Data Middle Office
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為什麼實踐真正的 AI 應用需要數據中台
為什麼實踐真正的 AI 應用需要數據中台
零售業想用 AI 創造智能決策，但資料分散、混亂、難以即時使用；
我們的數據中台幫你建立乾淨、統一、可用的資料基礎，讓 AI 真正落地並發揮價值。
零售業想用 AI 創造智能決策，但資料分散、混亂、難以即時使用；我們的數據中台幫你建立乾淨、統一、可用的資料基礎，讓 AI 真正落地並發揮價值。
常見問題與阻礙
各店鋪銷售數據分散，整合報表慢又不準
各店鋪銷售數據分散，整合報表慢又不準
各店鋪銷售數據分散，整合報表慢又不準
多系統資料不一致，跨部門溝通常常有爭議
多系統資料不一致，跨部門溝通常常有爭議
多系統資料不一致，跨部門溝通常常有爭議
AI應用導入時，如何確保資料能支撐決策與擴張？
AI應用導入時，如何確保資料能支撐決策與擴張？
AI應用導入時，如何確保資料能支撐決策與擴張？
庫存、銷售資料反應不即時，易造成缺貨或滯銷
庫存、銷售資料反應不即時，易造成缺貨或滯銷
庫存、銷售資料反應不即時，易造成缺貨或滯銷
數據中台解決方案
整合並標準化管理所有資料源，大幅降低總成本。
整合並標準化管理所有資料源，大幅降低總成本。
整合並標準化管理所有資料源，大幅降低總成本。
讓數據與應用層解耦，同一份數據可供多方使用。
讓數據與應用層解耦，同一份數據可供多方使用。
讓數據與應用層解耦，同一份數據可供多方使用。
建立乾淨資料源，並根據業務量體彈性擴展。
建立乾淨資料源，並根據業務量體彈性擴展。
建立乾淨資料源，並根據業務量體彈性擴展。
透過資料治理實現場景應用，降低錯誤決策風險。
透過資料治理實現場景應用，降低錯誤決策風險。
透過資料治理實現場景應用，降低錯誤決策風險。
打造可隨品牌成長數據中台：新零售精準運營
打造可隨品牌成長數據中台：
新零售精準運營
整合來自 ERP、CRM、電商、行銷與庫存系統的多來源資料，透過清洗、標準化與統一格式，
打造可即時使用的數據基礎，為 AI 模型提供可靠資料來源。
整合來自 ERP、CRM、電商、行銷與庫存系統的多來源資料，透過清洗、標準化與統一格式，打造可即時使用的數據基礎，為 AI 模型提供可靠資料來源。
數據中台架構：讓零售 AI 從概念落地到實際應用
數據中台架構：
讓零售 AI 從概念落地到實際應用
在資料尚未整合之前 AI 只能產生零散結果；
透過數據中台建立一致且可信的資料基礎，AI 才能產出可行動、可驗證的洞察。
以兩大中心群、十個核心中心，打造零售業的數據基礎建設與營運引擎， 讓商品、訂單、庫存、財務到客戶全流程一致、可控、可延展。
數據中台建置服務效益
數據中台建置服務效益
多數企業已有數據架構，
但尚未建立足以支撐跨系統一致性的管理層。
透過整合企業分散數據，建立可重用的數據能力，讓數據從「被存放」走向「可驅動業務成長」。
以兩大中心群、十個核心中心，打造零售業的數據基礎建設與營運引擎， 讓商品、訂單、庫存、財務到客戶全流程一致、可控、可延展。
01
建立基礎數據治理能力
統一資料定義與計算邏輯，減少為因應不同系統而產生的臨時轉換與修補，讓資料可被長期維運並作為擴充的結構基礎。
01
建立基礎數據治理能力
統一資料定義與計算邏輯，減少為因應不同系統而產生的臨時轉換與修補，讓資料可被長期維運並作為擴充的結構基礎。
01
建立基礎數據治理能力
統一資料定義與計算邏輯，減少為因應不同系統而產生的臨時轉換與修補，讓資料可被長期維運並作為擴充的結構基礎。
01
建立基礎數據治理能力
統一資料定義與計算邏輯，減少為因應不同系統而產生的臨時轉換與修補，讓資料可被長期維運並作為擴充的結構基礎。
02
資料治理與安全控管
為資安稽核建立穩定的資料基礎，明確資料責任歸屬與使用權限，降低資料外流、重複複製與非必要存取的發生機率。
02
資料治理與安全控管
為資安稽核建立穩定的資料基礎，明確資料責任歸屬與使用權限，降低資料外流、重複複製與非必要存取的發生機率。
02
資料治理與安全控管
為資安稽核建立穩定的資料基礎，明確資料責任歸屬與使用權限，降低資料外流、重複複製與非必要存取的發生機率。
02
資料治理與安全控管
為資安稽核建立穩定的資料基礎，明確資料責任歸屬與使用權限，降低資料外流、重複複製與非必要存取的發生機率。
03
降低系統整合與維運成本
新系統不需重新定義資料結構，減少重複開發與一次性整合，降低 IT 長期維護與調整成本。
03
降低系統整合與維運成本
新系統不需重新定義資料結構，減少重複開發與一次性整合，降低 IT 長期維護與調整成本。
03
降低系統整合與維運成本
新系統不需重新定義資料結構，減少重複開發與一次性整合，降低 IT 長期維護與調整成本。
03
降低系統整合與維運成本
新系統不需重新定義資料結構，減少重複開發與一次性整合，降低 IT 長期維護與調整成本。
04
成本彈性與優化
分析、報表、應用建立在一致資料之上，避免「每個分析專案都要重來」，為 AI 進階應用預留空間。
04
成本彈性與優化
分析、報表、應用建立在一致資料之上，避免「每個分析專案都要重來」，為 AI 進階應用預留空間。
04
成本彈性與優化
分析、報表、應用建立在一致資料之上，避免「每個分析專案都要重來」，為 AI 進階應用預留空間。
04
成本彈性與優化
分析、報表、應用建立在一致資料之上，避免「每個分析專案都要重來」，為 AI 進階應用預留空間。
多品牌、跨部門，我們如何讓資料共享？
多品牌、跨部門，
我們如何讓資料共享？
多品牌多商城的零售商，常因數據錯亂或權限分級不明確，產生誤看、錯用風險，
我們以有向無環的架構，確保數據來源的一致性與安全性。
多品牌多商城的零售商，常因數據錯亂或權限分級不明確，產生誤看、錯用風險，我們以現代資料架構（Modern Data Architecture），確保數據的一致性與安全性。
