以塑膠射出成型起家的家寬實業有限公司，主要營業項目為塑膠射出成型的代工製造，協助客戶端改善產品設計與模擬分析，包含模具設計與開發製作、塑膠射出成型的大小批量生產、品質管控、後期加工與組裝測試，除傳統代工製造外，更於2002年設立模具部門，協助客戶進行開模設計，現今已是模具與射出專業解決方案廠商，為海內外客戶提供從設計到量產最優質的解決方案。

全球政經局勢變化快速，傳統製造業力拼數位轉型 
隨著人力短缺、工資上漲、產品交期縮短、市場需求變動劇烈等挑戰出現，製造業正面臨新一波轉型挑戰，如何在控制成本下，同時也能提高生產力，以提升製造效率，特別是在貿易戰與疫情雙重衝擊下，製造業者更認知到數位轉型是現今刻不容緩的目標，藉由整合數據、雲端、IT、OT 與 AI 等，將有助於加速達成快速決策、遠端監控和智慧生產等目標。然而，企業面對愈來愈龐大且複雜的數據量，還要建構高效、可大規模儲存與使用數據的基礎架構，同時還要防堵資安漏洞，已成為企業巨大的挑戰，也讓「數據治理（Data Governance）」漸成顯學。

數據散落各地，專業顧問助家寬實業突破數據孤島的困境
對於家寬實業來說，想從傳統「製」造跨入創新「智」造，並且引入 AI 技術，第一步即需先整理散落在各廠內的數據，並且透過統一的數據中台，自動化的蒐集與整合數據，進而使用與分析。以家寬實業現有的數據環境來說，包含 SQL Server、Oracle Database、Sharepoint Online 以及人資系統等，其數據並未進行整合，形成數據孤島狀態，導致數據無法在不同部門或系統之間使用和共享，甚至影響數據的質量、完整性和可用性，降低數據分析的效率和準確性，增加數據管理的成本和風險。家寬實業特助楊宜展分享，數據是未來各家企業都會面臨要去處理與整合的重要資產，可以說是一切的根本，但同時楊特助也提到現今市面上有著許多技術，包含雲端、各種訂閱制的服務，都可以用來進行數據治理，「不過選擇太多了，我們有些無所適從，會不知道該採用那些技術與服務去做數據治理。」 因此，家寬實業決定攜手蔚藍雲專業團隊，加速整體的架構評估與規劃。

蔚藍雲策略諮詢總監黎嘉龍提及，很多企業都想要進行數據治理但卻經常不知該從何做起，「但是數據治理，必須要清楚知道目標與適合的數據治理框架，才可以著手規劃。」，因此在專案初期，蔚藍雲即與家寬實業進行多次的討論，了解到家寬實業內部有許多不同的系統，導致數據分散在各處，經由訪談與分析後，蔚藍雲發現在實現家寬實業數據治理的目標前，需要先透過統一的數據中台整合、儲存、管理與整理分散在各處的數據。 

策略諮詢搭配微軟解決方案，完善家寬實業數據治理策略      
為協助家寬實業實現數據治理，蔚藍雲利用國際數據治理框架 CDMC（ Cloud Data Management Capabilities）來評估家寬實業的數據環境，並提出具建議的報告分析，包含可改善之處與該採用的技術。數據治理涵蓋多個面向，從治理、架構、品質、開發、安全到營運等都有清楚定義，能讓企業了解數據管理該做到的範圍，而要達到各面向所述的標準則須透過數據治理工具來達 成。

 以家寬實業的數據環境而言，因未有統一的數據中台整合數據，因此蔚藍雲建議可以先透過 Azure Synapse Analytics 自動化蒐集並管理家寬實業廠內的數據源，而原先儲存在 Oracle 系統內的數據，亦可直接傳送到 Azure Data Lake ，後續再由 Azure Synapse Analytics 進行分析。蒐集完數據後，則可透過 Microsoft Purview 集中管理數據的儲存與搜尋，藉由整合式平台自動化掃描、分類及大規模管理資料，而家寬實業亦能透過數據目錄搜索及存取數據，以落實數據治理的起手式。       

 
 

圖一、在單一平台進行雲地混合之多方資料源的治理

真正落實數據治理，創造數據價值，成製造業導入 AI 應用第一步 
隨著 AI 技術蓬勃發展，各大企業無不思考著該如何利用 AI 以提升企業營運效能。然而黎嘉龍認為，無論企業是否要導入 AI ，數據治理都是不容忽視的目標，因為數據已如黃金般珍貴；而且愈能提早規劃佈局，也愈有機會盡快提升企業的競爭力。

蔚藍雲透過「數據治理加速器」解決方案，先由專業顧問透過國際數據治理框架 CDMC 來評估企業的數據環境，並根據企業現況與目標提出具體建議與分析報告，在了解企業的數據治理環境後，將會由技術團隊協助導入雲端數據治理平台，並且支持來自地端與多雲環境的數據源，藉以協助企業完整蒐集、整理、控管數據，為達到未來 AI 應用導入的第一步。
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