數據、模型與算力向來被視為 AI 落地的核心要素，其中，「數據」被視為能否實現 AI 落地的關鍵起點。然而，即便多數企業已意識到數據的潛在威力，實務上仍面臨「知道重要，卻難以善用」的困境。資料雖被收集與存儲，但未能有效轉化為組織決策的動能，遑論推動 AI 專案落地與擴展。

AI 時代的數據觀：數據也需要「與時俱進」

隨著 AI 的技術與應用逐漸成熟，企業對 AI 的期待已從「技術展示」與「具話題性」的應用，轉向更具價值導向與解決問題能力的垂直整合型應用。以醫療影像診斷為例，從大範圍的「癌症檢測」進一步細分為乳癌、肺癌等專科領域，不僅對模型的精準度要求更高，對應的資料也必須具備更強的代表性、完整性與決策支持能力。

那麼，企業該如何因應這樣的轉變，真正發揮數據的價值？

中原大學智慧運算與大數據碩士學位學程副教授胡筱薇指出，當企業思考「什麼樣的數據標準足以支撐 AI 應用落地」時，應跳脫僅以合規性或結構性為核心的傳統資料治理框架。取而代之的，是從組織策略層級出發，思考如何讓數據成為推動創新、創造價值並提升競爭力的核心資產。

換言之，AI 導入不只是技術升級，更牽涉到組織對數據能力的重新定位。胡筱薇強調，企業所需的「數據力」不再是單一維度的技術支援，而是涵蓋資料標準制定、決策支持、部門協同與持續優化等在內的多維整合能力。

在導入 AI 的歷程中，企業的焦點也從「是否有資料」轉向「資料是否能創造決策價值」。

「資料必須被視為動態進化的企業資產，才能真正支撐 AI 系統的長期學習與即時反饋，進而產生效益。」胡筱薇強調，合規的資料，若無法被業務靈活調用、隨需求演進，最終也只是一筆「死數據」。舉例來說，使用者過去可能透過 Google 搜尋，但如今資訊探索已轉向短影音或社群平台。這種行為模式的改變，也在提醒企業必須掌握「即時且有意義的數據」。能夠反映當下需求、持續更新、可被有效轉化為商業洞察的，才稱得上是「活資料」。

從數位化邁向數據價值創造：資料須直接連結使用場景

胡筱薇進一步指出，數據化的重點在於資料可被使用，因此需要討論並建立數據標準，例如主資料（Master Data）、中繼資料（Metadata）、欄位定義（Codebook）等。然而，即便具備資料標準，從資料應用走向價值創造仍有一段差距。這要求企業建立更進階的資料治理思維，讓資料標準也能如同 AI 模型一般，隨情境演進而持續優化。

胡筱薇說，當前企業在面對資料標準與治理議題時，不該再侷限於資料量多寡上，而應聚焦於「資料的價值密度」。所謂價值密度，指的是一筆資料是否能夠對應到具體應用場景，並有效驅動決策與業務行動。她指出：「如果資料無法與實際使用場景產生連結，那它的價值便難以真正被發揮。」

尤其台灣企業普遍存在的資料孤島（或稱資料穀倉， silo effects）現象，亦即多數企業僅針對單一部門進行局部優化，缺乏橫向整合與跨域協作的機制，導致資料無法有效流通，進而無法支撐 AI 系統所需的完整資料流程與應用鏈。

綜觀這幾年許多企業導入 AI 成效不彰，很多人以為是缺乏人才或資料不夠，但細究根本原因，往往在於資料治理與應用流程脫鉤。因為 AI 導入多半仍由 IT 部門主導，而實際業務部門多處於被動角色，導致治理與應用之間出現斷裂，各部門各自為政、難以整合。就算在IT部門裡面組成資料中心或AI團隊，只要無法掌握使用場景、流程與數據之間的連結，同樣無法突破這個限制。

胡筱薇強調，數據治理從來不可能只是「組幾個人湊成 Data Team」就能推動的任務。也不該僅交由技術部門負責。原因很簡單：只有真正了解業務運作邏輯與價值所在的人，才有能力定義何謂有價值的數據。

舉例來說，不論該主管負責的是產品、客戶、人力資源、物流或其他業務範疇，皆應由其明確界定其所需數據的價值及應用邊界。因為每位主管都承擔特定職能與目標，因此他們對數據實際用途及策略價值的掌握最為清楚。

對於多數企業而言，儘管傳統上會以部門劃分職責，但現今許多企業已採用矩陣式的組織架構，部門邊界日益模糊。因此，若要進行數據價值的判定，最直觀且務實的做法，是由各自的業務主管來主導。

進一步地，當企業進行數據治理規劃時，由於治理本身即涉及權責分配與制度規範的建立，這與城市治理的邏輯類似。在這個過程中，必須由幾個關鍵角色負責制定相關規則與執行標準，以確保治理落實並具一致性。

須建立完整框架推動數據治理

為了協助企業在面對資料斷層、治理難題時，能建立一套具有邏輯性與技術導向的標準路徑，因而提出以下一套具體且可操作的資料治理思維框架，從策略原則、具體原則到能力指標，提供企業參考。

