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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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