Google Cloud端3大數據解方，助企業強化資料運用、打破數據「休眠狀態」|數位時代 BusinessNext

Google Cloud在27日舉辦的資料雲端高峰會（Google Data Cloud Summit）上，帶來3項全新解決方案：Dataplex、Datastream以及Analytics Hub，目前皆為Beta體驗版。Google期許幫助企業擺脫「資料孤島」的束縛，藉由數據分析預測業務成果，在不斷變遷的數位環境中即時訂出政策。

Google引述Gartner調查指出，多數企業在品質不堪理想的資料上，平均付出成本為每年1,280萬美元。其中因為資料多半橫跨在多個雲端和地端部署環境內，企業在集中管理應用程式往往面臨挑戰。Forrester的一項調查也發現，企業內的數據大多處於「休眠狀態」，其中甚至有60%至73%沒被分析過，而這些從未被使用的資料，也耗費了大量機會成本。

在雲端資料的處理工作上，Google Cloud此次端出的3項方案，分別聚焦什麼工作環節？

協助企業簡化資料管理作業：Dataplex

在企業中，資料往往分散於多個位置；特別是在資料大幅增加的今日，企業內部可能有多個資料湖、資料市集，為各個業務系統提供應用服務。為了要更好的管控資料，企業就需要為所有資料定義一致的策略。

Google推出的「Dataplex」，採用智慧資料的網絡架構，可以對所有儲存、分析系統中的資料進行集中管理，提供單一整合式的資料分析服務。

Dataplex可將Google Cloud和開放原始碼結合，讓企業更快做到整合、分析；同時，也能確保資料在分析過程的安全性，不用移動、複製資料就能達到快速統整，縮減企業原本統整資料所需的時間。

為客戶提供即時資料複製功能：Datastream

人們都希望可以快速集成和分析資料，如能用越少的系統資源更相得益彰。因此，異動資料擷取（CDC）的技術可以識別更改，並有效同步資料庫；相較於標準的資料複製方式，CDC的方法設置更為簡單，也能省下大量的管理開銷。

Google推出的「Datastream」具有無伺服器的特性，也就是讓使用者無需理會基礎設施的配置，結合CDC的技術，就能讓企業可從Oracle、MySQL資料庫中，即時串流擷取至Google Cloud。因此，企業就能快速橫跨不同數據庫，可以強化存放不同位置的資料即時分析，也加快資料庫的傳輸速度。

讓資料共用更安全簡單：Analytics Hub

在安全威脅和隱私政策的重視下，企業往往要與其他組織共享、交換數據並不容易，但有時還是需要透過共享才能有效展開業務。而批次處理資料的流程花費高昂，且運行也不可靠，往往會破壞管控流程，也會產生多個資料副本。

也因此，Google推出的「Analytics Hub」，其架構在BigQuery（Google的無伺服器雲資料庫）上，BigQuery的架構可將運算和儲存做到分離，讓數據發布者可以共享數據，也不用透過多個資料副本，運用BigQuery的串流功能可即時提供和使用數據。如此一來，Analytics Hub就能創造安全且即時的資料交換服務，不論在內外部組織，都可隨時檢視資料內容，也能安全地共享數據與洞察分析結果。

Google表示，目前德勤諮詢公司、美國消費者信用報告機構Equifax、加拿大食品零售商Loblaw都採用Google Cloud的服務，進而打造自有雲端自料庫，藉此加快分析使用效率，從中挖掘有價內容。

Google Cloud Summit：加速資料能夠惠及不同的工作角色

除了帶來3項新方案，Google也在高峰會期間帶來了其他消息與平台更新。

Google Cloud推出了適用於微軟Azure的（Beta版），以及Looker商業智慧平台正式版，兩者都能幫助企業在跨雲環境中取得資料分析結果。這也是Google繼去年發表適用於AWS的BigQuery Omni後，對於多雲策略的技術實現。

Google先前針對客戶也推出具成本效益、快速串流分析解決方案的Dataflow，也計劃在第三季度為企業推出Dataflow Prime。該版本將加入AI和機器學習功能，藉此提供像是時間序列分析、主動識別瓶頸的智慧診斷功能，同時也能自動微調，提高數據利用率。

此外，Google推出的Cloud Spanner（分散式資料庫託管服務），具有強大的一致性和水平延展性，可即時同步處理分散在各國的上百萬台資料庫的數據。在高峰會上，Google也宣布將Cloud Spanner的入門價格降低90％。而BigQuery和Spanner的整合功能也即將推出，企業將可透過BigQuery查詢Spanner中的交易資料，獲得即時的深入分析結果。

在Google Cloud Summit，Google Cloud也承諾在整個資料的生命週期內，都會為每個使用者提供可參考的價值。Google Cloud副總裁Gerrit Kazmaier表示：「Google Cloud致力協助客戶打造功能最強大的資料雲端解決方案，讓企業能夠從中創造價值，並取得即時且可行的深入分析資訊，確保自身業務的前瞻性。」

責任編輯：蕭閔云

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。

「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

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。

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。

企業數據至少6成在「休眠狀態」！Google Cloud端3大解方，助企業強化資料運用