<h2 id="【創業小聚121】如何從資料中，挖掘潛在商業價值？">【創業小聚#121】如何從資料中，挖掘潛在商業價值？</h2>
<p>資料整合耗時耗成本！Canner 開發資料虛擬化技術，打破資料界線讓整合更有效率。</p>
<p>Canner 的創辦人紀力榮則希望整合不同平台的數據，打破資料庫、檔案格式、雲地端的界線，透過資料虛擬化，有效的提煉高含金量的數據。所謂資料虛擬化指的是一種資料整合技術，過去資料整合解決方案，通常是將資料副本移轉至新的資料庫中，再藉由數據暫存、倉儲、資料市集（Data Mart）等步驟，最終輸出整合結果。</p>
<p>但資料虛擬化跳過資料移轉和儲存的步驟，透過單一步驟的數據轉換便能構建出虛擬數據平台，再依需求劃分為多個虛擬資料市集並輸出。整體過程除了降低資料外洩風險外，也能節省成本及時間，在格式統一的前提下也更便於資料管理。至於應用場景，則可推展至正在朝向工業 4.0 轉型的工廠、大眾每天都會接觸到的零售業，以及處理各式金流問題的金融業上。</p>
<p>Netflix 資深資料科學家李庭柏提問，Canner 如何確保系統在保有速度前提下，能夠穩定運作不出錯？回應，Canner 會將數據實體化，並不會受到資料源頭變動所干擾。再者，Canner 為分散式的系統，透過故障排除降低問題發生可能。</p>
<h3 id="canner---data-access-solution-right-data-to-right-person">Canner - Data Access Solution. Right data to right person.</h3>
<ul>
<li>【創業小聚#121】: <a href="https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47421?fbclid=IwAR3FceGl2PZ3KE-kWbVfolZPXVejYdoICQLDA2m3K0prm2Q1KxHUHNCvY1c">https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47421?fbclid=IwAR3FceGl2PZ3KE-kWbVfolZPXVejYdoICQLDA2m3K0prm2Q1KxHUHNCvY1c</a></li>
</ul>
<div class="gallery">
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創業小聚第121場，以「從資料挖掘商業價值」為題，邀請善用數據創造收益的四組新創團隊分享他們的商業心法，並由蜂行資本合夥人李彥樞、 Netflix 資深資料科學家李庭柏負責點評。

【創業小聚#121】如何從資料中，挖掘潛在商業價值？

Canner 受邀 Galaxy Summit 2021 AI 高峰會論壇『製造 & 電子業從 ”工人智慧“ 到 “人工智慧” 之產業轉型』，Canner CEO Howard 將與多位製造業先進同台討論數據與人工智慧在台灣未來的影響。

