Jake目前擔任LnData麟數據科技的產品長，需要了解市場與需求，負責數據產品的研發與設計。從剛進入 LnData，主要著力於行銷廣告方面的各種數據解決方案；直到目前公司也因應市場需求，新增碳盤查、產品碳足跡數據收集與計算的領域。本篇將從他在不同產業中的經驗出發，分享他如何帶領團隊設計不同的數據產品，協助企業用數據解決各式問題。

LnData 如何為客戶打造數據解方：產品長專訪 [TWiDS]

<h1><strong>什麼是資料探勘？如何幫助品牌</strong></h1><h2><strong><span style="color:rgb(52, 183, 175)">資料探勘步驟、方法與應用</span></strong></h2><h2></h2><figure><div style="margin:0 auto;width:1090.5625px;height:524.484375px" data-scale="2.0591107083345515" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/4d0a7940-a9aa-421d-98b7-fa01e0ad7f49.jpg" alt="資料探勘是門藝術 (Image: Google DeepMind)" data-size="{&quot;height&quot;:534.484375,&quot;width&quot;:1100.5625}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">資料探勘是門藝術 (Image: Google DeepMind)</span></div></figure><div class="break"></div><h2><strong>資料探勘是什麼？</strong></h2><p>資料探勘（Data Mining）<a href="https://tw.alphacamp.co/blog/data-mining" target="_blank" rel="noreferrer">是一種從大量資料中自動找出有價值資訊的過程</a>。主要透過使用各種統計、<strong><span style="color:rgb(52, 183, 175)"><u><a href="https://lndata-taiwan.medium.com/machine-learing-rookie-b088f7507199" target="_blank" rel="noreferrer">機器學習</a></u></span></strong>和AI技術，來幫助企業或研究者發現隱藏在資料中的模式、趨勢和關聯，進而制定出更好的決策。</p><div class="break"></div><p>資料探勘的過程通常包括以下步驟：</p><ol type="1"><li><strong>定義問題</strong>： 确定資料探勘的目標和問題。這可能包括預測未來趨勢、識別模式／趨勢或發現特定的關聯性等。</li><li><strong>數據收集</strong>： 收集和整理與問題相關的數據。數據可能來自不同來源，包含社群媒體、網站、APP、開放數據、會員數據等。也可能涵蓋結構化數據（例如數據庫中的表格）和非結構化數據（例如圖片或影音）。</li><li><strong>數據清理</strong>： <a href="https://www.lndata.com/explore/data+/article/data-processing-to-ai?utm_source=direct&amp;utm_medium=blog" target="_blank" rel="noreferrer">將數據轉換成適合分析的狀態</a>，包含清理數據，處理缺失值、異常值，並進行其他必要的數據預處理步驟，以確保資料的質量。</li><li><strong>特徵選擇</strong>： 選擇最具足夠資訊量與差異性的特徵，以用於模型的訓練。有助於提高後續模型的效能和<strong><a href="https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10221782" target="_blank" rel="noreferrer">泛用性</a></strong>。</li><li><strong>模型訓練</strong>： 使用機器學習算法或其他相關的技術，對數據進行訓練，以建立能夠解決問題的模型。</li><li><strong>評估和優化</strong>： 評估模型的性能，並根據結果進行優化。包含調整模型的超參數，改進特徵選擇，或者進行其他調整以提高模型的預測能力。</li><li><strong>結果解釋</strong>： 解釋資料探勘的結果，理解從模型爭啊絕出的洞察，並將這些洞察應用於實際情境中以解決目標問題。</li></ol><p>資料探勘的應用廣泛，例如金融領域的信用評分、醫療領域的疾病預測、市場行銷的客戶行為分析等。也因此資料探勘通常涉及大數據和機器學習等技術，以處理和分析龐大和複雜的數據集來解決真實世界的問題。</p><div class="break"></div><h2><strong>資料探勘的技術與方法</strong></h2><p>Data Mining 包含多種技術和方法，尤其是各種機器學習算法。以下是一些常用的資料探勘技術：</p><ol type="1"><li><strong>分類（Classification）</strong></li><li><strong>迴歸（Regression）</strong></li><li><strong>集群（Clustering）</strong></li><li><strong>關聯規則學習（Association Rule Learning）</strong></li><li><strong>序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）</strong></li><li><strong>異常檢測（Anomaly Detection）</strong></li></ol><div class="break"></div><h3><strong>1. 分類（Classification）</strong></h3><p>這是一種監督式學習方法，透過研究數據庫中的特徵，將已知資料做出分類，並根據已知的特徵預測未經分類的新進數據。常用的分類算法包括決策樹（Decision Trees）、支持向量機（Support Vector Machines）等。</p><div class="break"></div><h3><strong>2. 迴歸（Regression）</strong></h3><p>迴歸分析是一種監督式學習方法，用於預測連續型數值，找到自變數和因變數之間的關係。常用的迴歸算法包括線性迴歸（Linear Regression）、多項式迴歸（Polynomial Regression）、決策樹迴歸（Decision Tree Regression）、Lasso迴歸（Lasso Regression）等。</p><div class="break"></div><p>迴歸分析可幫助我們從一系列現有數據去預測未知數據的可能值。例如：透過分析某一地區多筆房地產交易的數據庫（包含：坪數、地點、房型、交易金額等），對另一個未售出的物件做出成交金額預測。</p><div class="break"></div><h3><strong>3. 集群（Clustering）</strong></h3><p>也稱做<strong>聚類</strong>，這是一種非監督式學習方法，和分類分析的概念相似，模型會試圖將資料點分為具有相似特徵的組（簇 Cluster）。與分類不同，集群沒有預先定義的標籤或類別。模型僅依據數據的相似性將其分組。例如，將一群人根據其購買行為分為不同的消費者群。</p><div class="break"></div><p>常用的聚類算法包括K-means、階層聚類（Hierarchical Clustering）、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）等。</p><div class="break"></div><h3><strong>4. 關聯規則學習（Association Rule Learning）</strong></h3><p>這是一種無監督式學習方法，分析數據庫中各資料彼此相依的機率，以發現資料集中的變數之間的關聯性。例如：某顧客在已經購買該品牌洗髮精的情況下，同時購買該品牌潤髮乳的機率。</p><div class="break"></div><p>常用的關聯規則算法包括Apriori、Eclat和FP-growth（Frequent Pattern growth）等。</p><div class="break"></div><h3><strong>5. 序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）</strong></h3><p>用於分析和挖掘時間或事件發生先後的關係與規律。例如：某顧客在已經購買該品牌洗髮乳後，一周後再度購買潤髮乳所發生的機率。常用的序列模式挖掘算法包括GSP（Generalized Sequential Patterns）、PrefixSpan和SPADE（Sequential Pattern Discovery using Equivalence classes）等。</p><div class="break"></div><p>和迴歸分析的概念相似，也是藉由已知的數據來預測未來數據的可能值。其不同點在於：時間序列分析模型中的數據中必須有時間關聯性。透過時間序列分析，可得知事件沿著時間軸（如季節性、節日、過去與未來的相關性）所產生的變化情形，進一步使用歷史資料來預測未來趨勢。</p><div class="break"></div><h3><strong>6. 異常檢測（Anomaly Detection）</strong></h3><p>異常檢測主要用於檢測資料集中的異常值或不尋常的模式。異常檢測可以用監督式和或非監督式兩大類方法做到，前者是使用已標記的正常和異常樣本進行模型訓練、後者僅使用正常樣本進行模型訓練，讓模型學習後，在測試時檢測不符合模式的異常。