第十八屆 CIO 價值學院第三堂課會後報導
傳統 RDBMS 與 Data Lake 架構多依循為傳統 BI 與批次分析設計的思維，難以滿足 AI 專案對即時、多元與高品質資料的需求，成為推動 AI 的阻礙。精誠資訊 Hare Data Platform 一體化運算基礎，整合分析與數據治理能力，助企業充分發揮資料與 AI 的價值。
文／林裕洋
在 AI 成為顯學下，帶動企業加速推動 AI 專案的浪潮，而成功關鍵則仰賴晶片、人才、數據等三大支柱之間搭配。然發展多年的傳統資料庫架構，如 RDBMS、Data Lake & DW 等，確實解決當時的特定問題，卻也存在「查詢效能瓶頸」、「儲存與運算成本過高」、「AI/ML 整合困難」等挑戰。精誠資訊推出具備現代化湖倉架構的數據平臺-Hare Data Platform，在保有資料倉儲、資料湖等優勢，並透過儲算分離、分散式架構等特性，克服傳統數據架構的不足，正是專為企業打造能支援 AI、分析與數據治理的一體化運算基礎架構，助企業運用資料發揮 AI 應用最大價值。
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精誠資訊架構師林宗翰表示， Hare Data Platform 整合多項關鍵技術組件而成，其中 Trino 支援多種資料來源的高性能 SQL 查詢，幫助企業從大量資料中提取有價值資訊，可提升決策效率和精確度。 而 Spark 提供 Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 等功能，應對複雜資料處理需求，滿足 AI 模型訓練和預測等應用場景。至於 Iceberg 可提升資料管理效率，讓資料湖更加靈活易用，特別適合資料頻繁更新和查詢的 AI 應用。
獨步市場四大特色 提高效能、降低成本
Hare Data Platform 一體化運算基礎架構具備四大特色。首先，採用高度整合的產品化設計，幫助企業快速部署、降低維運與開發成本，有助簡化資料營運流程。其次，產品具備靈活擴充、高效能等功能，當企業面臨資料量的成長、業務需求突然改變時，都能快速調整架構、輕鬆應對。第三，內建細緻化權限與存取控制，依角色與資料等級設定權限，結合 MinIO AIStor，打造安全合規的現代湖倉架構，成為 AI 發展關鍵基礎。最後則是能滿足零售、金融、製造、醫療等應用場景，滿足各種產業需求。
林宗翰說，以某知名大型製造業客戶為例，過去原本仰賴數十臺傳統的關聯式資料倉儲系統，對於億級別的資料查詢，查詢時間冗長，同時面臨資料存儲分散、查詢不易及管理上的困難。最後，在精誠專業團隊協助下導入 Hare Data Platform，成功縮短近 20 倍資料查詢時間，同時達到降低關聯式資料倉儲系統與維運管理成本。
身為企業 IT 轉型的夥伴，精誠資訊在提供國際級產品之外，也同步提供技術支援、專業顧問導入服務等，確保企業順利發揮資料最大價值。
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