我們為客戶提供全面的幫助構建數據倉庫，作為滿足其所有數據需求的中心樞紐。 借助我們的專業知識和指導，您可以釋放數據的全部潛力，並在當今數據驅動的世界中獲得競爭優勢。
我們的專業團隊與您密切合作，將您的不同數據源無縫連接、遷移和同步到統一的結構化數據倉庫中。 告別分散的數據，迎接一個可以推動您的決策過程的整合存儲庫。
機器學習 (ML) 和商業智能 (BI) 技術集成到您的數據倉庫中。 利用 ML 算法和 BI 工具，預測趨勢並獲得可操作的情報，從而做出更明智的決策。
使用我們先進的 RPA 技術自動收集數據。 消除手動任務、提高準確性、加速數據處理並輕鬆處理複雜的數據源。 通過將 RPA 集成到我們的服務中，簡化您的數據收集流程並更快地獲得有價值的見解。
告別手動且耗時的數據收集流程我們的服務可自動從各種來源收集數據，為您節省寶貴的時間和資源，並確保數據準確性。
無縫連接、遷移和同步不同來源的數據 我們的服務使您能夠集成來自數據庫（API、CRM 系統等）的數據，為您提供統一的視圖以進行更深入的分析。
通過高級分析和報告功能釋放數據的全部潛力，我們的服務支持機器學習 (ML) 算法和商業智能 (BI) 工具，幫助您獲得有意義的見解並發現有價值的模式。
相信您的數據處於安全的手中。 我們的服務優先考慮數據安全，遵循行業領先的協議來保護您的信息並確保遵守隱私法規。 您的數據機密性和完整性是重中之重。
Data collection refers to the process of gathering, organizing, and analyzing data to gain insights and make informed decisions. It is crucial for businesses as it enables them to understand customer behavior, identify market trends, optimize operations, and drive strategic growth.
我們的數據收集服務採用綜合方法。 我們與您合作確定您的數據需求，連接和集成各種數據源，通過自動化方法收集數據，並將其存儲在集中式數據倉庫中。 我們還提供數據分析和報告工具，使您能夠提取有價值的見解。
絕對地。 我們優先考慮數據安全並採用行業標準措施來確保您數據的機密性、完整性和可用性。 我們的系統採用強大的安全協議構建，並遵守隱私法規。 您可以相信您的數據會得到極其謹慎的處理和安全存儲。
是的，我們提供將數據從您現有系統遷移到我們的數據倉庫的幫助。 我們的團隊將與您密切合作，確保平穩、無縫的過渡，最大限度地減少對您業務運營的干擾。
Yes, we provide support for integrating Machine Learning (ML) algorithms and Business Intelligence (BI) tools into your data warehouse. This enables you to perform advanced analytics, extract valuable insights, and make data-driven decisions.
” AI Sensors Fusion Technique in Train Bogie Maintenance” jointly developed by Datacube and MTR Corporation, made a splash at the 48th Geneva International Exhibition of Inventions, securing the prestigious Gold Award. This project utilizes artificial intelligence technology to develop a sophisticated algorithm capable of collecting real-time vibration frequency data from train bogies. It…
天氣與生死攸關。 天氣科學和預測天氣變化，不僅幫助我們了解環境及其不斷變化的性質，例如全球暖化，而且還可積極推動各方採取策略，改善災難應變準備、減輕經濟和人命損失（*1）並增強公民的整體福祉。
Congratulations to Datacube as an award winner in Data Innovative Application Competition, launched and conferred by Guangzhou provincial government in the year of 2022! The officials of Baiyun district generously shared up to 1200 sets of government’s data to the public. The contestants could freely apply those data sets to generate insightful solutions, pinpointing…
特徵工程是數據科學和機器學習中的重要術語。 數據科學家把 80% 的時間用於處理特徵工程任務，餘下20% 的時間用於訓練機器學習 (ML) (*3)。 詳細來說，過程中，選擇、轉換、提取、組合和操作原始數據，是產生分析或預測建模所需變數的關鍵過程 (*2)。
現今工廠生產線大多已經歷由人工密集模式，半自動化到全自動化。但也有為數不少的工廠管理層已逐步完成數字化流程 (Digital transformation)，甚至開始推進智能化生產模式 (Intelligent / Smart manufacturing)。
資料普遍被視為是公司的命脈。它為管理者制訂策略前提供資訊，推動公司決策，並支撐業務運作。為了充分利用資料的巨大潛力，公司需要建立強大的資料架構。效能卓越的資料架構具有高度可靠性，安全性，且管理者容易存取資料。這樣，管理者便可確保資料可被充份保存和管理。本文我們將探討如何設計有效益的資料架構、其中關鍵元件和最佳的實施方案。
在當今的數位化時代，如何管理、存儲和訪問每日產生的大量數據成為了首要任務。這一責任歸屬於數據架構的專業領域。本文將探討數據架構從傳統到現代的發展軌跡。
在數位化時代，企業正日益依賴數據來推進業務，但隨之而來的是數據管理的複雜性和成本的上升。Gartner的報告進一步證實了這一觀點，指出由於數據完整性問題，企業每年可能損失高達1290萬美元。這些統計數據突顯了數據專家不僅要解決數據問題，更要關注如何從數據中創造價值。隨著年底的臨近，數據團隊應抓住機會，優化其策略，特別是在數據移轉中加強自動化測試的應用。
在一個數據被視為新石油的時代，業務的未來與人工智能（AI）和機器學習（ML）的進步密切相關。根據 IDC 的數據，高達83%的首席執行官希望將他們的公司轉變為以數據為中心的組織。此外，87%的C級高管認為，轉變為智能企業是他們的首要任務。
數據經常被譽為是現代的“黃金”。每家公司都在努力獲取更多的數據，特別是當涉及到訓練AI模型時。根據AI的具體任務，所需要的數據量各不相同。某些AI模型依賴于龐大的數據集，而有些只需要少量數據即可運行，這使得很多人在選擇合適的方法時感到迷茫。