</p><div class="break"></div><p>常用的異常檢測算法包括統計方法、基於密度的方法（例如LOF，Local Outlier Factor）和基於距離的方法（例如KNN，K-Nearest Neighbors）等。</p><div class="break"></div><p>異常檢測在多個領域中都有應用，包括但不限於：</p><ul><li>網路安全： 監控網路數據以檢測潛在的入侵或惡意活動。</li><li>金融： 檢測信用卡欺詐、不正常的交易行為或其他金融詐騙。</li><li>製造業： 檢測生產線上的不正常操作或設備故障。</li><li>醫療保健： 監控患者生理數據以檢測健康問題或病變。</li><li>環境監測： 監測環境數據以檢測異常事件，如地震、污染等。</li></ul><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:1090.5625px;height:613.484375px" data-scale="1.7651805628649475" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/618ffbcd-c748-4275-a9fa-de653495a78b.jpg" alt="資料探勘技術已被廣泛運用在解決真實世界問題" data-size="{&quot;height&quot;:623.484375,&quot;width&quot;:1100.5625}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">資料探勘技術已被廣泛運用在解決真實世界問題</span></div></figure><div class="break"></div><div class="break"></div><h2><strong>產業應用資料探勘的三個案例</strong></h2><p>資料探勘的應用已經深入各大企業中，利用資料探勘篩選適當的行銷TA，早已是行銷活動的基礎。因此，許多行銷單位在規劃活動時，皆已不得不將資料探勘作為必要工具。除此之外，還有許多應用場景：</p><div class="break"></div><h3><strong>電信業</strong></h3><p>在人人都有行動裝置的時代，電信數據含有豐富且精準的資料。我們可以透電信數據，分析用戶的位置和使用行為，進而去做貼標與分群，除了可幫助企業更了解消費者輪廓外，也能實現精準行銷。</p><div class="break"></div><p>例如，針對曾造訪過月子中心、生殖中心的受眾推播母嬰產品；或是找出曾瀏覽過母嬰平台的消費者，再依據地理位置分群推薦不同的月子中心。</p><div class="break"></div><p>許多電信業者近年來開始經營起OTT，更能進一步結合電信數據與用戶觀看數據進行資料探勘，分析觀眾喜好、個人化推薦等。</p><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:1090.5625px;height:598.484375px" data-scale="1.8086947590067535" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/94dfce6b-6d64-4ad4-88ea-b56627265f52.jpg" alt="企業可透過電信數據深度了解消費者輪廓與行為" data-size="{&quot;height&quot;:608.484375,&quot;width&quot;:1100.5625}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">企業可透過電信數據深度了解消費者輪廓與行為</span></div></figure><div class="break"></div><div class="break"></div><h3><strong>金融產業</strong></h3><p>金融產業擁有大量的用戶與交易數據，可透過資料探勘挖掘出許多價值並應用到不同場景：</p><ul><li>信用評分： 資料探勘可用於分析客戶的信用歷史、財務交易和其他相關數據，以建立更準確的信用評分模型，協助金融機構評估信用風險。</li><li>詐騙檢測： 透過監控交易模式和行為特徵，資料探勘可以發現潛在的詐騙活動，提高金融機構的安全性。</li><li>投資組合優化： 資料探勘可用於分析市場趨勢、資產價格和風險因素，以幫助投資者和金融機構優化投資組合，提高回報率。</li></ul><div class="break"></div><p>值得注意的是，金融數據涉及消費者的<strong>機敏資訊</strong>，因此往往受到更嚴格的法規限制。在進行資料探勘與後續應用時必須特別確保<strong>資料合規</strong>。</p><div class="break"></div><h3><strong>零售業 — 會員資料</strong></h3><p>零售業者往往是第一線接觸到消費者的，也是最直接面對購物需求的渠道，因此<strong>其數據具有極高的轉換價值</strong>。尤其隨著電商發展，讓零售業者有了更多更廣的數據。</p><div class="break"></div><p>而透過資料探勘分析顧客的交易歷史、搜尋紀錄、商品瀏覽紀錄等，甚至於結合會員資料、社群電商、實體消費等數據，可建立強大的CRM系統，並對顧客進行自動貼標，以提供<a href="https://lndata-taiwan.medium.com/cdp-guide-8f5baf7649" target="_blank" rel="noreferrer">個人化的推薦</a>，提高展和與忠誠度。甚至也能做在運營、商家提供促銷策略、選品上架、物流倉儲等面向的優化依據。</p><div class="break"></div><p>另一個應用場景則是 <a href="https://medium.com/@lndata-taiwan/%E6%94%B9%E8%AE%8A%E5%BB%A3%E5%91%8A%E5%83%B9%E5%80%BC%E9%8F%88-%E7%82%BA%E4%BB%80%E9%BA%BC%E9%9B%B6%E5%94%AE%E5%AA%92%E9%AB%94%E8%81%AF%E6%92%AD%E7%B6%B2rmn%E6%84%88%E4%BE%86%E6%84%88%E9%87%8D%E8%A6%81-890763f56e3" target="_blank" rel="noreferrer">RMN 零售媒體聯播網</a>。將平台資料整合廣告系統，能幫助品牌更容易地觸及到有消費意圖的受眾，也能幫助零售業者將消費者留在平台上、刺激消費，並將資料變現。</p><div class="break"></div><h2><strong>LnData 如何協助企業進行</strong></h2><p>數據分析與提供洞察：LnData可協助企業進行數據分析，從龐雜的數據中挖掘出可化為行動的重要洞察，以幫助企業制定或優化決策，例如社群輿情分析、廣告監測分析、消費者受眾分析等。</p><div class="break"></div><p><strong><a href="https://www.lndata.com/saas-tool?utm_source=direct&amp;utm_medium=blog" target="_blank" rel="noreferrer">取得數據</a></strong>：資料探勘最重要的是什麼？要先有數據！企業可透過 LnData 收集與整合自有的第一方數據，或是從<a href="https://www.lndata.com/data-market?utm_source=direct&amp;utm_medium=blog" target="_blank" rel="noreferrer">數據市集</a>取得各種不同來源或類型的第三方數據，包含社群數據、發票數據、電信數據等等。</p><div class="break"></div><p><strong><a href="https://www.lndata.com/explore/data+/article/data-processing-to-ai?utm_source=direct&amp;utm_medium=blog" target="_blank" rel="noreferrer">數據處理</a></strong>：在進行分析與機器學習時，如果使用的數據非常雜亂、充滿雜訊，不僅會降低資料探勘的效率，也可能會導致結果失真。因此 LnData 協助企業進行數據清理等前處理，讓企業可使用更乾淨、高質量的數據。</p><div class="break"></div><p><strong>數據安全和合規性</strong>：LnData協助企業客戶建立數據安全和合規性框架，以確保他們在收集、使用和分析數據時遵循相關法規和標準(如 GDPR)。我們也提供輔助的服務來協助達成，例如資料去識別化工具<strong>數據無塵室 Data Clean Room </strong>等。</p><div class="break"></div><ul><li><strong>延伸閱讀：<span style="color:rgb(52, 183, 175)"><u><a href="https://www.lndata.com/explore/data+/article/1st-2nd-3rd-party-data?utm_source=direct&amp;utm_medium=blog" target="_blank" rel="noreferrer">新時代工作者必知！什麼是第一方、第二方、第三方數據</a></u></span></strong></li><li><strong>也想做資料探勘？立即<span style="color:rgb(52, 183, 175)"><u><a href="https://www.lndata.com/contact?utm_source=direct&amp;utm_medium=blog" target="_blank" rel="noreferrer">連繫我們</a></u></span></strong></li></ul>

