隨著AI技術的快速演進，企業正逐步朝「數據＋智慧」驅動決策的模式發展，新一代「數智驅動型」企業將大量引進各種不同型態的人工智慧應用，協助真人員工完成工作，而數據則是發展人工智慧應用的基礎。數智驅動型企業必須打造一個來源多元且種類豐富的數據軍火庫，以便在需要時，可以隨時從中抽取數據軍火原料，並進一步發展出AI應用武器，持續鞏固競爭力和市場地位。

以美國電商平台Amazon為例，其營運規模之所以能逐年成長，有一部份原因在於精準的個人化推薦系統。Amazon在自家的數據軍火庫內，整合了顧客的購買紀錄、瀏覽軌跡、網站流量、用戶對產品的評價等數據，並透過AI去預測顧客的偏好或潛在需求，再依此提供個人化的產品推薦清單，主動促使客戶購買更多商品、提高交易轉換率。而Amazon數據軍火庫龐大且多元的數據，正是讓產品推薦結果更精準、更貼近顧客的關鍵。

打造數據軍火庫的第一步，從數據蒐集與整合開始

打造數據軍火庫的第一步，自然是從數據蒐集開始，並將所有數據整合在單一平台上。

在蒐集數據時，除了ERP、MES、CRM等營運相關的核心資訊系統外，企業更應該重視核心系統以外的數據，例如：POS交易數據、社群媒體互動記錄與粉絲回饋內容、客服對話紀錄、血壓機或耳溫槍等生理量測設備的數據、各類感測器數據等。

這些核心系統以外的數據，有些可能已經數位化，只是沒有匯整在同一個平台，例如：粉絲在社群網頁上的留言、網友在Google上的產品評論等。有些可能還停留在紙本記錄，例如：管制區的人員進出記錄。有些則是以前沒有想過要蒐集，例如：實體門市的人流進出狀況和店內人潮熱點、生產設備裡的馬達運轉溫度和速度等。

因此，企業可以全面盤點營運流程中有哪些數據需要被蒐集，並思考這些數據目前的現況，是已經有數據、還沒數位化、尚未開始蒐集等，及如何整合至數據軍火庫中。舉例來說，缺乏生產數據，可以在產線的機台加裝感測器蒐集設備數據等，一步步構築種類多元且豐富的數據軍火庫。

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數據軍火庫 2 大工具：動態感知能力、數據治理框架

隨著企業所屬產業別不同，數據軍火庫的樣貌也會有些許差異，例如零售業要整合的是客戶互動記錄、交易明細、商品瀏覽行為、購物車資訊、網站點擊流量分析、客服對話紀錄等。而製造業要整合的則是原物料使用、產線設備運轉狀況或稼動率、生產配方、品管記錄、無塵室環境品質、危險或管制區域的監控影像、能源耗用等數據。

無論數據軍火庫為何種樣貌，動態感知能力和數據治理框架皆是2大必備工具，企業在使用數據軍火發展出AI應用武器時，有了這2大工具，才能打造出精良的AI應用武器。

延伸閱讀：《天下雜誌》 下一代企業數智平台

所謂動態感知能力是指，持續不斷地蒐集與更新數據，使AI可以根據外在變化即時調整分析結果。以導航軟體為例，以前經常出現跟著GPS規劃路線前進，結果開進容易塞車或正好因為施工而封閉的路段等情況。但若導航軟體背後有一個具備動態感知能力的數據庫，就能根據外在狀況動態調整行車路線建議，例如：目前道路壅塞狀況、有無發生交通事故或交通管制、天氣狀況等即時資訊，幫助駕駛安全、方便且快速的抵達目的地。

至於數據治理框架則是一套保護和管理資料的框架，企業可以透過此框架明確定義數據的使用規範和流程，讓每一位員工皆能依照自身權限快速且方便的存取相應資料，同時確保數據的安全、一致及合規性。

邁向數智驅動的未來，數據不只是AI應用的核心，更是企業區隔競爭力的重要關鍵，企業唯有建構一個完善的數據軍火庫，才能靈活應用AI技術，快速回應市場變化，在數位經濟時代保持競爭優勢。

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