
企業最佳選擇
企業資料治理與商業智慧必備利器
領先業界、榮獲好評的 Trinity 系列產品,提供一個無縫、直觀的資料整合體驗。透過視覺化工具,企業能夠輕鬆連結、轉換和整合來自不同來源的資料。不再為繁瑣的資料轉換和整合流程而煩惱,只需幾個簡單的步驟,即可建立自己的數據流。
產品總覽
企業數據中台的基礎 – 全方位資料整合
Trinity 具備高度彈性與高擴充性,擁有強大的作業流程控管能力,以優異的效能整合資料庫、檔案、Log、應用系統、社群媒體及各式流數據等多元資料,幫助企業打造新時代流批一體 Data Pipeline(資料管道)自動化整合平台,是企業數據中台不可或缺的標配。
完善的功能模組
建構完整的資料整合平台與應用
Trinity 是業界首套結合工作排程管理與多元資料整合的自動化 Data Pipeline 平台,提供企業無縫整合傳統關聯式資料庫、Big Data 大數據平台、Stream Data 流數據收集,以及 Unstructured Data 非結構化數據處理的強大能力。
平台內建模組功能可滿足企業在資料品質管理、企業數據治理、數據保護和企業地址正規化等方面的數據處理需求,以低/無程式碼、高易用性和高效能的使用體驗,滿足企業多元數據整合與應用分析的目標。Trinity 持續優化並創新,呼應產業趨勢,幫助企業靈活應對市場變化,抓住商機,並優化營運成效。
平台內建模組功能可滿足企業在資料品質管理、企業數據治理、數據保護和企業地址正規化等方面的數據處理需求,以低/無程式碼、高易用性和高效能的使用體驗,滿足企業多元數據整合與應用分析的目標。Trinity 持續優化並創新,呼應產業趨勢,幫助企業靈活應對市場變化,抓住商機,並優化營運成效。

四大優勢綜效
數據驅動的最佳利器
隨著數據科學、AI 和即時分析的重要性日益增長,資料整合已不僅僅是數據智慧系統的基底,更是企業整體數據管理和數據治理的核心支柱。強大的資料整合能力不僅能夠匯聚並將來自各系統的數據進行標準化,還能確保數據的一致性、準確性和時效性,為跨部門的業務洞察建立可靠的數據根基。
同時,資料整合的優化讓即時分析和 AI 應用得以在第一時間獲取所需的數據,實現更準確的預測和更靈活的業務響應。在數據治理方面,有效的資料整合機制則能推動企業在隱私合規、數據安全和質量監控上的全面落實,使數據成為真正具備高效益且受信賴的資產。
為滿足這一需求,建立功能強大且靈活的 Data Pipeline 自動化整合架構,已成為企業數據管理和分析架構持續運行的關鍵條件。Trinity 正是在這一背景下應運而生,通過其高易用性、可擴充性和穩定性,為企業提供高效的數據整合管理體系。Trinity 讓企業的數據處理從複雜轉為便捷,並能持續支持業務增長和數據需求的擴展。當企業推動商業智慧應用或導入企業分析時,Trinity 不僅是可靠的數據整合夥伴,更成為業務數據運營中不可或缺的標準配備,助力企業從容應對現代數據驅動的挑戰。
同時,資料整合的優化讓即時分析和 AI 應用得以在第一時間獲取所需的數據,實現更準確的預測和更靈活的業務響應。在數據治理方面,有效的資料整合機制則能推動企業在隱私合規、數據安全和質量監控上的全面落實,使數據成為真正具備高效益且受信賴的資產。
為滿足這一需求,建立功能強大且靈活的 Data Pipeline 自動化整合架構,已成為企業數據管理和分析架構持續運行的關鍵條件。Trinity 正是在這一背景下應運而生,通過其高易用性、可擴充性和穩定性,為企業提供高效的數據整合管理體系。Trinity 讓企業的數據處理從複雜轉為便捷,並能持續支持業務增長和數據需求的擴展。當企業推動商業智慧應用或導入企業分析時,Trinity 不僅是可靠的數據整合夥伴,更成為業務數據運營中不可或缺的標準配備,助力企業從容應對現代數據驅動的挑戰。
