有感於民眾對政府開放資料不太了解，Open data taiwan（ODTW）日前邀請國發會資訊處處長簡宏偉和經濟部工業局知識服務組副組長林俊秀，從政策與應用面談談目前政府開放資料（Open data）的推動現況。

政策面盡量開放各部會資料

國發會資訊處處長簡宏偉指出，開放資料的核心在於取之於民，用之於民。「最重要的是把所有的政府資料開放出來，民間自然會去應用，政府不必什麼都做，也不應該干涉民眾如何使用。」政府開放資料其實牽涉政府文化的改變，得說服政府機關把門打開，達到資訊透明及公民參與的目的。此外，他認為開放資料不只對民眾和產業有幫助，受益最多的是政府本身，可以協助跨機關服務的整合和資料交換。

政府開放資料推動策略（國發會提供）。

簡宏偉指出，政府資訊公開只是形式上的公開，滿足知的權利，但若是用PDF檔呈現，民眾無法使用，也不能算是真正的「開放」。資料開放強調的是「用」的權利，由於政府資料屬於公共財，要讓民眾可以直接使用資料。目前，對政府機關開放資料的原則，以既有的生活資料、免費、符合法規、開放格式能易取易用等原則為優先，讓各機關可以立即開放，不需為了開放資料特別花錢標案，或把力氣花在製作app。

政策推動分為兩階段，去年為第一階段，要求各二級機關開放50項資料集，第二階段則以應用為核心，由工業局負責，目前規劃交通觀光、經濟金融、公共服務、食品安全、醫療保健、開店展店等主題，邀業者及政府對談，了解產業對開放資料的需要。截自4月底，已有2734項資料集放在政府資料開放平台。

產業面以主題蒐集產業可用資料

工業局知識服務組副組長林俊秀表示，工業局負責開放資料的產業應用，量化目標為推廣觸達至少100萬人次為主，以及競賽與輔導創造100件應用。具體的作法為：一，加速推動民間與產業認知，包括全國159所大專院校投入資服競賽「Open Data加值應用組」，此外，由於政府有意推動創業，目前由政務委員馮燕負責整合創業資源。工業局辦理Open Government Data創意應用競賽，對象為成立2年內的小型公司、新創公司及SOHO族。二、塑造創新應用示範標竿，工業局投入3,700萬補助款，輔導商業應用和創新產品與服務輔導。三、掌握民間需求，建立跨部會資料需求盤點機制。四、促進Open Data聯盟跨國合作，帶台灣業者赴英參訪，也引進美國Open Data實務課程。

工業局推動開放資料應用方向（工業局提供）。

政府、民間　想像不同調

然而，整場座談會，對於開放資料的想像，政府和民間的主軸顯然不同。國發會將開放資料視為政府改造的一環，工業局則著重在產業加值應用。但民間則強調政府2.0，除了電子化政府之外，政府當平台，也加入公民參與，與政府相互對話，而非過去無交集或對立的兩方，才能達到真正的開放政府（Open Government）。

Opendata taiwan發起人張維志認為，開放資料應該是政府為了自身業務所產生的資料，在民眾使用的同時，也能對政府加分。像是公廁資料，民眾若是做乾淨資料評比，對政府的好處就是得到民眾回饋，也能讓政府願意繼續開放。

針對產業加值應用，張維志說，開放資料其實不能視為「產業」，而是可以嵌入許多產業的資料來源，政府不應該一開始就把推動開放資料放大成產業來運作。應該要問除了應用以外，受益者是誰？因為人民應該是第二層受益者，要先往民主參與的方向推動，下一步再談商業發展，因經濟發展而生的加值應用，應該視為開放資料的附加價值而已。

當天資料：
國發會資訊處處長簡宏偉簡報檔
 工業局知識服務組副組長林俊秀簡報檔

專題系列：
[[Open data專題]Part2政府開放資料5大問題絆腳

32352) [Open data專題]Part 3政府開放資料起步走，應用加值還有成長空間

延伸閱讀：Open Data應用案例病後人生、資料新聞學

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。

【Open Data專題】Part1政府開放資料，政府及民間仍在磨合