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1.為什麼需要 data 和 AI(從宏觀的角度出發，不設限在我們公司)
過往沒有 data 和 AI 時，決策判斷仰賴人們的直覺, 使用過去的管理與運作模式制定決策，但這樣的情況反而會使企業暴露在風險之中或無法觀望全局而有盲點，透過數據驅動的方式人們可以做出更客觀準確的判斷。
舉例：利潤變差了，管理者過往需要看數份的財務報告，招集多次主管會議，才能知道問題出現在什麼環節， 數據導向的公司不會用猜的，而是運用各種可獲取、蒐集的數據中，抽絲剝繭找出答案。並透過自動化機制將 data 視覺化則能快速收斂問題，進而訂定對應改善策略(當企業規模越大這樣的問題會越來越嚴峻)。
原因統整：
2.我們公司該怎麼利用data和AI來營利
AI：透過分類、預測、異常偵測、最佳化，取得市場上競爭對手無法取得的策略優勢(做得更好)
自動化：幫助人們解決例行性繁瑣的任務，人員可以有更多時間處理更有價值的工作。(節省成本)
數據分析：即時監測市場變化，並從中發現洞見與獲利空間。(節省時間)
3.Data team 的組織架構和接下來一年的計畫
1.為什麼需要 data 和 AI(從宏觀的角度出發，不設限在我們公司)
過往沒有 data 和 AI 時，決策判斷仰賴人們的直覺, 使用過去的管理與運作模式制定決策，但這樣的情況反而會使企業暴露在風險之中或無法觀望全局而有盲點，透過數據驅動的方式人們可以做出更客觀準確的判斷。
舉例：利潤變差了，管理者過往需要看數份的財務報告，招集多次主管會議，才能知道問題出現在什麼環節， 數據導向的公司不會用猜的，而是運用各種可獲取、蒐集的數據中，抽絲剝繭找出答案。並透過自動化機制將 data 視覺化則能快速收斂問題，進而訂定對應改善策略(當企業規模越大這樣的問題會越來越嚴峻)。
原因統整：
2.我們公司該怎麼利用data和AI來營利
AI：透過分類、預測、異常偵測、最佳化，取得市場上競爭對手無法取得的策略優勢(做得更好)
自動化：幫助人們解決例行性繁瑣的任務，人員可以有更多時間處理更有價值的工作。(節省成本)
數據分析：即時監測市場變化，並從中發現洞見與獲利空間。(節省時間)
3.Data team 的組織架構和接下來一年的計畫