什麼是資料探勘？資料探勘（Data Mining）是一種從大量資料中自動找出有價值資訊的過程。主要透過使用各種統計、機器學習和AI技術，來幫助企業或研究者發現隱藏在資料中的模式、趨勢和關聯，進而制定出更好的決策。

什麼是資料探勘？如何幫助品牌：資料探勘步驟、方法與應用

<h1><strong>數據處理 Data Processing對於AI的重要性為何？</strong></h1><h2><span style="color:rgb(52, 183, 175)"><strong>2023台灣AI生態系地圖</strong></span></h2><div class="break"></div><p>隨著這一年來AI人工智慧的躍進式發展，市場對於AI重視程度不斷提升，甚至各行各業都急著投入，也使得AI發展的生態系更加活躍、競爭、細化、整合。</p><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:1090.578125px;height:612.5px" data-scale="1.7679969879518072" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/a3abab31-45b8-40d0-9906-f938803afce7.jpg" alt="AI發展需求使得數據處理的重要性日益提升" data-size="{&quot;height&quot;:622.5,&quot;width&quot;:1100.578125}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">AI發展需求使得數據處理的重要性日益提升</span></div></figure><div class="break"></div><h2><strong>AI 發展的重要關鍵</strong></h2><p>回到理論與實務，AI發展最重要的一環是數據處理（Data Processing）——這就像是廚師做菜一樣，沒有好食材、食材沒有處理好，後面再怎麼料理調味也難做出好菜。尤其當AI要落地到不同產業發展時，數據的質量更是能否快速成功實現的最大關鍵。</p><div class="break"></div><h2><strong>什麼是數據處理</strong></h2><p>數據處理（Data Processing）包括數據清洗和預處理，這是確保數據品質的重要步驟。通過去除缺失值、處理重複數據和標準化特徵，可以確保模型在訓練和預測過程中處理乾淨、一致的數據。</p><div class="break"></div><p>總之，數據處理在AI發展中是一個不可或缺的環節，對於確保模型的效能、可靠性和適應性都有著重要的影響。透過更多、更高質量的數據，可以實現更強大、更靈活且更具預測能力的人工智慧應用生態。</p><div class="break"></div><h2><strong>數據處理對於AI發展的三大價值</strong></h2><p>簡單來說，其價值主要可以體現在三個面向：</p><ol type="1"><li>數據品質</li><li>即時性</li><li>海量數據</li></ol><div class="break"></div><h3><strong>1. 數據品質</strong></h3><p>人工智慧模型的性能受到訓練數據品質的直接影響。高品質的訓練數據能夠提高模型的準確性和泛化能力，減少資料集中雜訊可能造成<a href="https://aws.amazon.com/tw/what-is/overfitting/" target="_blank" rel="noreferrer">過度擬合</a>(Overfitting)的情況，提高模型的預測效果，也能降低對數據量的需求。</p><div class="break"></div><h3><strong>2. 即時性</strong></h3><p>在人工智慧應用中，即時性至關重要，特別是在需要做出迅速決策的場景下，例如金融交易、醫療診斷等。數據處理有助於實現對即時數據的快速處理和分析，使系統能夠達成實時預測和反饋，提高系統的效能和靈活性。</p><div class="break"></div><h3><strong>3. 海量數據</strong></h3><p>深度學習模型通常需要足夠大量的數據進行訓練，以更好地學習各種特徵和複雜的模式。數據處理能幫助更有效地處理和管理大規模的數據集，確保模型在控制成本下獲得足夠的訓練樣本，以優化、提升模型的性能與預測準確性，能夠更好地分析未知數據。</p><div class="break"></div><div class="break"></div><h2><strong>AI發展還有哪些領域</strong></h2><p>隨著 AI 技術深化，AI產業又可細分為不同領域，根據人工智慧科技基金會（AIF）與AppWorks、台灣智慧雲端服務（簡稱台智雲,TWS）合作發布的2023年「<a href="https://edge.aif.tw/2023first-ai-map/" target="_blank" rel="noreferrer">台灣 AI 生態系地圖</a>」，主要可分為三大面向:</p><ul><li><strong>AI發展工具</strong>: 包含AutoML/MLops機器學習平台、AI晶片與處理器、數據處理、數據貼標、深度學習加速器、基礎模型等。</li><li><strong>跨產業應用</strong>: AI越來越能在不同的日常工作場景中協助我們，這也使得一些跨領域的泛性應用與技術日益被重視，包含自然語言處理(NLP)、Computer Vision、雲端技術、邊緣運算、環境保護、資安等。</li><li><strong>產業深度應用</strong>: AI可運用的產業領域越來越廣，包含電商、金融科技、醫療健康、行銷科技等領域，近年來更逐漸擴大，包含自駕車、無人機、能源、通用型機器人、教育、法律科技等多面向。</li></ul><div class="break"></div><p>其中， LnData 便是屬於<strong>數據處理</strong>的服務提供者，協助品牌將AI訓練所需要的龐大、非結構化、來自不同來源的數據進行數據清理與整合，甚至部分也包含分析、模型訓練與部屬等任務。</p><div class="break"></div><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:1090.578125px;height:1031.515625px" data-scale="1.0567082226922904" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/a65cc4d8-997e-40ee-a8be-3e2f236f064b.jpg" alt="台灣 AI 生態系地圖" data-size="{&quot;height&quot;:1041.515625,&quot;width&quot;:1100.578125}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">台灣 AI 生態系地圖</span></div></figure><div class="break"></div><p>LnData 做為台灣的<strong><em>數據顧問</em></strong>公司，提供多元且完整的數據服務，包含從數據的收集、清理、分析與應用，可協助企業針對不同的數據需求提供對應的解決方案。例如，可透過數據中台，打造一站式的數據管理平台，更好地將大量數據快速處理，以應用到如行銷、金融、ESG等不同場景。</p><div class="break"></div><div class="break"></div><h2><strong>企業如果想投入AI應用該怎麼做</strong></h2><p>不同企業的規模與擁有的人力、技術、算力等資源不同，因此想自己投入AI的發展、訓練自己的模型，以落地運用到企業日常營運當中，除了透過ChatGPT等開源工具之外，其實還有不同的方法與路徑。</p><div class="break"></div><h3>不同企業想深化AI應用</h3><ol type="1"><li>企業自有數據團隊，但想要提高效率、降低成本、擴大彈性：與數據服務供應商建立合作關係。</li><li>企業沒有數據團隊，但也想導入AI：透過數據處理或數據收集等服務，補齊缺乏數據、與難以負荷龐大訓練數據等技術門檻問題。</li></ol><div class="break"></div><ul><li><strong>立即<u><span style="color:rgb(52, 183, 175)"><a href="https://www.lndata.com/contact?utm_source=direct&amp;utm_medium=blog" target="_blank" rel="noreferrer">連繫我們</a></span></u></strong></li></ul>

