企業並不缺乏資料，真正的挑戰在於如何將分散的營運資料轉化為可分析、可治理且可持續運用的決策基礎。若缺乏完善的資料治理與索引機制，即使導入 AI 技術，也難以發揮實際價值。
炬識科技（Athemaster）專注於 Data & AI 資料服務領域，結合台灣與矽谷技術團隊經驗，提供從資料基礎設施建置到資料產品開發的完整顧問服務，協助企業建立資料驅動決策框架，推動數位轉型與知識化營運能力。
炬識科技導入策略建立企業資料工廠與資料治理體系：
炬識科技透過資料產品化方法論與資料品質治理平台，協助企業建立可支援 AI 應用的資料基礎架構。
1. 導入資料即產品方法論建立企業資料服務能力
炬識科技提供 Data as a Product 顧問服務，協助企業將資料轉化為可持續運作的資料產品，使內部與對外服務皆能建立資料驅動模式。
服務內容包含：
- 資料專案規劃與管理方法論
- 資料基礎設施建置與維運
- 資料產品開發能力建立
- 資料團隊組織與策略規劃
協助企業打造人與 AI 協作的資料應用環境。
炬識科技成立 9 年，累積超過 400 個以上專案經驗，服務產業涵蓋金融、電信與政府等關鍵領域。
2. 建置企業資料工廠平台支援 AI 模型資料供應能力
透過企業資料工廠解決方案，炬識科技協助企業整合資料存儲、資料處理與資料分析流程，使資料可直接支援 AI 模型訓練與營運應用。
平台能力包含：
- 資料整合與處理流程建置
- 資料分析與治理架構建立
- 資料產品化供應模型訓練資料
- AI 應用資料管線管理能力
並可透過 Athemaster MetaRoots 作為資料製程管理系統，降低跨團隊溝通成本並提升資料管理效率。
3. 導入資料品質驗證機制降低模型與營運風險
資料品質直接影響 AI 模型效能與決策可信度。炬識科技透過 Athemaster DQSentry 建立資料品質驗證流程，使企業可系統化管理資料品質風險。
平台可協助企業：
- 建立資料品質規則（Rules）
- 設計資料品質衡量指標（Indicator）
- 建立資料管線卡控機制
- 管理不合格資料處理流程
並可降低資料品質問題造成的額外成本 約 40%～50%。
金融產業案例驗證資料工廠提升模型品質與治理能力
炬識科技已協助金融機構建立資料工廠架構，使資料能直接支援洗錢防制模型開發與系統維運需求。
例如，在某標竿級銀行案例中，團隊整合：
- 十數個來源系統
- 超過 500 張資料表
- 超過 1 萬個資料欄位
並補齊缺失商業邏輯與國際 AML 標準定義，使資料可直接轉化為模型訓練資料產品。
透過建立可追溯資料定義與規則，企業可達成：
- 加速模型建置與迭代流程
- 提升偵測品質與一致性
- 降低維運與變更風險
- 強化稽核與法遵能力
此外，在另一金控集團案例中，透過資料品質規則與 Data Contract 管理機制設計，使資料品質目標識別比率由 33% 提升至 100%，大幅提升資料可靠度並強化分析決策信心。
HPE Cloud AI Data Lakehouse 支援企業資料工廠基礎架構建置
在企業建立資料工廠與資料治理平台過程中，穩定且可擴展的資料基礎設施是支撐 AI 模型訓練與分析流程的重要核心。
炬識科技企業資料工廠解決方案結合 HPE Cloud AI Data Lakehouse 架構，提供資料存儲、資料整合、資料分析與資料治理平台能力，使企業可建立完整資料供應鏈體系，支援後續 AI 模型開發與營運決策需求。
