迎接AI，先做到「AI Ready」

隨著人工智慧掀起熱潮，許多企業也想跟進，但這並非一蹴可幾。資料科學涵蓋了三個範疇，包括「大數據」、「機器學習」、「人工智慧」，其中大數據相當於原料，機器學習相當於處理器（processor），人工智慧相當於結果（outcome）；也就是說，大數據加上機器學習，才能產生人工智慧。而以台灣企業目前的資料運用程度，顯然與人工智慧應用還有一段距離。

台灣企業資料運用現況，尚處於「描述」、「診斷」兩階段

如果將台灣企業運用資料的情況與描述、診斷、預測與指示四種分析階段對照。我們對於資料運用方法的認知，泰半還停在前兩個階段。（延伸閱讀，請見本刊2017年5月號專訪〈讓資料為你產生價值〉）

目前，金融業因為金融監理法規的要求累積了大量資料，科技業與部分傳統產業製造業因為要發展工業4.0，也積極蒐集製程相關資訊，電子商務零售平台則掌握大量交易資料。這些行業的在地領導企業，其中許多已經投資「商業智慧」（Business Intelligence）資訊平台，它們的日常管理已經可以監看關鍵績效指標（Key Performance Indicators）、資源儀表板（Dashboard），也可以產出動態決策報表，也