隨著這一年來AI人工智慧的躍進式發展，市場對於AI重視程度不斷提升，甚至各行各業都急著投入，也使得AI發展的生態系更加活躍、競爭、細化、整合。其中數據處理（Data Processing）是快速成功推動AI發展與訓練的最大關鍵。

數據處理 Data Processing對於AI的重要性為何？看台灣AI應用生態系

<h1><strong>CDP顧客數據平台：為企業提供全面的顧客洞察</strong></h1><p>在當今數位時代，企業必須能夠有效地收集和管理其顧客數據，以便更好地瞭解顧客需求、提高顧客忠誠度和增加收益。為此，許多企業開始使用CDP顧客數據平台來應對數據管理挑戰。</p><figure><div style="margin:0 auto;width:1089.5px;height:392.5px" data-scale="2.7316770186335404" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1200/1*mfoFYGUqBOMqI9YtSeFwtg.jpeg" alt="CDP顧客數據平台可幫助企業了解顧客輪廓" data-size="{&quot;height&quot;:402.5,&quot;width&quot;:1099.5}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">CDP顧客數據平台可幫助企業了解顧客輪廓</span></div></figure><h1>CDP是什麼？</h1><p>CDP是「Customer Data Platform」的縮寫，CDP就是所謂的「顧客數據平台」，它是一種數據行銷技術，能讓企業更輕鬆地管理與應用顧客數據。CDP可以將來自不同來源的顧客數據整合與打通，建立每個顧客的360度輪廓，使企業能夠更全面、精準地瞭解他們，並為其提供更好的產品和服務體驗。</p><div class="break"></div><h1>為什麼企業需要CDP？</h1><p>由於每個消費者都是獨特的，他們可能看過品牌不同的廣告、可能有追蹤品牌的社群、可能有下載品牌的App可能有加入官方的LINE帳號、可能從官網下過訂單、可能到過實體門市消費、可能註冊過會員資料。然而，這些跨平台的資料卻往往難以打通，導致品牌對於顧客消費軌跡的掌握充滿數據斷點，無法真正了解顧客喜好與需求。</p><div class="break"></div><blockquote>在這樣的情況下，品牌想做的「精準行銷」往往只能「做半套」。</blockquote><p>例如，行銷人員可能嘗試針對官網的訪客進行辨識與分群，接著對他們投放再行銷廣告；然而隨著Cookieless的到來與隱私政策的日趨嚴格，這樣的模式將難以繼續，使得品牌往往不得不投入更高的廣告預算，以維持相同的業績銷量。除此之外，由於品牌對於顧客往往只有片段的了解，因此也永遠無法做到真正個人化的行銷體驗。</p><div class="break"></div><h1>CDP顧客數據平台能做到什麼？</h1><ol type="1"><li>數據整合：CDP能夠從各種不同的數據源中自動收集、整合和組織數據，例如銷售數據、線下資料、CRM數據、廣告數據、社群媒體數據等。</li><li>數據清理和分析：CDP能夠協助企業清理、去重、與分析來自不同來源、不同格式的顧客數據，進而建立顧客的360輪廓，並讓企業能夠更好地掌握完整的消費者旅程。</li><li>個性化行銷：行銷人員可以透過CDP分析顧客行為和偏好，並為其提供更加個人化的行銷體驗。</li><li>端到端顧客追蹤：CDP能夠在顧客旅程的各個階段追蹤顧客行為，從而提高轉換率、留存率與回購率等。</li></ol><div class="break"></div><p>簡單來說，使用CDP顧客數據平台的核心概念，在於「人」。首先，藉由打通不同渠道的顧客數據，幫助企業能以個人的層級了解每一個顧客，既不是仰賴顧客留下的會員資料、也不是僅從部分的瀏覽行為就判斷。搭配機器學習與串階品牌不同的行銷渠道，就能為顧客提供更個性化和有意義的體驗，進而促進銷售、口碑，並且提升品牌忠誠度。</p><div class="break"></div><h1>限制與導入難點</h1><p>然而，使用CDP顧客數據平台時需要注意一些事項。首先，企業必須確保其使用的CDP平台符合各地市場的相關法規要求。例如，加州消費者隱私權法案(CCPA)、歐盟的一般資料保護規定(GDPR)等數據保護法規，取得顧客同意來收集和使用其個人數據。</p><div class="break"></div><p>其次，企業需要確保其使用的CDP平台可以處理大量的數據並提供即時的數據分析。由於數據量可能非常龐大，因此需要一個具有高度可擴展性和高效性的儲存與運算平台。</p><div class="break"></div><p>最後，企業需要確保其使用的CDP平台能夠確實打通各種不同的數據源與應用出口，例如其他IT系統、廣告平台等，如此才能夠最大化CDP的效益。不幸的是，現實商業世界中的數據往往因為格式與各種技術限制，而難以取用與打通，導致了理想豐滿與現實骨感的落差。</p><figure><div style="margin:0 auto;width:1090.578125px;height:353.5px" data-scale="3.0277252407152684" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1200/1*TgsZHL7MAJQdU8JPT1d8Dw.jpeg" alt="" data-size="{&quot;height&quot;:363.5,&quot;width&quot;:1100.578125}" data-alignment="center"/><span class="alt-text"></span></div></figure><h1>如何解決</h1><p>企業可尋找專業的數據合作夥伴，以更有效率地建立與導入CDP地使用。</p><p>LnData做為<strong>數據顧問</strong>的角色，可以協助企業從數據盤點開始，針對客戶的目標與需求，釐清企業已擁有與待擁有的數據有哪些，進而客製化解決方案，讓客戶可以階段性地達成不同目標、收獲成效，並逐步累積<strong>第一方數據</strong>（掌握在企業自身而非外部、廣告平台的數據），而不用等待投入大筆預算與時間後才開始。</p><div class="break"></div><p>在這過程中，我們將協助確保數據的使用符合法規，維持消費者對企業的信任；我們也將幫助客戶串連既有的系統，而不用整個打掉重練；我們也有不同合作夥伴的資源，可滿足客戶在資安、數據應用上等各式需求。</p><div class="break"></div><h1>結語</h1><p>總結來說，CDP顧客數據平台是現代企業不可或缺的數據管理工具。它能夠幫助企業更好地理解其顧客，提高顧客忠誠度和增加收益。然而，企業在使用CDP平台時需要確保其符合法規和法律要求，具有高度可擴展性和高效性，並能夠與其他IT系統和數據平台互動。只有這樣才能夠充分利用CDP平台，為企業帶來更多的價值和競爭優勢。</p>

在當今數位時代，企業必須能夠有效地收集和管理其顧客數據，以便更好地瞭解顧客需求、提高顧客忠誠度和增加收益。為此，許多企業開始使用CDP顧客數據平台來應對數據管理挑戰。

