AI-Ready Data 成企業信任 AI 關鍵 PGi 樺鼎 x Denodo 於 CIO Taiwan 分享架構藍圖
【台北訊，2026 年 3 月】生成式 AI 與 AI Agent 技術快速演進，企業 AI 應用已從概念驗證邁入核心決策實踐。然而，AI 導入的真正挑戰，不在於模型能力的強弱，而在於企業能否信任 AI 所提供的答案。
PGi 樺鼎商業資訊近日攜手全球資料整合領導廠商 Denodo，共同出席「2026 第十九屆 CIO Taiwan 價值學院 第一堂課」，Denodo 以「建立可信任 AI 代理的數據基礎」為題，分享企業在推動 Agentic AI 應用時，不可忽視的核心策略—AI-Ready Data（AI 就緒數據）策略架構
▎Agentic AI 應用成敗關鍵：資料信任度重於模型選擇
當 AI Agent 開始參與營收預測、供應鏈決策等關鍵業務場景，企業面臨的核心問題已轉變為：
- AI 回覆的數字來自哪個系統？是否為即時資料？
- 定義是否與業務理解一致？
- 能否向董事會解釋其來源與計算邏輯？
PGi 與 Denodo 指出，真正具備 AI-Ready 條件的資料，需符合對特定 AI 使用案例的「情境適配性 contextual fitness」，方能支撐 AI 在企業中的決策角色。
根據 Gartner 調查，目前高達 65% 的企業不具備或不確定自身是否擁有 AI-Ready 的資料基礎，而 Gartner 亦預測，到 2027 年底將有超過 40% 的 Agentic AI 專案因資料品質與治理問題而被取消
▎AI-Ready Data 四大關鍵要素
PGi 與 Denodo 在本次分享中指出，企業若要建立可被信任的 AI 決策基礎，資料需同時具備以下四項條件：
一、即時性（Real-time）
確保 AI 取得的是當下最新的業務狀態，而非前一日批次處理的快照資料
二、單一語義定義（Single Semantic Definition）
跨部門、跨系統的業務指標（如營收、良率）須有統一口徑，避免 AI 因定義不一致而產生錯誤判斷
三、可解釋與可追溯（Explainable Lineage）
每筆 AI 決策皆可追溯資料來源與計算邏輯，支援決策透明與稽核需求
四、治理內嵌（Governance-in-Context）
在資料存取過程中即時納入權限控管與合規要求，而非依賴人工事後補救
若資料缺乏上述條件，AI 將可能產生「看似合理但實際錯誤」的決策輸出，進而影響企業營運與風險控管
▎傳統資料架構難以支撐即時決策
目前多數企業仍依賴以 「T+1 ETL 批次處理與資料倉儲」為核心的資料架構。此類架構雖適用於歷史報表分析，卻難以支援 AI Agent 所需的即時決策場景。
PGi 指出，傳統架構常面臨三大挑戰：
- 資料延遲導致 AI 依據過時資訊進行判斷
- 跨系統語義定義不一致影響決策可靠性
- 缺乏完整治理脈絡與血緣追蹤，難以滿足法規合規要求
▎以資料虛擬化實現「不搬資料，也能統一治理」
針對上述挑戰，Denodo 提出以資料虛擬化（Data Virtualization）為核心的解決策略，核心理念為：
「數據不一定要集中存放，但管理必須始終一致」
透過邏輯數據管理平台與統一語義層，企業可在「不大幅重構既有系統架構」的前提下，實現跨來源的即時資料存取、統一業務語義定義，以及集中執行的資料治理與權限控管。
此架構在保護企業既有 IT 投資的同時，也為 AI 應用提供穩定且可擴展的資料基礎。
Denodo 自 1999 年成立以來，深耕資料整合與管理領域逾 25 年，連續六年獲 Gartner Magic Quadrant 評選為資料整合工具領導者，全球客戶超過 1,000 家，涵蓋金融、製造、醫療、政府等主要產業。
▎邁向可信任 AI，從資料架構重塑決策能力
PGi 表示，未來企業競爭力的關鍵，不僅在於 AI 技術本身的選擇，更在於底層資料是否能被 AI 正確理解與信任。
隨著 AI 從輔助工具轉變為決策參與者，企業應重新檢視現有資料架構與治理策略
優先建立能支撐即時存取、可解釋且可稽核之 AI 決策的資料基礎
▎關於 PGi 樺鼎商業資訊
PGi 樺鼎商業資訊致力於協助企業推動數據治理、資料架構現代化與 AI 應用落地，透過整合顧問服務、技術平台與實務經驗，協助企業打造可持續的數據競爭力
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