資料治理

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「資料變現」重點不在數量,而在流動性
資料治理, 數位轉型, 趨勢

「資料變現」重點不在數量,而在流動性

MIT 史隆管理學院資訊系統研究中心(MIT CISR)首席研究科學家 Barbara Wixom 的最新研究點出了盲點:轉型的關鍵不在於企業收集了多少資料或模型有多複雜,而在於資料能否在企業內部被高效整合、靈活應用並重複創造價值。研究團隊將這種能力稱為「資料流動性(Data Liquidity)」,亦即資料資產被重複使用與重新組合的容易程度。

  • 楊育青
以數據洞察高齡少子化與城鄉裂解危機,驅動轉型策略
資料治理, 趨勢

以數據洞察高齡少子化與城鄉裂解危機,驅動轉型策略

面對人口分布不均與鄉鎮凋零的雙重危機,傳統「一刀切」的資源分配模式已難以為繼。政府必須落實精準的數據洞察,為具備不同特性的區域擬定因地制宜的生存策略。專家提醒,施政不應僅盲目追隨區域的高齡占比,更應深入剖析整體人口結構的變遷本質。

  • AIF Editor
從數據孤島到實證決策,台灣 AI 時代的治理解方
資料治理, 主權AI, 可信任AI, 觀點

從數據孤島到實證決策,台灣 AI 時代的治理解方

數據品質與標準化是數位轉型成功的關鍵,然而,落實數據治理在台灣行政實務上仍面臨諸多瓶頸。人工智慧科技基金會透過專家會議深度盤點數據轉型過程中的實務困局。本篇將聚焦於執行端的真實困境,提出資料治理應以實證決策為核心,藉此提升行政效率並解決高齡化等國安課題。

  • 楊育青
CIO 的生存戰 ─ 人才、資料與流程重構
人才培育, 資料治理, 策略觀點, 觀點

CIO 的生存戰 ─ 人才、資料與流程重構

過去我們總是在燃料不純(髒資料)且零件不足(人才荒)的情況下硬著頭皮開賽車,導致 CIO 必須不斷停下來救火。2026 年的生存戰略,是透過「濾油器(資料治理)」提煉高品質燃料,並引入「自動維修與輔助駕駛系統(AI 工具)」,在人力不增的情況下,依然能跑出十倍速的成績。

  • AIF Editor