CDP顧客數據平台：為企業提供全面的顧客洞察

<h1><strong>2025 智能行銷指南：如何保持數據掌控力，發揮 AI 真正價值？</strong></h1><p>根據 Grand View Research <a href="https://www.gii.tw/report/grvi1611675-artificial-intelligence-marketing-market-size.html" target="_blank" rel="noreferrer">報告顯示</a>，到2030 年，全球行銷人工智慧(AI) 市場預計將達到822.3 億美元，預計2025年至2030年的CAGR 將達 25.0%。AI 和大型語言模型（LLMs）已成為品牌與消費者互動的關鍵技術。然而，許多企業仍面臨 AI 幻覺、數據隱私與模型偏差等問題，如何確保 AI 既能提升效率，又不失控，成為行銷人員的重要課題。</p><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:787.5px;height:456.515625px" data-scale="1.7094818635495863" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/17d183d3-81ee-4462-b2cb-33a338dc8bb3.jpg" alt="如何管理AI行銷已成為行銷人員新課題" data-size="{&quot;height&quot;:466.515625,&quot;width&quot;:797.5}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">如何管理AI行銷已成為行銷人員新課題</span></div></figure><div class="break"></div><h2><strong>AI超好用，但問題出在哪？</strong></h2><p>AI 在行銷領域的應用雖然帶來了前所未有的效率與創新，但同時也伴隨著挑戰。AI 生成的錯誤資訊（幻覺），可能導致行銷內容失真，甚至誤導消費者；考量數據隱私問題，企業在運用 AI 進行數據分析時，必須謹慎遵循 GDPR、CCPA 等法規，確保消費者資料的合規使用；訓練數據中的偏差，則可能影響 AI 模型的決策，導致行銷活動無法精準觸及真正的目標受眾。</p><div class="break"></div><p>若企業過度依賴 AI 而忽略這些風險，不僅會影響品牌信譽，還可能面臨法規風險。因此，行銷人員在運用 AI 時，應建立嚴格的數據管理與監測機制，確保 AI 產出的內容與決策符合品牌價值觀、真實可靠，並符合市場需求，才能真正發揮 AI 在行銷中的最大價值。</p><div class="break"></div><blockquote>擁有近二十年媒體、行銷與數據科技經驗的 LnData創辦人暨執行長鄭名傑表示：「未來行銷就像是大型工廠製造一般，而數據就像是水電或各種原物料，供應鏈管理、管線維護、及時控管等是最後行銷的智慧製造成功關鍵。」</blockquote><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:834.5px;height:404.5px" data-scale="2.037394451145959" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/0e71d507-0d78-4d95-8fd1-26aa2b714de5.jpg" alt="LnData 創辦人暨執行長 Jay 分享2025數據-AI成功心法" data-size="{&quot;height&quot;:414.5,&quot;width&quot;:844.5}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">LnData 創辦人暨執行長 Jay 分享2025數據-AI成功心法</span></div></figure><div class="break"></div><h2><strong>三大 AI行銷應用原則，打造更精準的數據行銷策略</strong></h2><p>想在 AI 行銷時代保持競爭優勢？以下三大策略將幫助品牌在數據驅動的環境中脫穎而出：</p><div class="break"></div><h3><strong>一、 定位好 AI 在行銷中扮演的角色</strong></h3><p>AI 擅長處理重複性與水平摘展任務，如內容生成、受眾細分和廣告投放優化，但它無法取代人類的創意與策略規劃。因此，LnData 建議將 AI 作為輔助工具，幫助數據分析、預測趨勢，讓行銷團隊專注於品牌塑造、深度差異化與創意發想。</p><div class="break"></div><h3><strong>二、 確保透明度與避免數據偏差</strong></h3><p>企業在訓練 AI 模型時，主要依賴第一方的歷史數據進行學習，而這些數據可能隱含偏見，且未必能適配變化快速的未來市場，導致分析或與測結果不夠客觀或精準。因此，團隊應定期審查 AI 生成的行銷分析與決策，同時確保數據來源多元化與即時更新，降低偏差風險。</p><div class="break"></div><h3><strong>三、強化數據品質，確保決策準確性</strong></h3><p>AI 的效能取決於所使用的數據品質。低品質或不完整的數據，將直接影響 AI 產出的準確度與可靠性。因此，LnData 建議品牌整合第一方、第二方與第三方數據，確保數據的完整性與合規性，以全面提升AI行銷的精準度與效能。</p><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:846.515625px;height:485.5px" data-scale="1.7285885469223008" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/7cd4d012-65eb-409b-986e-11ef271b4bd7.png" alt="三大AI行銷問題、影響與解方" data-size="{&quot;height&quot;:495.5,&quot;width&quot;:856.515625}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">三大AI行銷問題、影響與解方</span></div></figure><div class="break"></div><h2><strong>LnData 全方位數據解決方案，助力 AI 行銷更智慧</strong></h2><p>想要更高效地運用 AI 行銷，擁有高品質數據與強大的數據基礎建設至關重要！LnData 提供一站式數據解決方案，幫助企業在 AI 時代輕鬆駕馭數據，制定更精準的行銷策略。</p><div class="break"></div><h3><strong>數據中台：打通數據孤島，構建統一的數據資產</strong></h3><p>企業數據分散在不同系統，難以整合與分析？<u><span style="color:rgb(52, 183, 175)"><a href="https://www.lndata.com/data-middle-platform?utm_source=bnext&amp;utm_campaign=2025-ai" target="_blank" rel="noreferrer">LnData 數據中台</a></span></u>提供高效的數據治理與管理方案，幫助品牌統一數據架構、打破數據孤島、low-code存取數據，讓行銷團隊省下大量的跨部門數據溝通成本，並提高企業整體的數據基礎建設效能與韌性。</p><div class="break"></div><h3><strong>數據無塵室：安全共享數據，提升 AI 決策準確性</strong></h3><p>在 AI 行銷時代，企業需要獲取更多的外部數據來提升預測準確度，然而數據隱私與合規問題成為重大挑戰。<u><span style="color:rgb(52, 183, 175)"><a href="https://www.lndata.com/data-clean-room?utm_source=bnext&amp;utm_campaign=2025-ai" target="_blank" rel="noreferrer">LnData 數據無塵室</a></span></u>（Data Clean Room）透過獨家專利的數據保護計算技術，企業可在不提交原始機敏數據的前提下，與合作夥伴進行數據比對與分析，獲取更完整的消費者行為洞察，確保 AI 行銷策略的可行性與準確性。</p><div class="break"></div><h3><strong>Ln{360°} 顧客數據增長引擎：打造即時且個人化的行銷體驗</strong></h3><p>數據驅動的行銷策略，需要有完整的顧客數據管理。<u><span style="color:rgb(52, 183, 175)"><a href="https://www.lndata.com/360?utm_source=bnext&amp;utm_campaign=2025-ai" target="_blank" rel="noreferrer">Ln{360°}</a></span></u> 是一款結合 <u><span style="color:rgb(52, 183, 175)"><a href="https://www.lndata.com/explore/data+/article/cdp" target="_blank" rel="noreferrer">CDP</a></span></u>（顧客數據平台）與 DMP（數據管理平台） 功能的解決方案，幫助品牌整合來自網站、APP、CRM 等多來源的顧客數據，建立360°的消費者輪廓，大幅降低跨渠道數據整合與分析的門檻與成本，同時提升行銷自動化與個人化推薦精準度。</p><div class="break"></div><p><em>延伸閱讀：<u><span style="color:rgb(52, 183, 175)"><a href="https://www.lndata.com/explore/data+/article/cdp" target="_blank" rel="noreferrer">什麼是 CDP顧客數據平台</a></span></u></em></p><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:843.515625px;height:467.5px" data-scale="1.787467277486911" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/b2f1566c-29e9-4f59-889b-27a0956738a5.png" alt="Ln{360} 成功幫助國際知名FMCG品牌大幅提升廣告成效" data-size="{&quot;height&quot;:477.5,&quot;width&quot;:853.515625}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">Ln{360} 成功幫助國際知名FMCG品牌大幅提升廣告成效</span></div></figure><div class="break"></div><p>相關適用場景包含：</p><ul><li>個人化行銷——精準定位受眾，推送符合需求的訊息</li><li>客戶終身價值分析——辨識高價值顧客，提高轉換與留存率</li><li>廣告投放優化——透過第一方數據提升再行銷成效</li></ul><h3></h3><h3><strong>LnData 數據市集：獲取精準第三方數據，拓展行銷視野</strong></h3><p>除了第一方數據，第三方數據也是 AI 行銷的重要燃料。<u><span style="color:rgb(52, 183, 175)"><a href="https://www.lndata.com/data-market?utm_source=bnext&amp;utm_campaign=2025-ai" target="_blank" rel="noreferrer">LnData 數據市集</a></span></u>提供來自多個產業、消費者行為、線上線下的精準數據，包含發票數據、社群數據、垂直媒體數據與人流數據等，幫助品牌獲得更廣泛的市場視角。</p><div class="break"></div><p>延伸應用場景包含：</p><ul><li>市場趨勢分析——掌握競爭對手與市場動態</li><li>受眾擴展——開發新客群，提高廣告投報率</li><li>全渠道數據整合——結合外部數據，提高顧客洞察能力</li></ul><div class="break"></div><h3><strong>讓 AI 行銷更智慧，請從數據開始！</strong></h3><p>想要提升 AI 在行銷中的應用效能，當務之急是<strong>確保數據的完整性與安全性</strong>。</p><p>LnData 為企業提供各式數據收集、管理、分析與應用等解決方案，同時透過專業<strong>數據顧問</strong>團隊支持，提供導入支援、教育訓練、分析洞察等全方位輔助，以數據賦能AI，助攻品牌在新的一年打造全方位的數據驅動旅途。</p><div class="break"></div><h3><strong>立即申請免費數據諮詢</strong></h3><ul><li>聯繫我們：<u><span style="color:rgb(52, 183, 175)"><a href="https://www.lndata.com/contact" target="_blank" rel="noreferrer">https://www.lndata.com/contact</a></span></u></li><li>試試看免費數據健檢：<u><span style="color:rgb(52, 183, 175)"><a href="https://www.surveycake.com/s/qZ0qL" target="_blank" rel="noreferrer">https://www.surveycake.com/s/qZ0qL</a></span></u></li></ul>