直覺操作,效率倍增
Trinity 搭載友善的視覺化工具與強大的功能模組,讓企業能快速上手,輕鬆完成設計與開發,大幅降低系統導入的複雜度,並簡化系統變更流程。
彈性擴展,應變自如
模組化的插件設計,讓企業能輕鬆擴充平台功能,或客製開發 Java、C++ 等元件,提供高度的靈活性和敏捷性。Trinity 能快速調整規模,以因應市場變化的需求,保持企業競爭優勢。
端到端作業可視化,優化數據整合
Trinity 獨家內建 Enterprise Workload Automation 工作排程管理系統,擺脫人工安排、手工除錯,透過系統自動化處理與資源優化,實現作業效率最大化。 Trinity 的流程管理涵蓋 End-to-End(來源資料彙整至最終報表輸出)完整流程,即使橫跨多套應用系統或程式,也能提供使用者一致、流暢的開發體驗。
數據孤島不再,加速多元分析
Trinity 是適用於多元資料處理的 Data Pipeline 自動化資料整合平台,從傳統 RDB 至 Hadoop 複雜的 MapReduce 處理程序,再到近年熱門的非結構化資料處理與流數據(Streaming Data)收集,皆能輕鬆整合,大幅降低程式開發門檻與開發成本,加速企業實現多元數據分析應用。
脫穎而出
打造數據驅動型企業
隨著數據成為競爭的核心資產,數據驅動型企業具備更強的適應力和可持續發展的潛力。在數據驅動的環境中,企業可以即時分析和利用數據洞察來做出更精準的決策,通過自動化和智能化流程減少成本,並優化資源配置,促進創新與持續成長。
打造數據驅動型企業可以分為以下幾個關鍵步驟:
打造數據驅動型企業可以分為以下幾個關鍵步驟:

1. 建立數據文化
推動數據文化,使企業成員認同數據驅動的價值。當企業成員理解數據如何促進業務成長時,將更積極支持並參與數據技術的應用和落地。
2. 完善數據基礎設施
建立穩固的數據基礎設施,包括資料湖、數據倉庫和數據整合平台,為數據儲存、管理、分析和應用提供堅實的物理基礎。
3. 推動數據治理
基礎設施建立完成後,制定數據治理規範來保障數據質量和合規性,這是確保數據可用性和可靠性的關鍵。
4. 建立靈活且高效的數據中台架構
架設 Data Pipeline,自動化數據流動,實現數據的時效性和靈活性,並支援多系統間的數據流轉、應用和落地。
5. 構建先進的數據分析能力
在基礎設施和數據流設計完成後,部署數據分析工具,支援業務分析、即時決策和 AI 預測等,提升企業決策效率。
6. 導入 API 和即時數據應用
構建數據 API 介面,使數據在各系統之間即時交互,提升業務流程的自動化和決策的靈活性。
7. 數據驅動的決策模式
通過前面步驟的支持,實現數據驅動的決策模式,推動各部門以數據作為核心決策依據,全面提升業務敏捷性和智能化水平。
面對日益複雜的數據生態挑戰,企業亟需建立高效、靈活的 Data Pipeline,以助力數據中台高效營運,從而充分支援數據驅動的決策模式。Trinity 提供簡便、靈活且高效的數據整合機制,幫助企業快速完成數據提取(Get Data)、數據移轉(Move Data)和數據應用(Use Data),推動決策和組織模式的創新,充分釋放數據資產的潛在價值。透過不斷優化數據流程並提升數據應用能力,企業將在數位轉型浪潮中保持競爭優勢,達成更高效、更迅速的業務擴展。