為什麼打造一支資料科學團隊如此重要?
為什麼打造一支資料科學團隊如此重要?
2015.08.24 | 科技

大數據真有這麼神奇嗎?要有多少資料才算是「大」數據?傳統數據分析跟大數據分析有什麼不同?一個接著一個的疑問,是許多企業在迎接大數據潮流中可能面對到的問題。如果覺得「大數據」這三個字看起來神秘而悠遠,可敬而不可親,那麼何不先從建立一支企業內部的「資料科學團隊」開始?經實地分析資料、踏實地從資料中創新找商機,那麼,或許大數據三個字幾年之後也將不再是遙不可及的神話了。

2015年台灣資料科學愛好者年會於8月20~23日在中央研究院盛大展開,過往為期兩天的年會內容,今年加長為四天,除了年會主要議程外,還包含了「R資料分析上手課程」、「g0v零時政府黑客松」、「DSP資料開竅・企業論壇」、「資料新聞實戰營」、「Hadoop/Spark 資料科學快速體驗營」、「地圖資料視覺化課程」等內容。

在21日的「DSP資料開竅・企業論壇」活動中,中華電信、宏碁物聯網事業處、通用移動(GMobi)、沛星互動科技等企業,則個別分享自家企業如何培養資料科學人才、建立資料科學團隊並透過數據發掘新的商業模式?
資料科學年會

IT單位不只要會蒐集數據,還要學商業分析

為什麼打造一支資料科學團隊如此重要?中華電信總公司資訊處科長楊秀一表示,資料科學的核心知識可以分成三部分,分別是幫助客戶帶來營收的業務能力、IT技術以及量化分析技巧,三者之間的核心交集知識包括IT人員必須懂驗證統計的結果、會用說故事的方法解析數據背後意義、和業務人員合作的能力等等,不過,多數的人卻只能擁有其中一到兩項的技能。

資料科學年會
(圖說:傳統數據與大數據分析比較表。圖片來源:蘇宇庭攝影。)

「期待人人都是擁有三種領域的能力是不切實際的,打造資料科學家團隊才是務實的做法。」楊秀一說,懂得做資料探勘(Data Mining)的人,不一定懂商業分析,然而「分析」這件事情應該是往外延伸,變成跨部門的合作。

研究機構Gartner曾經預期,在兩到三年之後,「大數據」就不會再是神話,資料探勘的系統會直接嵌入在企業內部的IT基礎建設,形成企業很自然的一部分。「所以現在應該要開始培訓,讓IT人員有機會進入到這個領域,去學習匯集分析的方法,創造業務機會。」楊秀一說。

楊秀一接著強調,「現在連買車買房都可以大數據,分析已經是各企業單位重視的事情,雖然路程比國外慢了兩年⋯⋯分析不是只有專家與業務單位的事,IT單位也可以,也應該要學著運用分析技術,而且IT人員最懂系統的流程,更要進一步掌握商業的know-how、具備創新能力。」

中華電信已從今年開始啟動了資料科學團隊培育計劃,由公司內部的IT人員自行報名,授課內容著重在商業分析心法、商業論戰、巨資技術等課程,目標希望IT人員成為企業內部資料科學團隊的中堅戰力。

確立目標,創造Try and Error的空間!

但是在企業內部打造一支資料科學團隊又談何容易?東森科技、隆中網絡大數據顧問趙國仁說,「跨」是打造資料科學團隊的核心價值,但是「跨」就會踩到別人,會遇到很多部門組織的阻力,還必須要跟現有系統做整合,「人家為什麼要讓你整合?人家為什麼要花功夫幫你找Data?這牽扯到權力關係。」

既然跨組織這件事本身就會碰到許多問題,那又該怎麼辦?趙國仁的答案是「既然會失敗,那就快點失敗吧!」他接著說,早點失敗,才能快速調整。

趙國仁也建議,企業可以從建立資料探勘系統開始,不要一下子就要趕著到資料分析階段,最重要的,是企業必須給團隊足夠的時間和信任,不斷做實驗,慢慢找到自己的核心價值;此外,一個強而有力的領導人也很重要,他必須能夠承擔來自股東和公司內部不同單位給的壓力。

沛星互動科技(Appier)營運長李婉菱也舉自己公司實際營運的狀況為例,她認為最重要的一件事是「確定目標,確定你想從Data中得到什麼?」

李婉菱說,因為我們不可能把所有數據都蒐集起來,所以必須要先確定目標,知道哪些數據是有意義的,才能著手進行。她也再次強調,資料科學一定要「做實驗」,所以企業內部要有允許資料科學團隊試錯的彈性空間,整個企業環境必須鼓勵、支持資料科學團隊的「實驗精神」。

資料科學年會
(圖說:2015年資料科學年會邀請中華電信、宏碁物聯網事業處、通用移動(GMobi)、沛星互動科技等企業,分享運用資料科學及大數據的經驗。圖片來源:蘇宇庭攝影。)

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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