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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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