【2021 Galaxy】從 ”工人智慧“ 到 “人工智慧” 之產業轉型

<p>早在2011年世界經濟論壇(World Economic Forum；WEF)全球風險報告書中，即明白指出資料將是21世紀的新石油。</p>
<p>根據IDC研究報告指出，2025 年全球資料量將成長至 163 ZB，約是 2016 年 16.1 ZB 的 10 倍以上，加上資料探勘、大數據等工具進步下，從大量資料中挖掘隱藏商機，儼然已成為企業強化競爭力時，必須投入的重要工作之一，也讓數據中台成為時下最熱門的議題。</p>
<p>因應企業打造「數據中台」的強烈需求，市面上有不少軟體公司均有提供解決方案，其中最值得關注的品牌，莫過於來自於台灣的「易開科技」。</p>
<p>該公司創立於 2016 年，早期是以發展CMS網站軟體為主，後來看準企業挖掘資料的龐大需求， 2018 年在取得國發基金、Hive Ventures、SparkLabs Taipei等投資後，正式跨足發展數據中台解決方案 - Canner，目前鎖定在金融、製造、零售等三大領域。</p>
<p>易開科技創辦人紀力榮指出，市面上常見的數據中台解決方案，多半都是要將所有資料庫複製一份到專屬平台中，不僅時間非常冗長、成本也相當貴，預估花費至少要新台幣數千萬以上，專案時間可能長達1年以上。</p>
<p>其次，中小型企業規模相對較小，難以取得海外原廠的即時技術支援，最終只能仰賴在地SI業者協助。Canner 採取獨家研發的虛擬數據中台技術，能免去資料複製繁瑣工作，除成本與海外品牌相比極具競爭力，專案時間亦可縮短至數天即可完成。</p>
<h2 id="安裝時間短、cp-值高-支援多種部署模式與數據串接來源">安裝時間短、CP 值高 支援多種部署模式與數據串接來源</h2>
<p>有別於歐美品牌的解決方案，易開科技推出的 Canner 解決方案，僅需要短短數分鐘即可完成安裝，能打破資料庫、檔案格式、雲/地端的界限，快速整合來自不同資料庫的數據，透過數據孤島連結、聚合、轉換、合作、呈現等步驟，將龐大資料轉換成寶貴價值，是提升企業競爭力的最佳工具。</p>
<p>考量到現今資料成長速度非常快，這套軟體也具備自動化擴充運算與優化的功能，能解決企業人才不足的問題，即便是中型企業也能輕鬆完成數據中台的建置工作。</p>
<p>紀力榮表示，Canner 不光能快速串連各種資料庫、資料倉儲，也能快速連結到BI、AI 軟體，以及各種數據應用之中，免去程式設計師開發的困擾。此外，資料庫管理人員也能針對不同部門員工的職務與工作需求，設定相對應的存取權限，讓每位員工都能取得工作所需的分析結果，進而創造資料的最大價值。</p>
<p>以製造業為例，Canner 可協助企業更快速整合廠房資訊、M&amp;A數據、物流數據，以及上下游廠商等資訊，加快產品上市時間。在廣告行銷業可應用的場景如各種跨屏幕、跨平台、OMO、 O2O 等數據整合。</p>
<p>值得一提的是，Canner 也提供非常彈性的安裝方式，讓企業能夠依照自己的需求與喜好安裝在他們希望裝置的環境下。尤其是 Canner Cloud 版本，也可安裝在企業內部的 VPC 內，無資料外洩等問題，能兼顧資安與營運需求。</p>
<h2 id="接受-tta-旗下加速器輔導-縮短產品上市時間">接受 TTA 旗下加速器輔導 縮短產品上市時間</h2>
<p>從 2018 年切入數據中台領域至今，易開科技的技術能力已備受各方肯定，而 Canner 虛擬數據中台解決方案亦已順利打進金融、製造業、零售等領域，在台灣市場知名度快速攀升。此優異成績，除歸功於團隊努力之外，國發基金、Hive Ventures、SparkLabs Taipei等資金、技術支援，更是公司能快速成長的關鍵。</p>
<p>紀力榮說，易開科技的產品能在最短時間上市，關鍵之一在於 TTA 引進的國際知名加速器 SparkLabs Taipei 協助，提供多方面顧問服務與建議，順利縮短我們的學習時間與克服各種挑戰。我們認為，台灣在資料產業有絕佳的發展機會，易開科技將持續深耕資料領域，為全球企業提供最佳的虛擬數據中心解決方案。</p>
<p><em><strong>本文原刊載於 TTA 雜誌 2021 年 7 月號，更多新創團隊故事歡迎至 TTA 雜誌瀏覽。</strong></em></p>