全球行銷 AI 市場預計自2025到 2030 年將以CAGR 25%成長至 822.3 億美元，。AI 行銷雖提升效率，卻面臨幻覺、數據隱私與偏差等挑戰。品牌須以三大策略因應：一、定位好 AI 在行銷中扮演的角色；二、確保透明度與避免數據偏差；三、強化數據品質以確保決策準確性。讓 AI 行銷更智慧，從數據開始！立即免費諮詢 LnData

2025 智能行銷指南：如何保持數據掌控力，發揮 AI 真正價值？

<h1><strong>LnData 聖誕數據心理測驗：你是哪個數據聖誕角色？</strong></h1><p>叮叮噹～叮叮噹～鈴聲多響亮！聖誕節的腳步近了，LnData 也來送上聖誕驚喜！今年冬天，LnData 獨家推出 <strong>聖誕數據心理測驗</strong>，帶你進入奇幻的數據聖誕世界，透過一連串趣味題目， 揭開你的數據天賦， 找到最符合你個性的 <strong>聖誕數據角色</strong>！</p><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:839.5px;height:483.515625px" data-scale="1.721323413012506" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="blob:https://test-internal.lndata.com/4e189140-4fb4-454a-b0e9-cb41803339e7" alt="聖誕數據心理測驗" data-size="{&quot;height&quot;:493.515625,&quot;width&quot;:849.5}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">聖誕數據心理測驗</span></div></figure><div class="break"></div><div class="break"></div><p><strong>馬上進入數據聖誕世界，展開你的奇幻冒險：<span style="color:rgba(52,183,175,1)"><u><a href="https://lndatatech.github.io/data-xmas-quiz/" target="_blank" rel="noreferrer">點我前往</a></u></span></strong></p><div class="break"></div><h2><strong>測驗怎麼玩？</strong></h2><p>測驗共有 16 道題目，前半段將模擬數據工作者在聖誕節期間的工作情境。你將面臨各種挑戰和抉擇，例如：</p><ul><li>平安夜的早晨，你會選擇先做什麼？</li><li>發現忘記帶電腦充電線，你會怎麼處理？</li><li>面對大量數據分析工作，你會採取什麼策略？</li><li>如何應對主管對分析結果的質疑？</li><li>...</li></ul><div class="break"></div><p>後半段將進入神秘的聖誕世界，並看看你會如何應對各種挑戰！</p><p>每個問題都有 4 個選項，根據你的選擇，系統會計算你的 <strong>數據人格</strong>，並在最後揭曉你的 <strong>聖誕數據角色</strong>！</p><div class="break"></div><h2><strong>有哪些聖誕數據角色？</strong></h2><p>測驗結果共有 6 種不同的聖誕數據角色，每個角色都代表著獨特的數據天賦和人格特質：</p><ol type="1"><li><strong>聖誕雪人</strong>： 數據工程師</li><li><strong>聖誕薑餅人</strong>： 數據分析師</li><li><strong>聖誕企鵝</strong>： 數據科學家</li><li><strong>聖誕麋鹿</strong>： 數據專案管理</li><li><strong>聖誕老人</strong>： 數據顧問</li><li><strong>隱藏角色</strong>： 快來玩玩看就知道囉!</li></ol><div class="break"></div><h3><strong>1. 聖誕雪人</strong></h3><ul><li>個性特質：外冷內熱、擅長程式編碼、 邏輯清晰， 就像聖誕世界中的工匠， 精心建構和維護如雪花般細緻的數據系統， 確保數據的品質和安全， 彷彿為聖誕魔法提供穩定的支持。也許你不會主動喧嘩，但你願意安靜地守護聖誕數據王國。</li><li>數據角色：數據工程師，擅長資料庫的建置與維護、 ETL 流程設計、 資料倉儲建置等， 為數據分析和應用提供穩定的基礎設施。</li><li>潛在發展方向： 數據工程師、資料庫管理員、系統管理員等需要技術能力和責任心的職位。</li></ul><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:545.5px;height:990.5px" data-scale="0.5552223888055972" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/f62b62ab-0f1a-4c76-860c-f74a71ecae19.png" alt="數據聖誕雪人" data-size="{&quot;height&quot;:1000.5,&quot;width&quot;:555.5}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">數據聖誕雪人</span></div></figure><div class="break"></div><h3><strong>2. 聖誕薑餅人</strong></h3><ul><li>個性特質： 好奇心驅動、 執行力強、 擅長溝通，就像聖誕世界中的禮物大使，擅長溝通和表達，能將數據轉化為易懂的資訊， 傳遞節日的溫暖和祝福。你能夠將數據如同食材一樣重新烹飪，細心控制份量與火候，不斷嘗試，直到滿足人們的口味。</li><li>數據角色： 數據分析師， 擅長運用數據分析工具， 將數據轉化為易懂的圖表和報告， 協助企業做出決策。</li><li>潛在發展方向： 數據分析師、 商業分析師、 數據顧問等需要數據分析能力的職位。</li></ul><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:527.5px;height:935.5px" data-scale="0.5684822845055526" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/2b3e630b-7cf0-4c8a-9667-4f41aa3705ae.png" alt="數據聖誕薑餅人" data-size="{&quot;height&quot;:945.5,&quot;width&quot;:537.5}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">數據聖誕薑餅人</span></div></figure><div class="break"></div><h3><strong>3. 聖誕企鵝</strong></h3><ul><li>個性特質：沉穩冷靜、邏輯清晰、觀察敏銳、獨立思考，擅長分析和解決問題，具備數據思維，能夠從數據中發現規律和洞察。