主權AI時代來臨，企業該如何用自動化數據治理打好基礎？
Posted On 2025 年 7 月 7 日
AI競爭力的真正關鍵，不只演算法，還有資料治理
近日監察院指出，「無法坐視AI發展光說不「練」，行政院必須督同相關部會確實檢討資料治理嚴重落後主權AI發展及各界需求的問題。」其實，這不只是政府的問題，對企業而言也是一記警鐘。當企業紛紛投入AI應用，卻忽略資料品質與治理，將無法真正建立「屬於自己的AI資產」。
在主權AI時代，企業如何透過自動化的數據治理來建立堅實的基礎。在 AI 競爭力的關鍵不僅在於演算法，更在於資料的品質與治理。許多企業在導入 AI 時面臨資料品質問題，像是資料的準確性不足、完整性低、格式不一致等，這些問題其實嚴重影響了 AI 模型的訓練品質與效能。
為了解決以上這些問題，企業應導入數據治理平台，從準確性、完整性、一致性、即時性、可用性五大面向進行全面升級。
可以透過數據治理平台，企業可以建立屬於自己的數據主權資產，加速在 AI 模型訓練、提升跨部門資料同步、建立可信任的資料湖(Data Lake)，實現真正的 AI 主權。
一、AI不能只靠技術堆疊，資料品質才是關鍵
很多企業在導入AI時都遇到相同的痛點：
準確性不足：資料充滿錯字、異常值、誤輸入，導致模型輸出偏差。
完整性低落：資料欄位缺漏，關鍵欄位資料稀疏。
格式與邏輯不一致：同一個欄位在不同系統使用不同格式、單位。
資料即時性差：資料更新不即時，無法支援即時AI決策。
難以共享與再利用：資料分散在不同部門，無統一標準，無法重複應用。
這些問題都會直接影響AI模型的訓練品質與效能，更別提建立可掌控的「主權AI」。
二、自動化數據治理工具，提升五大資料品質指標
要徹底解決資料品質問題，靠人工整理遠遠不夠。企業應導入自動化數據治理平台，從以下五大面向進行全面升級：
準確性（Accuracy）：自動檢查錯誤輸入、異常值，搭配AI異常偵測模型。
完整性（Completeness）：掃描缺漏欄位，自動補值或發出補齊建議。
一致性（Consistency）：統一命名規則、格式、代碼表，確保跨系統資料一致。
即時性（Timeliness）：監控資料來源變化，自動觸發更新流程。
可用性（Usability）：轉換資料為可供AI、API使用的標準格式與欄位定義。
例如:偉康科技的資料治理平台內建 AI 品質監控模組，能在數據流入過程中即時分析資料品質、標記問題資料、推薦修正方案，真正實現「資料品質自我監控與自我修復」。
三、從基礎打起，才有真正的AI主權
導入自動化資料治理平台後，企業可逐步建立屬於自己的數據主權資產，帶來以下成果：
加速AI模型訓練：減少前處理時間，提升資料可信度與應用效率。
提升跨部門資料協同：標準化資料使各部門資料互通，解決資料孤島問題。
建立可信資料湖：為自研AI模型、分析應用、策略決策提供乾淨可靠的基礎。
這正是主權AI的起點不依賴外部資料源，企業也能打造出高價值的AI應用。
結論：主權AI不是夢，從資料治理做起
主權AI不能只是政策口號，更需要企業從底層做起。而資料治理，就是這場革命的第一步。
偉康科技資料治理平台協助企業：
自動化檢測與修復資料問題
提升資料可用性與一致性
為AI應用鋪設穩定資料基礎
如果你的企業也在思考下一步該怎麼走，現在就開始打造你的資料主權，才有可能在AI浪潮中站穩腳步、搶佔先機。
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