Etu看準企業Big Data資料科學專業技能需求強勁
Etu看準企業Big Data資料科學專業技能需求強勁

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

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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