資料經濟時代來臨 緯謙科技助企業挖掘新黑金

第一，系統化的蒐集、整合與處理分散的數據資料：為提升資料分析效益，緯謙科技可依照企業的營運型態以公有雲、私有雲或者是混合雲的方式規劃分析平台架構，並蒐集與分析結構化與非結構化等不同類型的數據資料。舉例來說，緯謙科技協助恩主公醫院建立專科系統大數據分析平台，整合來自不同專科系統的多種數據類型，並在建立訓練模型時，僅將選定的特徵上傳到公有雲環境訓練與驗證深度分析模型的精準度，並沒有上傳任何可供辨識的個人資料在雲端，其後，醫院可下載經訓練的分析模型佈署至私有雲以分析病患的量測數據並提供緊急症狀潛在風險警示，在大幅提升資料分析效率的同時，兼顧病患個資保密需求。

「在混合雲的環境下進行資料分析，可以大幅節省醫師判讀資訊的時間，甚至提供預警資訊讓醫護人員及早判斷並採取相應措施，優化與病患的互動關係。」緯謙科技副總經理夏志豪進一步解釋，因應法規規範與醫療照護服務需求，醫療雲通常同時包含公有雲與私有雲等兩個部分 - 公有雲主要是用來訓練深度分析模型與放置要對外展示的數據資料，私有雲則負責處理與個人隱私相關的數據資料，因此，服務供應商若不能因應客戶的產業屬性與業務需求提供專屬服務，不僅會影響資料分析結果的準確度，企業競爭力也將因此受累。
 

第二，因應產業特性建立、訓練與驗證分析模型：因應產業型態的不同，每個企業的專案目標、系統狀態和欲分析的數據類型都不相同，相對應的演算法與資料分析模型也不盡相同，因此，需要經驗豐富的顧問團隊與客戶共同深入探討、確認問題與目標，並協助規劃合適的資料分析平台架構，以系統化的方式彙整分散的數據、處理結構化與非結構化數據、因應需求採用適切的演算法以建立最佳資料分析模型，並不斷訓練模型以優化分析精準度。

舉例來說，為協助某製造業客戶提升良率，緯謙科技的顧問團隊深入了解各個產線的生產狀況，發現某料件總是會不定時產出同樣或類似的缺陷品，為找出導致該缺陷的根本原因，緯謙科技的顧問團隊逐一審閱各式數據資料，並交叉分析比對進料檢驗、出貨檢驗與生產製造等各種數據資料，找出影響良率的關鍵變數，建立對應的分析預測模型，以大量數據資料謹慎驗證分析預測模型的精準度，確認可允許的關鍵變數值範圍，並建立視覺化儀表板清楚呈現分析結果，輔助客戶的管理階層調整後續的物料搭配與使用方式，找出降低成本與提升良率的最佳組合。
 

在協助眾多企業建置以使用者為核心的資料分析平台後，緯謙科技觀察到以下四個重點將直接影響資料分析成效，因此將持續不斷深化在該領域的服務能量，助企業提升資料分析力：
 

第一，破除資訊孤島藩籬：由於多數的企業資訊系統架構是各自獨立的，因此，在建立資料分析平台時，一定會面臨到如何整合、以及該整合那些數據資料等挑戰，關於這一點，緯謙科技的專業顧問團隊與建置團隊將憑藉豐富的經驗，與客戶一起協商討論出最適方案，極大化分析價值。

第二，保護機敏資料：為避免企業因為擔心機敏資料外洩或個資保護等考量而無法以人工智慧與巨量資料分析等新科技提升創新服務能量，緯謙科技透過混合雲機制與去個資化技術來解決該問題 - 將去除個資的訓練資料上傳到公有雲上訓練分析模型，然後將優化後的分析模型佈署至企業私有雲上進行各項分析與預測，協助眾多握有機敏資料的企業，包含金融業、醫療業、製造業、零售業、公部門等，都能充分享有巨量資料的分析效益。

第三，持續取得訓練資料以優化分析模型：在訓練分析模型方面，為提升分析的精準度，需要大量數據資料訓練分析模型，因此，能否取得有用的數據資料變得十分重要，基於此，緯謙科技除會透過產學合作或策略聯盟等方式取得公開的學術資料訓練模型，在專案中也會透過專案合作的方式取得客戶資料訓練模型，藉此提升精準度，例如在工業4.0的專案中，緯謙即直接採用客戶的物料與生產數據進行良率交叉分析，以建立符合專案客戶需求的分析模型。

第四，掌握演算法等核心技術以優化服務：因為演算法一直在精進，緯謙科技的研發團隊將持續追蹤、了解最新技術，以提升分析模型效率與精準度。

總的來看，作為熟悉混合雲、巨量資料分析與人工智慧等新科技的資訊領導業者之一，緯謙科技將秉持對資通訊技術的掌握度以及在醫療照護、高科技製造等產業的服務經驗，持續不斷協助台灣企業轉型為數位原生企業，在瞬息萬變的市場中取得致勝先機。

資訊來源：天下雜誌