下，台灣製造業與半導體廠正面臨一個隱形數位危機：資料雖然龐大，卻無法 […]...

大家都在談AI，但真正的瓶頸其實是數據資料 這幾年各產業幾乎都在加速導入AI，金融業在做風險模型、政府在推AI […]...

AI帶來的問題，開始變得很現實 「我們需要的是值得信任的AI。」這句話這幾年幾乎在各國政策與討論中反覆出現。但 […]...