在Datacube，我們提供一套強大的數據工程和架構服務，為滿足您獨特的數據管理要求而量身定制。我們的專業團隊經驗豐富，擅長設計、構建和維護數據管道，為分析、機器學習和人工智慧應用優化數據。
即時數據處理可提升您的整體績效，提高效率，並實現及時、明智和準確的決策，從而為您帶來競爭優勢。
數據自動化可節省時間和資源，讓您專注於更重要的任務，提高企業的整體效率。
先進的數據科學方法可説明您從數據中提取有價值的見解，為您提供行業競爭優勢，並説明您做出卓越的數據驅動決策。
更深入地瞭解客戶、市場和運營情況，從而指導決策、發現新機遇、優化運營、降低風險並增加收入。
通過設計數據攝取和數據收集流程，將數據集中到可訪問的數據湖中，從而簡化對寶貴數據的訪問和分析。
我們的無縫數據移轉可確保在保持數據完整性的同時，最大限度地減少對業務運營的干擾，從而使您的業務能夠在最少干擾的情況下繼續運行。
我們設計並構建管道，高效地將數據從源系統傳輸到目標系統。
我們創建並管理數據倉庫，以存儲和組織大量數據，用於分析和報告。
我們在數據生成時對其進行即時處理，以便更快地洞察和決策。
我們在亞馬遜網路服務（AWS）或微軟 Azure 等雲平台上構建和部署數據解決方案。
我們確保數據的管理和安全符合監管要求和最佳實踐。
” 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。
