Etu看準企業Big Data資料科學專業技能需求強勁|數位時代 BusinessNext

根據市場調查機構 MarketsandMarkets 的報告顯示，2012年到2017年包含軟體、硬體、顧問服務的全球 Hadoop 與巨量資料分析市場複合年成長率超過50%，預期到了2017年，市場總值將成長至13.9億美元。面對這股巨量資料潮流，現階段市面上已有許多 Hadoop 工具可以協助企業在儲存、處理、分析巨量資料上更加便利；而選擇一個簡單易用的 Hadoop 平台，將可讓企業能更有效率地處理大量、即時、多結構化的資料。以開發 Hadoop 平台系統及解決方案著稱的亞洲 Big Data 領導品牌 Etu，憑藉著在兩岸三地的企業市場經驗，考量 Hadoop 在商務與技術發展趨勢下的需求，以及資料科學人才的需求量激增，特別設計了類似捷運路網的「Hadoop 直通學習地圖」系列學程，引領企業內的各種職務角色善用數據，並趁早培育資料探勘人才。

Etu 負責人蔣居裕表示：「我們發現一般台灣坊間的 Hadoop 相關課程，較著重在廣泛的『系統管理員』或『軟體開發者』基礎知識的教授與簡單操作，在一堂綜合入門的課上完後，就沒有進一步系統化與專門化的課程可以繼續深入學習與應用實作，這對於企業要儲備巨量資料應用能量與個人專業知識累積來說，都留下了遺憾與缺口。Etu 希望透過這種首創自由組合課程的方式，協助企業內各種職務的人員，在一開始就對 Big Data 與 Hadoop Ecosystem 技術有正確的認識，降低門檻，提高學習效率及彈性。另外，『一站學點』、『跨站學面』，也可以橫跨職務內容，學習資料科學家所需的綜合技能。」

Etu 自去年首度推出台灣唯一 Big Data 認證課程後，已吸引數百位學員參與，由於學員反應極佳，今年7月起更推出了全新的「Hadoop 直通學習地圖」系列學程，細緻地規劃了「L1 企業 Big Data 第一天系列」與「L2 企業 Big Data 前進系列」，直接以企業內與巨量資料相關的「職務--學習目標」來設計課程，如 IT 綜合角色、軟體開發者、資料分析師、行銷者等，搭配由入門到進階的學習地圖規劃，同一種角色，可能具備一到多個階段的學習目標。例如 L1：「軟體開發者的 Hadoop 第一天」、「軟體開發者的 NoSQL-HBase 第一天」、「全員的 Big Data 第一天」；為深化學習，亦設計了進階的 L2：「軟體開發者前進 Pig」、「軟體開發者前進 Hive」、「軟體開發者前進 NoSQL-HBase」等技術實作課程。

「Hadoop 直通學習地圖」系列學程根據各課程的「學習目標」，也首度由學程委員會遴選 Etu 內外學有專精、實戰經驗豐富的資深從業人員，參與編撰特製的教材與設計 Hands-on 實作教案。而隨企業市場需求的演進，也會動態增添新的課程。對 Cloudera 的 Hadoop 相關認證有興趣者，也可透過本學程，先對 Hadoop 技術有一定的熟悉度，能夠增加證照取得的機會。至於認證考試及收費方式，則視個別課程的學習目標與設計而有所不同。

「Hadoop 直通學習地圖」系列學程內容如下：
L1 企業 Big Data 第一天系列課程
----L1-B 全員的 Big Data 第一天
----L1-A 技術人員的 Etu Appliance 第一天
----L1-D 軟體開發者的 Hadoop 第一天
----L1-H 軟體開發者的 NoSQL-HBase 第一天
----L1-V 資料分析者的 Visualization 第一天
----L1-R 行銷者的精準推薦第一天

L2 企業 Big Data 前進系列課程
----L2-P 軟體開發者前進 Pig
----L2-I 軟體開發者前進 Hive
----L2-H 軟體開發者前進 NoSQL-HBase
----L2-V 資料分析者前進 Visualization

各系列課程詳細資訊，歡迎瀏覽 Etu 官方網站 www.etusolution.com。

關於 Etu (知意圖)
Etu 以亞洲為舞臺，是專為企業提供 Big Data End-to-End 解決方案的領導品牌。Etu 致力為產業客戶發展完整的軟、硬體，以及整合後的資料處理、分析，與未來擴充時所需的整體解決方案。協助客戶探勘企業內部的巨量多結構資料價值，使其能簡易地擷取潛藏在其中的商業價值。
Etu 團隊成軍於 2011 年，採台北-北京雙基地並行發展的營運模式，由一群累計擁有 30 年以上 Big Data 技術經驗的專業人士所組成，以共同的巨量資料分析夢想而相聚，並深知分散式運算架構、軟體為王，與自動化管理，才是雲端運算的真諦。早在 Apache Hadoop 誕生以前，Etu 核心成員就已經深入 Big Data 處理技術的發展，參與過世界級的大規模線上服務，與系統管理營運，在商業環境中運行過數百到上萬個節點的服務叢集，實現了先進技術的產業實踐驗證。Etu 數位成員擁有業界目前稀有的 Hadoop 專業認證：Cloudera Certified Developer / Administrator for Apache Hadoop。更多關於 Etu 訊息，請上 Etu 官網：www.etusolution.com

關於精誠集團
精誠資訊 SYSTEX Corporation (台股代號6214) 成立於 1997 年，擁有 3,000 名員工，超過 40,000 家企業客戶，為台灣跨足兩岸三地及東南亞的亞洲區域級資訊服務領導廠商。精誠資訊 2012 年合併營收為新台幣 145 億元，於台灣、中國大陸、香港、新加坡、泰國，以及印尼等地設有48個營運據點。根據 2013 年 5 月天下雜誌「臺灣五百大企業調查」，精誠資訊連續七年居台灣軟體業第一。
精誠資訊長年深耕金融產業，並橫向拓展電信事業、政府機構、醫療院所、行動支付，與零售流通業等垂直行業應用、跨行業應用與IT基礎建設，提供客戶創新的科技應用策略、高品質的服務，與完整的IT解決方案，轉化IT創新為推動企業前進、成長的力量，同時成為企業共創雙贏的策略夥伴。歡迎上網查詢更多關於精誠資訊訊息，公司網址：www.systex.com.tw。

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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