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    JasJas

    行銷企劃

    2023/11/29

    【趨勢】生成式 AI 與 Web3 交匯的多重潛能
    生成式 AI 和 Web3 的交匯為各個行業帶來了巨大的市場機會。據預測，到 2028 年，生成式 AI 市場將達到 108 億美元，而 Web3 市場則有望在 2025 年達到 8000 億美元。
    具體來說，在 NFTs 和數位藝術方面預計將有 50% 的年均增長率，而遊戲和虛擬世界市場則預計將有 15% 的年均增長率，DAO 市場則有望達到 30% 的年均增長率
    【趨勢】生成式 AI 與 Web3 交匯的多重潛能
    inside.com.tw
    【Web3 元觀察】生成式 AI 與 Web3 交匯的多重潛能 - INSIDE
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    02/07 00:00

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    VMware軟體定義網路技術暨網路虛擬化的發展趨勢_VMware資深技術顧問 饒康立
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    喵星人

    23小時前

    為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
    數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
    【數據孤島的特點】
    - 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
    - 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
    - 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
    【數據孤島的成因】
    1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
    2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
    3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
    【數據孤島的影響】
    ✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
    ✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
    ✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
    解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
    【解決數據孤島的技術手段】
    1. 數據集成平台
    數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
    2. 數據倉庫和數據湖
    數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
    3. 統一的數據治理框架
    建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
    4. 雲ERP系統
    雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
    5. API和微服務架構
    功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
    6. 數據虛擬化技術
    功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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