數立方全力支持2023年高才通計畫（TTPS）
香港特區政府行政長官李家超先生上月發表施政報告，延續2022年高才通計畫，並表示非常重視引進國際人才，以提升香港的綜合競爭力
在我們的專家協助下體驗雲服務的優勢
全面的雲管理
從設置和配置到持續管理和優化，涵蓋雲基礎設施的每一個方面的端到端解決方案。
專家技術支持
專門的幫助台和專業技術團隊隨時準備解決一般和複雜的挑戰，確保最小的中斷和最大的效率。
先進的網路安全措施
堅固的安全協議、持續的監控和合規管理，以保護您的數字資產和數據免受不斷發展的網路威脅。
無縫的雲遷移
在專家的指導下，將IT基礎設施遷移到領先的雲平台，確保遷移過程順暢和高效。
高級雲容器化
利用Docker技術簡化應用部署，增強可攜性，並簡化複雜的軟體系統管理。
優化的雲資源
智能的資源管理，確保您以最經濟的價格獲得最佳的性能，減少不必要的開支。
我們的服務
雲基礎設施服務
基礎設施服務支援現代企業的運營和功能，確保系統和網路保持運行、安全和高效。
- 託管雲服務： 日常監督和維護雲系統和功能，確保運營順暢並最大限度地減少停機時間。
- 雲服務管理： 設置、配置和管理雲計算環境，包括AWS、Azure、阿裡雲等。
- 網路服務管理： 計畫、設計和維護網路基礎設施，確保各個部門、位置和設備之間的無縫通信和數據交換。
雲支持和維護
通過技術支援和軟體更新確保雲環境的功能、效率和回應。
- 幫助台服務： 為遇到雲服務或軟體問題的最終使用者提供前線支援，提供協助和解決方案。
- 技術支援： 專門的團隊處理複雜的技術問題，確保有效和高效地解決問題。
- 雲服務和軟體升級： 定期更新以維護一個安全和高效的雲環境，解決漏洞並增強性能。
雲服務安全網絡：
保護數位資產和組織完整性免受網路威脅和攻擊。
- 安全評估： 對現有的網路安全措施、做法和漏洞進行全面評估，提出改進建議。
- 託管安全服務： 持續監控和回應潛在的安全威脅，確保對不斷發展的網路威脅保持警惕。
- 合規管理： 確保與行業特定的法規和標準保持一致，包括數據保護和隱私措施。
雲啟用服務：
革命性地改變企業如何管理和利用其雲基礎設施，以增強運營和資源優化。
- 雲遷移： 將IT基礎設施遷移到基於雲的平臺，利用雲計算的優勢。
- 雲容器化： 利用Docker技術簡化應用部署，增強可攜性。
- 雲優化： 有效地利用雲資源以最小化成本並最大化性能。
雲顧問服務
專門提供支援和增強組織運營、增長和韌性的各個方面的服務。
- 業務持續性計畫： 確保在中斷事件期間和之後繼續提供基本服務和運營的策略。
- 基礎設施諮詢： 關於如何利用IT實現戰略和運營目標的專家建議。
- 數位化轉型： 整合數位技術，從根本上改變業務運營並為客戶提供價值。
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在天氣科學和預測建模方面，當中數據科學家可以做什麼？
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。
數立方以「天氣+城市營運管理解決方案」，榮獲2022年廣州省白雲區政府數據創新應用大賽優秀獎
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…
向決策者介紹特徵工程概念（第1部分）
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)。
一般工廠普遍智能化生產經驗
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有效數架構的關鍵組成部分和最佳實踐方式
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數據架構的演進：從傳統到現代策略
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。
數據工程：數據團隊的主要考慮因素
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。
數據科學如何在AI時代改變您的業務？
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。
人工智能需要多少數據？
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。
交通行業的智能維護：人工智能與物聯網的卓越結合
在技術日新月異的今天，人工智能（AI）與物聯網（IoT）的結合開始為為各個行業帶來深遠的影響。其中，交通運輸業正處於這場技術革命的前沿。隨著AI與IoT的深度整合，智能維護已逐漸成為行業標準，為交通系統帶來更高的效率、可靠性和安全性。