感謝 Digitimes 獨家訪問易開科技的數據中台技術 Canner，在國際數據處理的問題與解決方案。

【TTA 雜誌】易開科技獨家研發資料調用平台

<p>Hive Ventures 蜂行資本合夥人李彥樞24日表示，疫情過後市場競爭更激烈，企業的數據與資料需要「快」，才能有更彈性的決策。李彥樞說，在人工智慧（AI）導入上，近六成的台灣企業已展開行動，加上人才、模型數量以及企業高層心態不再堅持「降低成本」，變為更加重視提高組織效率與增加收入，預期台灣企業在AI導入上相當具有「後起直追」的潛力。</p>
<p>國發會亞洲矽谷執行中心與台杉投資共同主辦的VS Talk第九場座談24日登場，並邀請到全球新創生態圈推手Techstars執行董事鄭端儀主持，以AI為主題，由Hive Ventures分享台灣企業導入AI趨勢，也邀請Canner、ProfetAI、Ubiik等新創分享企業導入AI的實戰經驗。</p>
<p>新冠疫情襲擊全球，李彥樞說，在後疫情時代下，企業更重視的是如何在零接觸的狀況下，仍然能保持營運的彈性與韌性，而AI在其中更是扮演關鍵。事實上，58.6％的台灣企業已經進入AI「導入期」，代表絕大部分的企業已展開行動；更有近25％的企業已進入規模化階段。</p>
<p>不過導入AI，首先要有數據，Canner易開科技共同創辦人暨執行長紀力榮觀察，企業從數據來源到商業應用整個流程，需要花費非常大的時間與人力成本才能達到。為解決痛點，Canner開發的Canner加快企業整合數據的速度，把數據孤島連結，讓企業反應力加快50倍，讓企業部門準確地拿到想要的數據與資訊。</p>
<p>ProfetAI共同創辦人暨執行長黃建豪分享，AI時代來臨，製造業也面臨轉型課題，如何將過去由老師傅傳承的經驗升級，將是未來競爭力的關鍵。而企業導入AI時，常面臨無法決定「要用AI解什麼題目」的困境，ProfetAI看到此一痛點，開發出「一周內POC（概念驗證）模式，先幫企業做好AI題目快篩，把箭靶先畫好，才不會在導入時迷失方向。</p>
<p>物聯網新創優必闊（Ubiik）創辦人彭天豪則分享Ubiik自身的經驗，2020年Ubiik取得5.7億元標案，要在台灣六縣市布建35萬個智慧電表，透過導入自行研發的AI模型，別家公司需要花上數百人、數個月的時間才能完成的工作，Ubiik只要2天就能完成，所需的人力更是別人的兩成以下。他形容，AI就像是阿基米德的槓桿，善用AI將可幫助缺乏人力物力的團隊「play smart」，不只節省成本，還能做出比百人團隊更好的成果。</p>
<p>閱讀全文：<a href="https://ctee.com.tw/news/tech/521863.html">https://ctee.com.tw/news/tech/521863.html</a></p>


