資料溯源已成剛性需求，企業如何從治理走向價值變現
AI 時代下，資料溯源已成為剛性需求。透過全鏈路溯源與版本控制，能確保 AI 的準確性、透明度與問責制。這不僅能補足企業的知識斷層，更是從資料治理邁向價值變現的核心基石。
採訪／施鑫澤‧文／彥琳
當企業應用正逐漸脫離功能固定的 ERP 或 HR 系統，轉向由一系列彈性 AI Agent 所構成的服務模式時，意味著企業正邁入以大型語言模型（LLM）處理非結構化資料的時代，並逐漸取代傳統以規則驅動（Rule-based）及資料倉儲處理結構化資料的應用模式。在此趨勢下，「資料溯源」與「輸入正確資料」將成為驅動 AI 應用的核心關鍵。
「資料溯源」驅動 AI 應用——可靠運行的首要先決條件
近幾年，台灣資料管理協會（TDAMA，專注於推廣資料管理專業與認證的產業協會）創會理事長顏良修曾多次呼籲業界關注垂直領域 AI（Vertical AI）的發展，因為這對傳統應用系統開發商而言，將是一個嚴峻的轉型挑戰。她進一步說明，過去以報表為主的時代，資料溯源往往被視為次要任務，因為傳統資料倉儲處理的是結構化資料，若最終報表資料有誤，人員尚能以手動方式干預與修正，因此企業對源頭資料追蹤的迫切性相對較低。
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然而，進入 LLM 時代後，遊戲規則發生了根本性的改變：資料處理已轉變為近乎即時的串流模式，AI 產出的結果瞬時呈現，導致人員幾乎無法在資料處理過程中介入干預。當手動修正的機會逐漸消失後，確保資料全鏈路的可溯源性，便成為 AI 應用可靠運行的首要先決條件。同時，企業必須意識到，資料溯源與產品化是長期的轉型任務，需透過結構化知識驅動 AI，才能實現從「資料治理」到「價值變現」的目標。
實現「資料產品化」——邁向 AI 時代的商業價值變現
面對 AI 時代巨量資料的衝擊，顏良修提出了「資料產品（Data Product）」的核心概念。她指出，資料工程兼具軟體工程的嚴密性與製造業的標準化特性；與傳統軟體開發不同的是，即使程式碼保持不變，輸出結果仍會隨來源資料的變動而產生變異。因此，企業除了對程式碼進行版本控制外，更必須針對「資料本身」建立版本控制，這才是落實資料溯源的根本方式。
為了將資料轉化為具備商業價值的產品，企業需依循一套完整的資料管理框架（圖 1），其中包含三大轉型路徑：
‧資料獲取：奠定資料的原始基礎。
‧資料管理：核心在於落實資料治理，包含建立資料目錄、提供清晰的資料血緣（Data Lineage）以及完善的元資料管理（Metadata Management）。
‧資料變現：透過資料市集與 AI 應用的結合，將處理後的高品質資料放入市集供 AI 模型隨取隨用，藉由 AI 的可靠運行，實現資料價值的最終變現。
顏良修特別強調，這套資料管理框架必須按部就班、逐一落實。唯有當資料全數就緒，AI 才能有效介入支援，帶領企業跨越資料變現的「最後一哩路」。
彌補「知識斷層」——以結構化知識驅動企業 AI 轉型
目前企業在資料處理上普遍面臨嚴峻挑戰：核心業務規則與產業專業知識（Know-how）多半仍留存於員工的經驗記憶中，或零散分布於非結構化文件裡。這種現象導致 AI 應用因缺乏對企業運作脈絡的理解，難以產生精準的結果。在追求 AI 化的道路上，「知識層」是不容跳過的關鍵環節，否則 AI 的產出將難以切中商業核心。
顏良修提醒，資料溯源與產品化是企業轉型的長期工程，必須具備長遠的策略佈局。一旦企業遭遇「知識斷層」，應及早採取補救行動，建立專屬的知識體系，將內部的隱性知識轉化為結構化與數位化的資產。除了技術端的投入，企業更需培養具備資料管理專業素養的人才，例如引進擁有 CDMP（Certified Data Management Professional，資料管理專業人士認證）資歷的專家。唯有逐一彌補從「資料、資訊」到「知識、智慧」之間的落差，企業才能真正以結構化知識驅動 AI，創造實質的商業價值，完成從資料溯源到價值變現的轉型使命。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