漫步在一望無際的南極大陸上，你依然能堅定地在風雪中邁向大海的方向；暢遊在數據大海中，帶回珍貴的數據洞察，滿足團隊的數據需求。</li><li>數據角色：數據科學家，擅長運用統計模型和機器學習演算法，從數據中挖掘洞見，協助團隊解決複雜的商業問題。</li><li>潛在發展方向： 數據分析師、 商業分析師、 數據顧問 等方向發展，在各個產業中發揮你的數據才能。</li></ul><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:552.5px;height:985.5px" data-scale="0.5650426921145153" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/99dc589a-9567-4874-bd97-a447ecc7066e.png" alt="數據聖誕企鵝" data-size="{&quot;height&quot;:995.5,&quot;width&quot;:562.5}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">數據聖誕企鵝</span></div></figure><div class="break"></div><h3><strong>4. 聖誕麋鹿</strong></h3><ul><li>個性特質： 計畫控、執行力強、有責任感，就像聖誕世界中的領航員，帶領團隊準確地朝目標前進，使命必達。為了讓每個孩子收到他們想要的禮物，你必須扛住壓力在平安夜完成任務，解決各種路途中的突發狀況。</li><li>數據角色： 專案管理師， 擅長規劃和執行數據專案， 協調各方資源， 確保專案按時完成並達到預期目標。</li><li>潛在發展方向： 數據專案經理、 產品經理、 專案經理等需要專案管理和領導能力的職位。</li></ul><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:566.515625px;height:1019.5px" data-scale="0.5599957503642545" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/cd993409-68ed-4246-9b07-97c172e7cb01.png" alt="數據聖誕麋鹿" data-size="{&quot;height&quot;:1029.5,&quot;width&quot;:576.515625}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">數據聖誕麋鹿</span></div></figure><div class="break"></div><h3><strong>5. 聖誕老人</strong></h3><ul><li>個性特質：經驗豐富、洞察力強、善於傾聽、樂於助人，就像聖誕世界中的智者，能為他人提供數據方面的建議和指導，幫助他們解決問題，找到方向。你為每個孩子精心設計最適合他的禮物，並帶領團隊與麋鹿，前往目的地。</li><li>數據角色：數據顧問， 擁有豐富的知識和經驗， 能夠協助企業制定數據策略， 並提供數據分析、 解讀和應用方面的專業建議。</li><li>潛在發展方向： 數據顧問、產業分析師、策略顧問等需要產業知識和分析能力的職位。</li></ul><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:553.515625px;height:991.515625px" data-scale="0.5626628391344368" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/13e2d9dd-430f-422f-b090-92e4fd266c8d.png" alt="數據聖誕老人" data-size="{&quot;height&quot;:1001.515625,&quot;width&quot;:563.515625}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">數據聖誕老人</span></div></figure><div class="break"></div><h3><strong>6. 隱藏角色：快來玩玩看就知道囉!</strong></h3><ul><li>個性特質： 美感出眾、 擅長視覺表達、 注重細節， 就像聖誕世界中的藝術家， 擅長將數據以視覺化的方式呈現， 讓數據更生動、 更易懂， 為聖誕節增添色彩。</li><li>數據角色： 數據視覺化師， 擅長運用視覺化工具和技巧， 將數據轉化為具有吸引力和資訊性的圖表、 圖像和互動式視覺化作品。</li><li>潛在發展方向： 數據視覺化工程師、 數據設計師、 資訊圖表設計師等需要視覺化設計和數據分析能力的職位。</li></ul><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:547.5px;height:985.5px" data-scale="0.5600200904068308" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/a7893aa2-c83c-4259-b84c-9234c4947e1c.jpg" alt="數據隱藏角色" data-size="{&quot;height&quot;:995.5,&quot;width&quot;:557.5}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">數據隱藏角色</span></div></figure><div class="break"></div><p>想知道你是哪個聖誕數據角色嗎？快來參加 LnData <a href="https://lndatatech.github.io/data-xmas-quiz/" target="_blank" rel="noreferrer">聖誕數據心理測驗</a>， 探索你的數據潛能， 找到最適合你的數據職涯方向！</p><div class="break"></div><h2><strong>額外驚喜</strong></h2><p>完成測驗後，還可以：</p><ul><li>下載專屬你的聖誕數據角色圖片，分享到社群平台！</li><li>獲得 LnData 精選的數據解方大禮包， 取得獨家顧問諮詢與優惠！</li></ul><div class="break"></div><h2><strong>猜你感興趣</strong></h2><ul><li><a href="https://www.104.com.tw/company/1a2x6bjpwh" target="_blank" rel="noreferrer">加入我們</a></li><li><a href="https://lndatatech.github.io/taiwan-career/" target="_blank" rel="noreferrer">台灣職場生態數據專題</a></li><li><a href="https://lndatatech.github.io/taiwan-drink/" target="_blank" rel="noreferrer">台灣手搖飲數據專題</a></li></ul>