數據治理第一原則：Revenue

胡筱薇指出，企業若要將數據視為資產，就必須同步建立可衡量價值的機制，即所謂的「資料資產估值模型」。然而，數據估值並不如傳統資產那樣能在財報中清楚列示，且每家企業的商業模式與資料應用場景皆不同，難以以單一指標評估。但企業可以從泛化角度，設計出一套適合自身的評估矩陣，用以分析數據如何直接或間接驅動營收（Revenue）。

數據治理第二原則：強化資料合規能力2C

Compliance｜合規性

傳統的資料隱碼或遮蔽方式已難以因應現今 AI 模型強大的反推能力。胡筱薇指出，企業應導入「差分隱私（Differential Privacy） 」技術，在保障個資的同時，不影響模型訓練與統計分析的準確性。此技術透過資料擾動與雜訊注入，使單筆資料無法被辨識，有效防止個資洩漏風險。

Confidentiality｜機敏保護

差分隱私技術在零售、金融等高度依賴用戶行為數據的產業中尤其關鍵。搭配制度性治理工具，如「PIA（Privacy Impact Assessment，隱私衝擊評估）」，企業可從制度與技術兩個層面交叉防護，系統性評估資料處理過程中可能對個資造成的風險，並採取對應的風控設計。

數據治理第三原則：建構資料治理的 3 V

Validity｜有效性

企業須建立業務的因果關係，將資料依決策影響力分類、比重，以提升資料治理的策略性與效率。以客服場景為例，若能系統性地整理客戶來電記錄、問題類型、回覆時間與客戶滿意度之間的關聯，企業便可優化服務流程，進而降低退貨率或提高轉換率。

藉由建立「資料—決策影響力評估矩陣」，了解資料與決策間的連結，從治理的角度建立資料決策影響力。

Velocity｜即時性

資料處理的即時性與時效性對金融產業尤其重要。但胡筱薇提醒，企業常以為資料處理越即時越好，於是在這方面投入大量資源，但事實上，並非所有資料都需即時處理，反而更應建立資料分級制度，根據資料類型、風險程度與應用需求，動態配置處理節奏。

同時，企業還應同時思考「審查週期」與「更新頻率」等合規性的問題，因為這涉及資料治理的能力。

Variety｜多樣性

胡筱薇強調，當企業已具備處理非結構資料的能力，下一步更應思考如何讓資料標準化，進而與國際標準接軌。以醫療影像 AI 為例，若資料僅符合國內 TFDA 認證標準，仍難以進入國際市場，唯有同時符合美國 FDA 等規範，才能真正打開全球應用通路。這也突顯，資料治理應建立可對接國際的標準體系，涵蓋資料交換、資訊安全與語意對齊等關鍵維度。

同時，還需要考量隱私性問題。除了透過技術進行隱私保護之外，也要思考治理相關的評估制度。

落實資料治理的「4D 能力」

企業應從四個關鍵面向建立資料治理的基礎能力，即「4D 能力模型」——Discoverability（可發現）、Data Accessibility（可存取）、Debuggability（可除錯）、Deployability（可部署），為資料在 AI 系統中的全流程應用提供有力支撐。

Discoverability｜可發現

胡筱薇解釋，「資料可發現」意指資料應具備清楚的來源、處理歷程與責任節點，能被查詢、識別與追蹤，這也就是業界常提到的「資料血脈（Data Lineage）」能力。舉例來說，早期福特汽車透過要求整體供應鏈導入標準化系統，使其能即時追溯零件來源、生產時間與責任廠商，有效控管品質風險與營運流程。

在現今企業中，許多金控業、製造業等資料密集型組織，已導入企業級 Data Catalog（資料資產目錄） 系統，用以建立完整的資料地圖與資產登記冊，這不僅提升管理效率，也強化了 AI 決策所需的資料透明性與信任基礎。

Data Accessibility｜可存取

意指資料安全機制的設計與使用授權的控管機制。企業需確保資料在開放應用的同時，具備足夠的防護機制來防止未授權存取。這樣的能力在 AI 模型訓練過程中特別關鍵。因為模型所依賴的資料，通常需具備結構清晰、標註透明、具備分析價值的特性，方能支撐訓練品質與結果可信度

Debuggability｜可除錯

AI 模型的效能高度依賴資料品質，而資料常因空值、格式錯誤、欄位覆蓋率不足等問題，導致預測偏差與決策錯誤。Debuggability 意指企業能否辨識並修正資料異常的能力。胡筱薇指出，這項能力相當於企業是否具備進行資料除錯（debug）與修正的能力，確保資料品質隨使用過程持續累積與維持。

Deployability｜可部署

企業若無法將資料應用順利部署於實際業務流程中，即使建置完成資料管線或模型訓練，也難以真正創造價值。企業應具備將 AI 解決方案部署至 Beta 或 PoP（Proof of Product）階段的能力，並進一步實現自動化執行，減少人工作業流程。

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