開放資料向前走 ! 國家級資料長、開放資料原生企業、跨國合作協議紛至沓來
開放資料向前走 ! 國家級資料長、開放資料原生企業、跨國合作協議紛至沓來
2014.10.25 | 科技

這將是一個新的開始,當開放資料(Open data)在各國的發展,已經成為企業與政府共同努力突破的方向時,等同宣告開放資料在未來競局的價值。目前在美國,除了政府積極投入開放資料,以開放資料為營運核心的原生企業已經多達500家;法國則是把開放資料事務處理專業化,正式設立國家級的資料執行長(Chief Data Officer, CDO)一職;韓國甚至制訂「開放資料法」,讓政府機構訂定年度開放資料計畫時有所依據。台灣在開放資料的策略上,也從閉門造車轉向國際合作,日前宣布分別與美國和南韓簽署合作協議。

其中,台灣Open Data聯盟(ODA)與韓國NIA振興化情報院開放資料中心簽訂合作備忘錄(MOU),希望能與韓國政府在開放資料領域議題上相互交流,加強人才、技術和法律等相關活動的合作。此外,也與美國的智慧信息披露小組(White House Task Force on Smart Disclosure)簽署合作意向書(LOI),共享開放資料相關的資源和經驗。

簽約儀式於經濟部工業局舉辦的「開放資料國際論壇」上進行,並邀集美、法、韓三國開放資料的專家學者,分享各國政府開放公共資料的經驗。台灣ODA會長彭啟明表示,政府資料開放平臺自去年上線至今一年多,已開放的政府資料約為3,000多筆,而韓國的「開放資料法」於去年10月正式生效後,開放政府資料從原先的1,300筆,暴增到1萬多筆,開放速度比台灣快很多,值得台灣借鏡學習。

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(圖說:經濟部工業局於24日舉辦開放資料國際論壇,並分別與美國和南韓簽署LOI和MOU,多位國際開放資料專家發表開放資料的趨勢。圖片來源:李欣宜攝)

而美國Open Data 500的計畫總監兼《Open Data Now》作者,Joel Gurin也特地來台分享美國政府開放資料的現況。Gurin表示,開放資料的好處主要有三個:增進社會福祉、促進效率和鼓勵創新,但除了經濟發展之外,更重要的是要去思考開放資料能為社會帶來什麼助益。

美:開放資料商機大,改變商業模式

Joel Gurin引述麥肯錫的研究指出,開放資料所帶來的全球商機規模高達3到5兆美元,美國因開放資料而生的企業目前已至少有500家,涵蓋教育、醫療、運輸、節能和財經五大領域。以去年被美國農業巨頭孟山都(Monsanto)收購的天氣保險公司Climate Corp為例,一改以往保險公司提供給農民的農災保險金前必須先清算農田的每公畝產量和災害受損狀況,才核發保險金給農民,Climate Corp利用國家氣象局所提供的30年氣象資料結合地理調查資料,計算出極端氣候可能發生的機率,農民可以事先為農作物購買保險,只要極端氣候發生,農民就會自動獲得補償金。

Joel Gurin說:「隨著開放資料越來越多,許多以往我們從來沒有想像過的商業模式將會逐漸誕生。」政府應該摒棄故步自封的傲慢心態,停止將所有檔案收為己用,以為自己是檔案的擁有者就可以任意處理資料,政府應將檔案免費公開。

法:總理直轄資料開放,設資料長,籲部會正視

針對如何加快政府開放資料的腳步,直屬於法國總理的開放資料小組Etalab副秘書長Laure Lucchesi認為,跨部會的整合很重要,Etalab自2011年成立至今,目前已有6萬多筆公開資料,除了政府部會的資料,也有來自新聞記者和民間部門自主公開的檔案。由於政府資料開放需要不同部會的配合,Etalab由總理直接指導,總理會親自去各部會宣導開放資料的重要性,讓各部會配合政策開放資料。

而在開放資料平台的建置上,Laure表示,他們當初在建置網站時花了半年廣納使用者意見,邀請使用者一同加入網站設計,就是希望資料開放平台能夠符合使用者的需求。法國政府並於今年9月正式加入資料執行長(Chief Data Officer, CDO)一職,負責協調政府開放資料事務,提升政府執政效率,顯示法國政府對開放資料的重視。

韓:訂定計畫,由上而下推動

韓國NIA情報化振興院副主席暨開放資料中心執行長姜東碩(Kang Dong Seok)表示,韓國的「開放資料法」從去年生效後,成立開放資料理事會,要求政府機構應訂定年度開放資料計畫,下轄四個單位,兩個負責宣導開放資料政策,兩個負責排除執行過程中遭遇的困難。

姜東碩表示,韓國希望在2016年達到開放60%政府資料的目標,在2017年時政府開放資料的API能夠從503個增加到3,000個以上,因為政府資料越開放,執政效率就會越好,也會帶動民間企業的發展。

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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