AWS TLC 全攻略 (136167)

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累積資料很容易，但相信數據並追根究底，才能讓數據分析變成有用的工具！

「做全世界的生意」是海島台灣許多科技創業家心中未來必經之路，但跨國業務談何容易？不僅服務遍佈全球，團隊通常也落腳世界各地；惟有善用數據分析，才能擺脫人、地理限制，順暢提供跨國整合服務。去年首度通過台灣金融監理沙盒，業務遍佈全球的 FinTech 新創 EMQ ，結合 AWS 的服務與國際經驗，跳脫層層國際清算組織，為移工與企業建立起安全、合規又便利的跨國匯兌服務。資料分析 ≠ 產出報表，信任數據才能「馬力全開」不少企業雖然成立資料分析團隊，卻常「大材小用」，讓這批硬底子技術人才鎮日埋首於不斷產出報表、報表與報表。以金融業來說，雖然多數業者早已廣泛使用商業智慧平台所產出圖表來輔助決策，但這

4 年前

專家觀點 AI 機器學習 aws 數據分析數位轉型雲端 AWSTLDG AWS TLC 資料飛輪 AWS資料飛輪

有數位轉型、運用 AI 的企業多賺千億美元！AWS 提「資料飛輪」理論助企業成長

企業要追求成長，無論是找到新商機、優化客戶體驗、建立新的營收模式等，皆仰賴有憑據的洞察做出決策，為企業創造最大價值。拜科技所賜，透過數據分析即可為企業帶來效益，因此展開數據收集的任務刻不容緩；讓企業的資料雲端化、運用科技化工具讓資料轉化為實質洞見，是這個時代必須面對的功課。正視數位轉型的急迫性：善用數據分析與 AI 的企業多獲得千億產值根據 Gartner 預測，到了 2021 年，新興科技的誕生將有 80％是在 AI 領域奠定基礎。這意味著，AI 的運用在人類生活的比重將逐漸增加，影響力愈來愈大。另外，IDC 的數據也顯示，今年能夠善用 AI 和大數據分析的企業組織，比尚未數位轉型

4 年前

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小公司也能善用大數據！禾多移動如何透過數據透明化，讓電商行銷更精準

許多組織會有迷思，誤以為資料、數據都屬於資訊技術部門的事；更時候，資訊部門卻也常以「我們一直都是這樣做的」來拒絕數位轉型。然而，在不久遠的未來，AI 應用其實就像現在人手一機的行動設備一樣，是組織內從基層到 CEO 都要會用、懂用也能善用的「通用型」技術。這並不代表每位員工都必須是工程背景出身，而是組織必須推動「數據透明化」。AI 技術廣告推播平台禾多移動科技（AviviD），即藉由 AWS 機器學習平台協助，讓 AI 成為組織內從基層到 CEO 都能輕鬆應用的新科技！數據像「千里馬」，需要慧眼的「伯樂」公司要調取數據時，流程通常有以下兩種方式： 1. 先開出需求單，再請 IT 部門調

4 年前

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攜手 AWS 雲端部署——商之器如何運用雲端思維，與上帝搶時間？

俗話說「工欲善其事，必先利其器」，而企業想要善用機器學習，也得先問出一個「AI 好問題」，才能把正確的武器磨亮、解決正確的問題。在醫療影像擷取與傳輸系統（ Picture Archiving and Comnumication System；PACS ）領域佔據領導地位的雲端醫療大廠商之器，便是在與 Amazon Web Services ( AWS ) 攜手合作的過程中問出好問題，成功讓醫療影像分析落地。問出好問題的企業，AI 應用才能到位為什麼企業應用 AI 要到位，得先問出「好問題」？已故的台灣知名人工智慧專家陳昇瑋曾指出，目前人工智慧系統多半是針對特定問題來開發，客製化程度遠比

4 年前

產業消息 f1 AI 機器學習資料 VeryBuy AWSTLDG AWS TLC AWS機器學習

F1 打造未來賽事、跨境電商 VeryBuy 把新客變熟客，他們怎麼做到的？

機器學習雖然很強，但是不是只能分析已發生的事情？應該沒辦法幫人類做未來決策吧？雖然團隊努力應用 AI 人工智慧，但至今仍有「人類才能下決策」迷思嗎？或是團隊想推動創新，但不曉得如何讓 AI 參與未來決策？那麼，來看看一級方程式賽車（Formula One；F1）和跨境電商 VeryBuy 如何透過讓機器人當企業「合夥人」，成功打造未來新商業模式！從「分析已知」到「指引未知」，機器學習也能下決策雖然近年企業都在談 AI 人工智慧應用，但不少組織的立場仍誤以為機器學習只能幫忙找出「發生什麼事」（描述型分析）、「為什麼會發生這些事」（診斷型分析）等現況分析。但你知道嗎？機器學習能藉由找出「未

4 年前

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