Trinity 助政府大型專案,勞保局數位再造全面啟動
勞動部勞工保險局 (以下簡稱勞保局) 推動「115年數位服務整體營運環境再造案」,全面啟動核心資訊架構升級,打造新世代政府數位治理平台。此次專案除涵蓋資料整合、系統現代化與營運架構優化外,也特別強化資料安全與個資保護機制,並由合作夥伴導入 Trinity 資料整合與治理平台,協助建構高效、安全且具未來擴充性的數位服務基礎。
勞保局長期承載全國勞工保險、就業保險及相關社會福利服務,擁有龐大且高度敏感的民眾資料。隨著政府推動數位轉型與智慧治理,原有資訊架構面臨大量資料交換、跨系統整合及資安治理等新挑戰。過去主要採用的 Informatica ETL 架構,雖具備傳統資料整合能力,但在新世代混合雲、即時資料交換與資料治理需求下,逐漸面臨授權成本、擴充彈性與長期維運效益等挑戰。
此次再造案導入 Trinity 平台,象徵政府大型資訊建設從傳統 ETL 模式邁向現代化資料治理架構的重要里程碑。Trinity 具備 ETL 資料交換與高效自動化排程處理能力,可協助勞保局建立統一且可治理的資料中台,提升整體數位服務效能。
相較於傳統架構,Trinity 在大型政府專案中展現多項優勢。包括更具彈性的授權模式,可有效降低長期維運與擴充成本;同時支援分散式與平行化處理架構,能因應勞保局龐大批次作業與跨系統資料交換需求。此外,平台亦支援即時資料同步與混合雲架構,符合政府未來數位服務與智慧應用發展方向。
本次專案另一項重要亮點,則是 Trinity Data Protection 資料保護模組的導入。由於勞保局資料涵蓋身分證字號、薪資、投保、就業與給付等高度敏感資訊,如何在數位化與資料共享過程中兼顧隱私與安全,已成為政府數位治理核心課題。
Trinity Data Protection 模組功能能夠符合政府法規、滿足企業資訊政策,自動化的資料保護模組,可智慧掃描企業資料庫,自動偵測包含個人資料或特定格式的欄位,並可指定掃瞄範圍、容忍度與流程執行頻率。系統支援內建與企業自訂擾亂規則,包含可靈活設定位置、格式、遮罩方式、加簽(身份證號、信用卡號)加密演算法(MD5、DES)等,滿足各種資料保護需求。
業界人士指出,政府數位轉型已不再只是單純的系統更新,而是如何在資料整合、資料治理與資料安全之間取得平衡。此次勞保局再造案導入 Trinity,除展現政府對新世代資料治理架構的重視,也凸顯資料保護與去識別化技術已成為大型公共資訊專案不可或缺的重要環節。
隨著專案推進,Trinity 將持續協助合作夥伴與勞保局打造更安全、高效且具韌性的數位服務環境,為未來智慧政府與 AI 應用奠定關鍵基礎。
勞保局長期承載全國勞工保險、就業保險及相關社會福利服務,擁有龐大且高度敏感的民眾資料。隨著政府推動數位轉型與智慧治理,原有資訊架構面臨大量資料交換、跨系統整合及資安治理等新挑戰。過去主要採用的 Informatica ETL 架構,雖具備傳統資料整合能力,但在新世代混合雲、即時資料交換與資料治理需求下,逐漸面臨授權成本、擴充彈性與長期維運效益等挑戰。
此次再造案導入 Trinity 平台,象徵政府大型資訊建設從傳統 ETL 模式邁向現代化資料治理架構的重要里程碑。Trinity 具備 ETL 資料交換與高效自動化排程處理能力,可協助勞保局建立統一且可治理的資料中台,提升整體數位服務效能。
相較於傳統架構,Trinity 在大型政府專案中展現多項優勢。包括更具彈性的授權模式,可有效降低長期維運與擴充成本;同時支援分散式與平行化處理架構,能因應勞保局龐大批次作業與跨系統資料交換需求。此外,平台亦支援即時資料同步與混合雲架構,符合政府未來數位服務與智慧應用發展方向。
本次專案另一項重要亮點,則是 Trinity Data Protection 資料保護模組的導入。由於勞保局資料涵蓋身分證字號、薪資、投保、就業與給付等高度敏感資訊,如何在數位化與資料共享過程中兼顧隱私與安全,已成為政府數位治理核心課題。
Trinity Data Protection 模組功能能夠符合政府法規、滿足企業資訊政策,自動化的資料保護模組,可智慧掃描企業資料庫,自動偵測包含個人資料或特定格式的欄位,並可指定掃瞄範圍、容忍度與流程執行頻率。系統支援內建與企業自訂擾亂規則,包含可靈活設定位置、格式、遮罩方式、加簽(身份證號、信用卡號)加密演算法(MD5、DES)等,滿足各種資料保護需求。
業界人士指出,政府數位轉型已不再只是單純的系統更新,而是如何在資料整合、資料治理與資料安全之間取得平衡。此次勞保局再造案導入 Trinity,除展現政府對新世代資料治理架構的重視,也凸顯資料保護與去識別化技術已成為大型公共資訊專案不可或缺的重要環節。
隨著專案推進,Trinity 將持續協助合作夥伴與勞保局打造更安全、高效且具韌性的數位服務環境,為未來智慧政府與 AI 應用奠定關鍵基礎。