LnData獨家推出聖誕數據心理測驗，幫你找出最能代表你的聖誕數據角色：<br/>這天，聖誕的力量悄悄到來...趕快玩玩看，探索數據職涯與你的聖誕性格揭密吧！

試試這個線上心理測驗，找出最能代表你的聖誕數據角色吧!! 這天，聖誕的力量悄悄到來...趕快玩玩看，探索數據職涯與你的聖誕性格揭密！

聖誕心理測驗：找出你的聖誕數據角色

<h1><strong>如何透過數據與 AIoT 技術，打造綠色辦公室並提升企業ESG表現</strong></h1><p>隨著全球對環境、社會及治理（ESG）議題的關注日益增加，企業不僅需追求經營績效，更需承擔起對環境及社會的責任。LnData 麟數據科技致力於透過創新技術，幫助企業打造綠色辦公室，提升ESG表現。我們運用物聯網（IoT）設備、人工智慧（AI）技術及數據分析服務，協助企業在辦公環境中實現永續發展與ESG目標。</p><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:340px;height:186.77777777777777px" data-scale="1.7786561264822136" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/ffd96e20-afbb-49b3-92c7-bea5a61b75d8.png" alt="以數據科技打造節能、安全且舒適的綠色辦公室" data-size="{&quot;width&quot;:350,&quot;height&quot;:196.77777777777777}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">以數據科技打造節能、安全且舒適的綠色辦公室</span></div></figure><h2><strong>一、ESG視覺化及數據分析服務</strong></h2><p>透過安裝IoT設備，企業可以即時監測辦公室的空氣品質、溫濕度、二氧化碳濃度及有害物質水平等環境數據。這些指標有助於了解環境對員工健康的影響，並透過數據視覺化工具，使企業能夠快速掌握各項環境指標的變化趨勢，進行及時調整。</p><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:340px;height:292.6889534883721px" data-scale="1.1563025210084035" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="blob:https://test-internal.lndata.com/b930e4f6-ecff-46d1-ad18-215801e2b4c6" alt="AIoT智能環境監測裝置" data-size="{&quot;width&quot;:350,&quot;height&quot;:302.6889534883721}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">AIoT智能環境監測裝置</span></div></figure><div class="break"></div><p>數據分析不僅能協助改善辦公室環境品質，也可以評估節能減碳的成效。透過<u><a href="https://www.lndata.com/data-middle-platform" target="_blank" rel="noreferrer">數據中台</a></u>支持與AI學習預測，企業可高效且持續優化能源與辦公室管理策略，減少碳排放同時保證辦公室的舒適度，進一步達成企業的ESG等各項指標。</p><div class="break"></div><h3>產業案例</h3><p><u><a href="https://www.chinatimes.com/realtimenews/20220414003277-260410?chdtv" target="_blank" rel="noreferrer">Google</a></u>位於板橋的大樓運用物聯網（IoT）技術及人工智慧與機器學習（AI/ML），打造了一個智慧辦公室系統，能即時監控與管理水電等資源的使用情況。管理人員可根據季節變化及公司營運狀況靈活調整能源使用，並透過感應器隨時監測空氣品質、溫度與燈光，動態調整至最佳狀態。透過長期運行的自動控制與大數據分析，該系統有效降低了不必要的能源消耗，從而減少營運成本。</p><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:340px;height:186.77777777777777px" data-scale="1.7786561264822136" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/276a045f-2773-45fd-9356-7b2b035c2f44.png" alt="透過數據驅動打造綠色辦公室" data-size="{&quot;width&quot;:350,&quot;height&quot;:196.77777777777777}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">透過數據驅動打造綠色辦公室</span></div></figure><div class="break"></div><div class="break"></div><h2><strong>二、智能安全監控</strong></h2><p>在安全管理方面，我們結合AI技術與影像識別，為辦公室提供智能安全監控解決方案。系統可即時辨識人員的出入情況，並偵測危險行為，從而提醒相關管理人員，確保員工的工作安全。</p><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:340px;height:186.12068965517238px" data-scale="1.784615384615385" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/eeff7aab-3fc8-41f7-be8a-4de9c1442539.png" alt="LnData與韓國新創合作夥伴實現廠房安全AI監控" data-size="{&quot;width&quot;:350,&quot;height&quot;:196.12068965517238}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">LnData與韓國新創合作夥伴實現廠房安全AI監控</span></div></figure><div class="break"></div><div class="break"></div><p>這種基於數據的監控方式能大幅降低意外事故發生的風險，並改善傳統安全措施的不足之處。例如，在進行高風險操作的場域，AI監控系統可實時發出警示，幫助企業預防潛在的工業意外，保障員工的健康與安全。</p><div class="break"></div><h3>產業案例</h3><p>半導體龍頭<u><a href="https://esg.tsmc.com/ch/update/responsibleSupplyChain/caseStudy/39/index.html" target="_blank" rel="noreferrer">台積電</a></u>就曾啟動職安管理數位轉型計畫，針對廠區內高風險區域導入AI影像識別技術，主動偵測及判斷廠區環境安全、人員裝備是否合規等，即時預警提醒，降低職災風險。</p><div class="break"></div><h2><strong>三、智慧員工健康識別</strong></h2><p>為了幫助企業進一步照顧員工的身心健康，LnData與合作夥伴引用了智慧鏡面設備「Smart Mirror」。此設備透過AI結合人臉識別與生物辨識技術，可評估員工的身體健康狀況及心理壓力指數，並根據數據分析提供個人化的健康建議。</p><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:340px;height:546.6265060240964px" data-scale="0.6287878787878787" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/2db91eb1-3b15-4625-b533-dfbe44a41311.png" alt="智慧鏡面Smart Mirror" data-size="{&quot;width&quot;:350,&quot;height&quot;:556.6265060240964}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">智慧鏡面Smart Mirror</span></div></figure><div class="break"></div><p>智慧鏡面能夠即時偵測如心跳、呼吸、皮膚狀況、肢體運動等生理數據，幫助企業定期進行健康風險評估。這不僅能提升員工的健康管理水準，還有助於營造關懷的企業文化，增進員工的幸福感及工作效能。</p><div class="break"></div><p>數位科技的導入已經成為職場健康管理的新趨勢，許多國內外大型企業與科技巨頭都已經採用類似的智慧健康解決方案，並取得了顯著成效。除了智慧鏡面設備，像是可穿戴技術與AI健康數據分析等工具，也在推動員工身心健康的同時，重新定義企業的管理方式，從而提升生產力、競爭力。</p><div class="break"></div><figure><div style="margin:0 auto;width:340px;height:186.77777777777777px" data-scale="1.7786561264822136" class="flex-col-center iframe-wrapper"><img width="100%" src="https://test-internal.lndata.com/frontend_api/postImages/c1c94a41-caa9-45f7-bced-3118fe859b43.png" alt="智慧健康解決方案已成為ESG新趨勢" data-size="{&quot;width&quot;:350,&quot;height&quot;:196.77777777777777}" data-alignment="center"/><span class="alt-text">智慧健康解決方案已成為ESG新趨勢</span></div></figure><div class="break"></div><h2><strong>結語：ESG不只有環境指標，透過數據打造綠色辦公室</strong></h2><p>LnData運用先進的數據科技，致力於幫助企業在追求經濟效益的同時，實現可持續發展目標。透過ESG視覺化及分析服務、智能安全監控及智慧員工健康管理，我們能有效地打造更健康、更安全、更環保的辦公環境。這些創新技術的應用，不僅提高企業的ESG表現，也為企業創造了更好的社會形象及競爭優勢。</p><div class="break"></div><p><strong>立即<u><a href="https://www.lndata.com/contact" target="_blank" rel="noreferrer">聯繫我們</a></u>，開始打造智慧永續辦公室！</strong></p><p><em>*目前智慧鏡面Smart Mirror與AIoT智能環境監測正在市場預導入期，歡迎品牌客戶洽詢合作與優惠方案。</em></p>

隨著全球對環境、社會及治理（ESG）議題的關注日益增加，企業不僅需追求經營績效，更需承擔起對環境及社會的責任。LnData 麟數據科技致力於透過創新技術，幫助企業打造綠色辦公室，提升ESG表現。我們運用物聯網（IoT）設備、人工智慧（AI）技術及數據分析服務，協助企業在辦公環境中實現可持續發展。

Data+

CDP顧客數據平台：為企業提供全面的顧客洞察

2025 智能行銷指南：如何保持數據掌控力，發揮 AI 真正價值？

聖誕心理測驗：找出你的聖誕數據角色

如何透過數據與 AIoT 技術，打造綠色辦公室並提升企業ESG表現

Not to be missed