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企業級數據中台解決方案(Data Platform × Lakehouse × MLOps)- AInnovate 通用數據中台

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產品介紹
愛創數據中台解決方案基於 AWS 最佳實務,協助企業建構企業級數據中台(Data Platform),整合多來源資料、建立標準化資料治理流程,並支援數據分析、AI 應用與決策優化。

透過 Lakehouse 架構與雲端服務(如 Amazon Redshift、AWS Glue、DataZone 等),可有效解決資料孤島、格式不一致與 ETL 效能瓶頸等問題,打造高擴展、低維運成本的數據基礎架構。

同時結合 MLOps 與 AI 模型標準化流程,協助企業從資料收集、處理、標註到模型訓練與部署,建立完整 AI 應用生命週期,加速數據價值落地。

本方案已成功應用於金融、製造與零售等產業,支援數據上雲、即時分析、個人化推薦與生成式 AI 應用,協助企業實現數據驅動轉型。
特色說明
01
多來源資料整合
整合資料庫、檔案與 API 等多種來源,解決資料孤島問題,建立統一資料平台。
02
Lakehouse 架構設計
採用雲端 Lakehouse 架構,兼具資料倉儲與資料湖優勢,支援高效分析與擴展。
03
數據治理與 Data Catalog
透過 AWS DataZone 建立資料目錄、血緣追蹤與權限控管,提升資料可用性與可控性。
04
高效 ETL 與資料處理
利用雲端 ETL(如 AWS Glue)提升資料處理效率,支援大規模數據分析需求。
05
MLOps 與 AI 應用支援
提供完整 AI Pipeline(資料 → 訓練 → 部署),加速模型上線與持續優化。
06
高擴展與低維運成本
透過雲端架構降低地端成本,並具備高彈性擴展能力,支援企業成長需求。
成功應用案例
共 3 則案例
協助金融機構建構雲端數據湖倉平台,整合集團數據並提升分析與視覺化能力,應用於營運管理、風險控管與數位轉型,並建立完整雲端數據人才培育體系。
金融業-數據上雲與湖倉平台建置
透過 AWS 建置數據中台與生成式 AI 平台,整合集團系統並提升資料治理與資安能力,同時大幅提升生產效率與數據應用能力。
製造業-數據中台與 AI 平台整合
協助人壽保險公司建構企業級數據中台,整合內部保單、客戶與交易資料,並建立標準化資料治理與分析平台。

透過 Lakehouse 架構與即時數據處理能力,支援風險評估、客戶分析與營運決策,同時結合 MLOps 建立模型訓練與部署流程,提升數據應用效率與精準度,強化數位轉型能力。
人壽業-數據中台與風險分析平台建置