企業 Data Lake 服務
把散落的資料，
變成可決策的智慧
以 Microsoft Azure Fabric 打造的企業資料湖 —— 從各系統匯入、自動清理，到 Copilot 一句話產出報表，再到資料湖之上的 AI 應用，一站到位。
資料明明很多，要用的時候卻湊不齊
大多數企業不是沒有資料，而是資料散落在各系統、格式不一、沒人說得準哪份才對。
資料散落各系統
產品在一套、業務在 CRM、行銷在第三套，沒人看得到完整客戶旅程。
沒有單一真相
兩個部門對「同一個客戶、同一個數字」定義不同，開會先吵數字對不對。
靠 Excel 人工拼表
報表靠手動匯出、複製貼上，做完往往已經過時。
報表要排隊等
想問一個問題，得等資料團隊排程好幾天。
這不是工具問題，是資料地基問題。
從原始檔案到可查詢的資料庫，全程低程式碼
以 Azure Fabric 的 Data Factory 與 Dataflows Gen2，把多來源原始資料收進來、清理、依 Bronze / Silver / Gold 分層，整理成業務可自助查詢的中央資料湖。
從一堆亂資料，到 AI 一句話出圖
左邊是企業散落在各系統、格式不一的原始資料。點下「開始整合」，看它如何被自動清理、匯入中央資料湖，再用一句話請 AI 產出報表。
統一 Unified
OneLake 把多雲、多系統的資料整併為單一副本，開放 Delta-Parquet 格式，免複製、免鎖定。
可信治理 Trusted
企業級權限、資料血緣與安全治理 —— 把全公司資料匯進一個湖，仍可控、可稽核。
AI-ready
Direct Lake 讓儀表板免匯入、免排程刷新即近即時；資料整好，Copilot 才出得準。
微軟賣的是工具，Aiii 幫你把地基打好、長出 AI
Copilot 準不準，微軟官方都說「取決於資料前處理」—— 而那道清理、建語意模型、落地治理的工，正是 Aiii 的本業。
藥廠級合規治理
我們服務全球前百大藥廠超過半數，把醫療等級的資料合規與治理標準「降維」下來幫一般企業 —— 對你而言，是遠超所需的安心。
不綁單一雲廠商
同時是 NVIDIA 算力夥伴與 Anthropic Claude 模型夥伴；能在 Azure Fabric 上做，也能搭配最強模型，技術不受單一供應商牽制。
從清理到 AI 應用
不只把資料整進來 —— 自然語言查詢、向量檢索、RAG 等資料湖之上的 AI 應用，我們都有實際落地實績。
不賣工具，賣落地
我們交付的是「可決策的資料地基 + 跑得動的 AI 應用」，不是一套要你自己摸索的軟體授權。
同一套資料引擎，不只給零售
同一套藥廠級的資料整合與治理能力，已能落地到多個產業。點選看每個產業：散落的資料 → 資料湖上長出的 AI 應用。
零售 / 電商
散落在哪
- POS 門市交易
- 電商與會員系統
- 客服對話紀錄
- 庫存與物流
湖上長出的應用
- 會員 360 與智慧分群
- 行銷活動成效與自動化
- 補貨 / 配貨 AI 建議
- 即時營收儀表板
醫療機構 / 診所
散落在哪
- 掛號與病歷
- 檢驗與回診紀錄
- 衛教與追蹤
- 營運與排程
湖上長出的應用
- 病患資料整合
- 回診 / 衛教追蹤
- 營運儀表板
- 自然語言查詢
醫美診所
散落在哪
- 客戶與諮詢紀錄
- 療程與預約
- 行銷與廣告
- 滿意度回饋
湖上長出的應用
- 客戶 360 與再行銷
- 療程成效追蹤
- 滿意度分析
- 回客 / 流失預警
牙科診所
散落在哪
- 病患與療程
- 影像資料
- 預約與回診
- 衛材與庫存
湖上長出的應用
- 病患資料整合
- 影像 / 姿態 AI 輔助
- 回診管理
- 營運儀表板
藥廠
散落在哪
- PAP / PSP 病患支持
- HCP 醫護互動
- 用藥與安全
- 法規與稽核
湖上長出的應用
- 合規對話資料整合
- 病患支持成效分析
- 醫護互動洞察
- 可稽核的資料治理
以及製造業等 —— 一核心引擎、多產業落地。
資料湖之上，能長出這些 AI 應用
資料一旦集中、乾淨、可信，下面這些應用就能一個個長出來 —— 不再是各做各的資料孤島。
跟資料對話
用白話問問題，自動轉成查詢、回答並出圖，不用等分析師寫 SQL。
客戶 360 / 分群
把分散各系統的同一客戶拼成完整輪廓，做精準分群與再行銷。
行銷與自動化
名單一鍵同步行銷自動化，活動成效即時回饋、持續優化。
預測 / 補貨 AI
用歷史資料預測需求、給補貨與配貨建議，降低缺貨與呆滯。
即時 BI 儀表板
各部門自助看即時指標，全公司同一套數字，不用排隊等報表。
以及更多
異常 / 詐欺偵測、嵌入式分析、資料安全共享 —— 依產業持續擴充。
用一句白話，問出一份精準名單
過去要請分析師寫 SQL、等好幾天的查詢，現在用中文問一句就好。看 AI 如何把你的話拆成結構化查詢條件，再從資料湖撈出名單與分群。
資料地基打好，效益是可量化的
以下為 Microsoft 官方客戶案例（customer story）的公開數字，標明出處；實際成效依企業資料狀況而定。
關於 Data Lake 服務
Data Lake 跟傳統資料倉儲差在哪？
需要先會寫程式嗎？
把全公司資料匯進一個湖，安全嗎？資料會落地嗎？
為什麼找 Aiii，不直接買 Microsoft Fabric？
多久能看到成果？
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