[書介] 《大數據與太陽花》：數據與資料背後的秘密|數位時代 BusinessNext

9月底香港所爆發的罷課與佔中社會運動，再次引起全球媒體的關注，看著電視台轉播，擠滿香港街頭的人群的畫面，總讓人想起今年台灣318太陽花學運當時，在立法院附近靜坐抗議的學生與民眾、330凱道遊行中有50萬人站出來。媒體每天在追補的就是數字的量，「量」代表這場運動的能量與能耐，也代表這個社會運動是才剛開始？還是已準備進入尾聲？

談到「量」，很容易讓人聯想起，這幾年一直被大家提到的一個名詞「巨量資料」（Big Data）。大約從2005年以後，全球所生產出的資料量就開始飛躍式的成長，各種資料隨著網路、社群、數位化等等各種形式與設備的演進，大量產生、大量累積。《大數據》的作者麥爾荀伯格（Viktor Mayer-Schönberger），就曾說：「如今大數據已經從量變產生質變，甚至也會改變人們思考事情的脈絡與研究方法。」

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談巨量資料、大數據的專業書籍，從技術到趨勢比比皆是，關鍵評論網特別將網站上探討大數據的數篇文章集結成這本《大數據與太陽花》電子書，讓大家了解巨量資料有哪些應用。無論是在教育學習、疾病預測、甚至太陽花學運都可應用巨量資料分析，了解參與行為背後所代表的社會現象、價值觀。

例如，透過研究分析Google關鍵字可以預測流感下一個出現的地區，透過收集早產兒心跳數據，加以分析，可以即早用藥治療預防早產兒受到感染。大數據除了對疾病有預測、預防的功效之外，也對促進購買有助益，例如亞馬遜（Amazon.com）網路書店透過分析顧客購買商品的模式（patterns）與喜好，當顧客挑選某商品後，在下方透過「推薦購買」功能的方式，讓客戶願意再多放幾筆商品進入購物車。在成堆的資料裡，怎麼用數據去分析、去預測？麥爾荀伯格說：這就是透過巨量資料找到「相關性」。

巨量資料彼此之間的「關聯性」，比起過往我們習慣用「因果關係」來解釋事情，也許更具有對事件洞察透澈的面向。

例如，本書裡有一篇是台北大學社會系在太陽花學運期間，在立院四週進行問卷調查計畫，試圖想描繪出參與靜坐的人口圖像。透過四天的抽樣調查，共回收989份問卷，了解哪些人（學生或社會人士的比重）支持這場學運、以及澄清或回答某些人對運動參與者錯誤的想像。
例如，有人認為參與者通常不是來自自然領域的學生，這樣的說法在調查結果看來是稍稍偏離事實的，因為參與靜坐的有來自全國一百多所大專院校各科系的學生，包括：人文學門、工程學門、商管、藝術、醫藥等各科系，其餘參與的社會人士也是來自各行各業，並非只屬於某些領域。

巨量資料只是顯示「變化」，但不能告訴我們如何應對變化。如何在量的變化之間，找到關聯性，並加以利用，才能讓巨量資料發揮巨大的效能，並告訴我們資料背後所隱藏的秘密。

就像中研院歷史語言研究所研究員黃銘崇在本書中提到：巨量資料不僅只是看量大，還要包括資料的完整性，包括你和誰在一起、在哪一條街靜坐、待了幾小時、拍了哪些照片或影片、有什麼感想等。每一個個體的故事集合起來，就有數十萬個故事，而形塑了太陽花運動的歷史學巨量資料。在這些量與資料的背後，也許可以整理與分析出更多趨勢或現象，讓我們能更理解彼此。

(作者Jasmine,曾擔任科技媒體記者，現為Readmoo特約作者。)

《大數據與太陽花》（零元免費領取！）

「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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