10分鐘讀懂Open Data
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2014.07.31 | 科技

[2014年8月號雜誌精選]

Q1 開放資料是什麼?

A1 開放資料(Open Data)、大數據(Big Data)兩者常被混淆。根據英國2012年發布的「開放資料白皮書」,開放資料指的是資料可以被任何人近用(Availability and Access),而且是可重製(指資料修改)、機器可讀(machine-readable)的資料格式,最重要的是,「沒有」任何使用或散布的限制。因此開放資料意涵重在「開放」兩字,是一種強調開放精神的態度及運動。而大數據重點在分析一堆高頻率獲取、大量、各種結構與類型的資料,是獲取「價值」的一種架構和技術,強調的是大量資料的商業價值或社會價值。

Q2 開放政府資料又是什麼?

A2 「政府部門」和「公有企業」本身在經營上的需要,持續生產大量資料與文件,這些資料大部分是公共資料,因此應開放提供給大眾使用。

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Q3 開放政府資料為什麼重要?為什麼我應該要關注?

A3 也許你要說,政府目前還有很多事情比開放資料更重要,如核四續建、勞保破產、五都房價高漲等問題,開放資料和這些議題比較下不是「大事」,那你就太小看開放資料的重要性。以續建核四的爭議性來看,台灣現在到底缺不缺電?電力的需求預估都是台電自己估算,台電、工業局等政府單位應將電力需求評估所需資料全部開放攤在陽光下供大家檢視。

除了民生問題,開放政府資料也可以增加民眾對政府官員的監督力量。舉例來說,英國政府公開薪資高於15萬英鎊(約769萬元台幣)的公務員姓名、級別、職稱及年薪比率,以及台灣g0v零時政府公開政府預算編列與使用。在政府縮減預算、財政吃緊時,可以分析開放資料,知道政府預算如何使用,找到更有效率的預算使用方式。對於政府與民眾來說是雙贏的模式。

Q4 資料開放一定能帶來商機嗎?

A4 開放政府資料也是一個創業資源,創業家可以根據資料改善或是創建新的商品與服務。根據麥肯錫2013年研究報告指出,開放資料在交通運輸、教育、健康醫療等領域,預估全球每年最少可產生3.2兆美元(約96兆元台幣)產值。不過資料必須經過第三方整理分析,和生活中情境連結,解決生活問題,才能彰顯社會價值或商業產值。若沒有活躍的開放資料創業團隊或第三方開發者,所有產值數字只是空談。

Q5 各國開放政府資料的狀況?

A5 根據英國開放資料研究院(ODI)與網際網路基金會(World Web Foundation)的2013年年度報告「Open Data Barometer」,英國政府開放資料執行及成效排名第一,美國、瑞典、紐西蘭、丹麥、挪威僅次在後。英國在Open Data政策落實的成效受到高度肯定,領先歐洲各個國家。

英國是由前任首相布朗(Gordon Brown)與現任首相卡麥隆(David Cameron)等人推動,由政府最高領導人出面推動,底下各級層的配合度與整合度高。美國則是由總統歐巴馬發布行政命令,強硬要求政府各部會按照規定開放資料。

Q6 台灣開放政府資料的現況?

A6 台灣從2013年國發會設立「政府資料開放平台」(data.gov.tw)開始,已經開放2,017項以上的資料集,有超過160萬次瀏覽人數與51萬次資料下載,除了中央地府,雙北、台南市、宜蘭等地方政府也投入開放資料平台。同時台灣也有很活躍的開放政府組織,如g0v零時政府。

但台灣中央與地方政府開放出來的資料,在品質和數量上比英美等國仍有很大差距,多停留在把資料公布出來衝量的階段,卻沒有注意資料網路易用性、即時資料更新、機器易讀性、開放授權等問題,開放出來的資料雜亂無章、品質不高,很難被第三方開發者統整利用。

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(更多精彩內容請見2014年8月號《數位時代》「開放!科技新倫敦」,全國7-Eleven、誠品等各大書店熱賣中。尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第243期)

關鍵字: #開放資料
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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