什麼是資料雲端？

資料雲端不是可以直接購買的現成產品，而是由多個元件和功能組成，提供彈性且可擴充的資料解決方案以及資料整合。您可以依據特定要求和需求建構資料雲端，藉此達成業務目標。

一般來說，多數資料雲端包括：

• 可供偵測的資料：機構的資料必須易於尋找及存取，以便各種使用者群組都能解讀及採取行動。資料雲端可整合結構化、非結構化或半結構化資料，以降低複雜度並簡化探索作業。因此，資料雲端應該要能從多個地端部署系統或雲端來源系統收集、擷取及處理資料，並在同一個位置提供這些資料。
• 靈活資料架構：資料雲端仰賴資料倉儲和資料湖泊運作；即使是資料湖泊，在某些情況下可儲存從來源系統收集的所有資料。您選擇的資料架構主要取決於您的特殊需求，但您應該能運用其他雲端資料服務與整合功能，例如雲端資料庫引擎、資料管道、和 API。
• 內建 AI 與機器學習：自助式數據分析、AI 和機器學習等智慧功能可協助機構節省時間和心力，並推動革新。資料雲端提供自動化和先進的工具包，方便您將 AI/機器學習和數據資料學嵌入業務流程和情境中。
• 開放式資料平台：資料平台會協調資料來源和資料架構本身的擷取及資源調度作業。這項元件可建立統一的可靠資料來源，以便在整個機構中針對各種不同用途重複使用。開放式資料平台可讓機構管理多個多雲端和混合雲環境中的資料和應用程式。
• 值得信賴的安全基礎：資料必須值得信任，最新、準確且受到妥善保護，以簡化資料收集作業及最大化資料使用。無論資料來源為何，資料雲端預設應該是安全無虞，並提供進階的法規遵循、備援、復原和可靠性功能。

• 即時資料處理和深入分析結果，以推動產品和服務創新，並改善員工和客戶體驗
• 整個資料生命週期管理流程的資料保護與管理
• 自助式數據分析報表、資訊主頁和圖表
• 採用 AI 技術的數據分析與自動化技術 (包括資料和機器學習模型)，藉此簡化程序、提高效率及提高工作效率
• 自動化資料品質，在不移動或重複資料的情況下提升資料一致性

整體而言，資料雲端的使用範圍相當廣泛，可在各產業獲得優異成果。零售品牌能夠更清楚地掌握庫存狀況，並協助員工找到實體商店中的商品。醫療照護機構運用 AI 加速分析樣本，並將非結構化臨床記錄轉換為結構化格式，成功達到更好的病患治療成果。物流公司能透過更有效率的配送路線降低燃料消耗量，而金融服務業和銀行則發現可以加快處理速度。