我們很榮幸的受邀參加 VS Talk第九場座談，與台灣的幾組 AI 前瞻性團隊，共同討論台灣在國際上的 AI 現狀以及未來在 AI 與數據的相關發展

【VSTalk】台企後起直追 跨進 AI 時代

<blockquote>
<p>過去因為我們的資料散佈在雲端、地端，資料庫類型也不同，所以無論在數據分析、報表視覺化使用，亦或是資料科學家要建立模型時，都需要花費不少時間在資料的ETL，並且還需要事先規劃好資料模型以及資料的排程與更新規劃。現在有了Canner，它可以快速地聯結各種資料庫，無論是在雲端或是地瑞，並且可以用簡單的SQL語法將資料整合在一起，也能輕鬆的做好排程更新。大大節省了資料分析與應用的前置作業與時間，讓資料分析師與資料科學家可以更便利且更充裕的時間來應用。</p>
</blockquote>
<p>Steven - 誠品 資料分析主管</p>
<h2 id="雲地分離的痛-搬運資料就得花上好幾天">雲地分離的痛 搬運資料就得花上好幾天</h2>
<p>誠品的資料來源來自不同資料庫，儲存的地方有些在雲端，有些在地端，像是帳號中心、會員點數系統、舊的誠品電商交易系統，都在地端的 SQL Server 裡，而新的誠品線上交易資料、櫃位推薦 APP 交易系統，以及提供分析使用的 Data Mart 都是在雲端。</p>
<p>過去要分析這些資料時，都需要設法將資料統一匯整至雲端的 Data Mart 中，這其中需要花費許多人力與時間在 ETL 上。這些至少都是要花費 1-2 天，甚至 1 個星期的時間。</p>
<ul>
<li>線上線下、各個不同的系統數據的整合</li>
<li>地端、雲端的資料庫數據的整合</li>
<li>建置 ETL 花費大量人力及時間，需花 1-7 天不等</li>
<li>資料很龐大又雜亂，浪費了 Data Mart 空間</li>
<li>資料散落在各個資料庫，管理不易</li>
</ul>
<h3 id="因為一個使用者需求，花費三個月以上的時間卻還不能滿足">因為一個使用者需求，花費三個月以上的時間卻還不能滿足</h3>
<p>一開始是依據 User 的需求建置了一個 Data Mart，從 Data Model 的設計到ETL程式的開發與測試，到最後的資料驗證與排程更新，前前後後大約花了 3 個月以上的時間。但是後來 User 的需求更深入且多樣化，再加上資料科學家加入了統計建模及 AI 應用，使得資料來源與資料量的需求越來越多，假如要用傳統的 ETL 將一般的交易資料轉進 Data Mart ，會擔心因花費不少時間上，無法滿足所有人的需求。</p>
<p>另外，在建立 Data Mart 時會依據需求來判斷來源資料是否有分析價值，有些資料一開始認為僅是記錄型資料，所以沒有規劃納入 Data Mart 中，但往往上線之後，User 突然提出了要看這類型的需求，以往這種資料很龐大又很雜亂且太類似流水帳，會覺得浪費 Data Mart 的空間，並且這樣的資料散落在各個資料庫之中，要整合在一起需要花費很多的時間與空間來整理與存放，對於這種資料就需要取捨是否要規劃至 Data Mart 中。</p>
<h3 id="canner快速整合異質資料源--滿足不同使用者分析情境與需求">Canner快速整合異質資料源  滿足不同使用者分析情境與需求</h3>
<p>Canner 標榜著可以快速整合不同的資料來源，並且能符合不同使用者與使用情境，再加上可以有不同的資料使用權限控管，於是就想說試著來使用 Canner。希望可以快速的整合不同資料來源的資料，不論資料庫在雲端或是地端，亦或是不同家的資料庫，都希望以最少的時間與最小的 effort 來統整資料，來快速的符合資料分析師與資料科學家對於資料以及 BI Report 的需求。</p>
<h2 id="使用情境：雲地資料一次整合到位-加速報表與統計模型使用">使用情境：雲地資料一次整合到位 加速報表與統計模型使用</h2>
<p>目前誠品資料來源，地端包含舊誠品電商的交易資料、帳號中心資料、會員點數系統資料，這些都是 SQL Server。再加上雲端上有誠品線上(新EC)的交易資料、櫃位推薦系統以及 Data Mart 的資料，這些資料庫都是雲端資料庫。 </p>
<p>誠品使用 Canner 將各個資料庫都設定好，依據不同的需求將 Table 連結 Canner 後，再使用簡單的 SQL 來製作成 Materialized View。之後將這些 Materialized View 串接到 Tableau Server 上供資料分析師製作視覺化報表，以及提供給資料科學家使用Python 建立統計模型與AI使用。</p>
<h2 id="next-step-with-canner-提供更多資料分析的彈藥庫">Next Step With Canner: 提供更多資料分析的彈藥庫</h2>
<p>以資料工程師來說，過去希望在 Canner 整理好的 Materialized View 可以整合 ETL 來給其他資料庫使用。而Canner亦快速的提供了解決方案，讓誠品十分滿意。</p>
<p>以資料科學家來說，會想針對顧客因行銷活動而購買的統計預測模型，透過 Canner 整理好建置模型所需要的解釋變數及預測變數資料集，並透過其中的 Jupyter notebook 的排程功能建立視覺化的行銷活動描述性統計視覺化圖表進行定期的資料初步檢驗， 而進一步的模型建置會將 Canner 建置的Materialized View 串到自己環境的 Python 做處理。</p>
<p>想了解更多<a href="/tw/blog/posts/2022/03/29/galaxy_summit_eslite">Galaxy summit 2022 回顧 誠品 完整資料調用讓 OMO 更有信心</a></p>


