分類 Pro觀點

Gen AI 如何提昇金融業的數據治理

長期以來數據治理對金融機構來說重要性不言可喻,但往往投入數據治理資源的優先序相對並不高。然而近幾年隨著資料科學、AI乃至於生成式AI(Gen AI)的興起,數據治理的重要性不斷因為技術的演進而進一步「被迫地」突顯出來。在本文章將以數據治理 Data Governance 為核心進行不同面向的介紹與探討。

跨出數據工程轉型第一步 – 淺談 ETL 平台汰換與遷移之實施方法論與步驟

隨著企業對分析應用需求的日益提升,許多現有的 ETL 平台已難以應對,汰換需求因此逐漸增加。閱讀本文了解 ETL 平台遷移的實施方法,包括需求分析、工具選擇、規劃設計、測試驗證和分階段實施,專業技術團隊在遷移過程中亦發揮關鍵作用。Trinity 憑藉強大的資料整合功能、合理的成本結構,以及即時且本土化的支援服務,成為客戶的理想選擇。

邁向數據驅動決策的未來 – 導入 Data Pipeline 流批一體整合機制的策略觀點與重要性

雖然大數據分析的潛力無窮,但許多企業在數據驅動轉型之路上仍面臨重重阻礙。Data Pipeline 作為數據驅動轉型的基石,能夠有效地解決數據孤島、數據質量不佳等問題,為企業提供一個統一的數據平台。透過 Data Pipeline,企業可以將分散在各地的數據整合起來,建立一個全面的數據視圖,從而更好地了解業務運營,發現新的商機,並提高競爭力。

數據整合韌性(Data Integration Resilience)之探討

企業在資料處理的業務上,面臨諸多挑戰,例如整合困難、維運成本高昂與人員異動產生風險等,這些都直接、間接影響資料品質與完整。提升企業數據整合韌性,幫助企業在數據整合過程中,確保數據能夠在面對各種挑戰和變化時保持其完整性、可用性和可靠性的能力。閱讀全文了解數據整合韌性的挑戰,獲得最佳解決方案。