誠品為全台最具知名的線上與線下書店，讓我們來看看誠品如何透過 Canner 加速他們在線上與線下的數據整合，以及如何幫助他們提升數據整合能力！

客戶分享：Eslite 誠品

<p>所謂資料驅動蘊含兩大關鍵。一是在技術部份，必須要有完整數據中台，讓所有資料都可彙整到單一中心，去確定它的真實性，才能好好運用。另一需要整合所有接觸點資料，並加以整理，確保它沒有重複性，再進行分析，如此才能獲得企業想要的洞見。</p>
<p>易開科技（Canner）執行長暨共同創辦人 Howard Chi 表示，談到資料驅動的新零售策略，大致上需涵括四個重點，一是以資料為依據推動更精準的行銷、供應與銷售；二是由資料驅動決策，以適應市場和消費者變化；三是利用資料預測與分析新機會，得以快速執行；四是靠既有資料提高消費者的滿意度與信任感。</p>
<p>要想實現資料驅動的新零售策略，究竟該如何進行資料處理？Howard Chi 歸納六大趨勢，包括雲地端異質資料整合、更即時貼近市場數據決策、企業內部資料中樞（Single Source of Truth）、資料加值應用與再行銷活化、資料跨組織分享與協作，以及需求單位更快速找到資料及使用資料。</p>
<p>當企業已理解上述五大策略、六大趨勢後，更重要的則是需要執行新零售轉型步驟。對此，易開科技不論面對大型或中型零售業者、電商業者，都可提供幾個步驟建議，此即為「智能化階梯五步驟」，依序是收集資料、整理整合資料、分析處理、融合應用，及最後的大規模佈建。</p>
<p>「數據轉型絕非口號，需要有適當工具來實現，」Howard Chi 說，隨著資料進入、到 ETL、再到儲存，然後就出現斷層，只因無法將這些資料轉換成 Business Side 能理解的資料，因為他們的需求，絕不會和我在儲存資料時一模一樣。這時我們就需要一套能處理數據、融合數據的工具，就是「數據中台」，也就是透過企業內部一個數據公共中樞，把資料變成 Business 懂得的應用場景，以便於進行加值與使用。
只不過，要搭建一個新零售數據中台，其實不簡單。主要是因為數據中台的實作非常複雜，它的架構原本就複雜，還得應付不斷增長的數據需求，處理大量且異質的數據來源，並需要兼顧數據治理，所以有相當的困難性。</p>
<h2 id="透過虛擬數據中台，直接將資料轉變為終端應用">透過虛擬數據中台，直接將資料轉變為終端應用</h2>
<p>某大型零售商過去也為前述難題苦惱，花很多時間整合雲地數據，所幸後來懂得在 AWS 上透過 Canner 搭建數據中台，總算化繁為簡，只需利用簡單 SQL 語法即可達到整合，將資料分析師、資料科學家及業務單位通通連結在一起，有更充裕時間去開創應用。</p>
<p>Howard Chi 表示，易開科技孕育的 Canner 資料調用技術，可將不同異質資料庫變成單一數據接口，讓應用單位輕易串接到 AI、BI 等分析工具，再針對終端應用程式進行優化。具體來說，Canner 提供數據加值、轉型、壓縮等功能，執行完後才進到 AI 或 BI 應用程式；另外它也能做到跨組織的數據管理，例如可限定部門或個人有權使用哪些部份的數據，並達到即時跨組織的數據分享。更重要的，它會為資料進行加值、標籤或註解，讓 Business 的人了解這些資料究竟代表何意義，而企業也可在中長期不斷沿用 Canner、透過同一平台運算更大量數據，而不需要擴張一整條 Data Pipeline。</p>
<p>企業只要透過三個步驟，即可完成 Canner  資料調用的建構。首先是連結數據，只要打上 URL、Username 及密碼就能接起來；其次可直接做跨系統的整合，把資料倉儲、資料庫、資料湖、檔案系統、雲地端數據全部整合在一起，中間還提供包含了權限管理、Metadata 管理、暫存數據管理、數據分享、虛擬 Data Mart、多階層的數據轉換、Log 紀錄、排程管理等完善機能；最後將整合完成的數據成果，輸出到 AI 或 BI 等各種工具，與此同時還能顧及中長期資料管理與治理需求。</p>
<p>Howard Chi 強調，Canner 足以協助企業加速 30 倍的數據產出，比起傳統建置模式省下 90% 安裝時間，讓過去一整條 Pipeline 需求，簡化為現今的一個數據中台。此外，過去需要建 ETL、資料倉儲、資料超市，才銜接 AI、BI 各種分析，現在僅需透過虛擬數據中台，即可直接把 Data Source 變為終端應用程式，加速企業的反應力及彈性。</p>
<h2 id="media">Media</h2>
<ul>
<li><a href="https://aws.amazon.com/tw/events/taiwan/interviews/articles-Canner/">【AWS】易開科技打造雲端數據中台，由資料驅動新智能零售</a></li>
<li><a href="https://www.digitimes.com.tw/tech/dt/n/shwnws.asp?cnlid=14&amp;id=0000627002_29ML9R041O0YHG1FL335V">【Digitimes】易開科技打造雲端數據中台，由資料驅動新智能零售</a></li>
</ul>


零售業與其他業別一樣，將資料視為新石油。儘管資料如此重要，但僅有少數企業順利將資料變現為自身競爭優勢。之所以出現巨大鴻溝，在於多數公司尚未真正做到資料驅動。

易開科技協助實踐 AWS 雲端數據中台，由資料驅動新智能零售

<p>提升資料調用效率，加速企業轉化數據價值！專注「資料調用最佳化」的易開科技(Canner Inc,)，其核心產品「Canner」已獲台灣部分中大型企業採用。今日更宣布 Pre-A 輪總募得 350 萬美元(約為新台幣一億元)，由台杉投資領投，早期投資人 Hive Ventures、國發基金和 SparkLabs Taipei 等基金也參投。易開科技表示，本輪資金主要將用於擴大台灣與全球市場，加速產品功能開發進度、目標落實數據產業中的 3 大趨勢：快速、安全、敏捷。</p>
<p>隨著台灣企業對於數據應用重視程度逐步提升，但是企業如何得以「快速整合、安全調用、敏捷輸出」的進行資料分析工作仍是一大課題。「Canner」資料管理平台將「資料調用」區分為 3 大面向：資料管理、人員管理、輸出管理，作為研發核心，提供 6 種主要功能「異質資料庫連結」、「資料目錄建構」、「欄位再定義」、「五層權限控管」、「隱私資料遮罩」、「多格式輸出」，落實前述三大趨勢，讓數據工作流程最佳化。</p>
<h2 id="以-canner-為管理核心，打破數據孤島實踐企業數據中台">以 Canner 為管理核心，打破數據孤島實踐企業數據中台</h2>
<p>目前台灣已有部分金融、製造、零售、遊戲企業採用「Canner」，透過完整導入規劃，提升工作速度與資料調用安全性，實踐數據中台的架構。「企業經常困擾於數據孤島問題，即使現在大多數數據都可集中在數據倉庫內，但由於處理數據的複雜性和敏感性，如何平衡分析需求和數據安全仍然是企業的一大障礙。」易開科技 CEO 紀力榮表示。「這就是 Canner 的利基點，借助 Canner 的技術，企業各業務部門之間的合作協作可透過數據治理，強化其連接性，打破數據孤島，保證資料安全性和隱私性。」</p>
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<p>「這就是 Canner 的利基點，借助 Canner 的技術，企業各業務部門之間的合作協作可透過數據治理，強化其連接性，打破數據孤島，保證資料安全性和隱私性。」</p>
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<h2 id="資料調用民主化加速分析數據，canner-讓企業轉型更敏捷">資料調用民主化加速分析數據，Canner 讓企業轉型更敏捷</h2>
<p>「蜂行資本（Hive Ventures）在 2019 年投資易開科技的種子輪融資，我們的參與也表明對易開科技的商業模式保持信心。且數據將成為未來企業成功的基石，企業可透過 Canner 找到更有效的方法來調用和分析數據，以實現更敏捷的企業轉型。」蜂行資本創始合夥人李彥樞表示，隨著投資科技基金合夥人吳錦城也加入顧問群，希望透過其帶入成功企業家經驗，看見易開科技在數據解決領域引領潮流。</p>
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<p>「大規模數據可用性和資料調用的安全與速度是企業數位轉型的重大障礙。台杉相信易開科技可望成為下一代商業智能應用和分析工具，並且擁抱開源生態圈，實現新興數據生態系統的民主化。」台杉投資科技基金合夥人吳錦城說。</p>
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<h2 id="預計推出-saas-與開源計畫，目標全球市場實踐數據革命">預計推出 SaaS 與開源計畫，目標全球市場實踐數據革命</h2>
<p>「Canner」目前不僅提供落地架構，更可支援 AWS、GCP 和 Azure 等主流雲服務，今年下半年計劃透過開源計畫(OSS)和提供 SaaS 兩種方式，提供開發者與全球客戶使用。合作夥伴部分，易開科技亦計劃與 Redshift、Snowflake 和 BigQuery 等全球雲數據倉庫提供商以及系統整合商合作，加快跨組織的雲數據倉庫(Data Warehouse)和數據湖(Data Lake)的使用，讓數據生態圈產生新革命的動力。</p>


Canner 宣布 Pre-A 輪總募得 350 萬美元(約為新台幣一億元)，由台杉投資領投，早期投資人 Hive Ventures、國發基金和 SparkLabs Taipei 等基金也參投

Canner 完成 350 萬美元 Pre-A 輪募資

<p>數據中台服務新創易開科技宣布完成 350 萬美元（約新台幣 9,800 萬元）的 Pre-A 輪募資，本輪由台杉投資領投，早期投資人蜂行資本（Hive Ventures）、國發基金和 SparkLabs Taipei 也參與了本輪融資。易開科技表示，本輪資金主要將用於擴大台灣與全球市場，加速產品功能開發進度，最重要的就是數據取得的安全性。</p>
<h2 id="僅兩成企業重視數據，易開科技靠數據中台打造安全有效的數據使用環境">僅兩成企業重視數據，易開科技靠數據中台打造安全有效的數據使用環境</h2>
<p>易開科技由紀力榮、張仲威成立於 2018 年，希望解決的是企業在數位轉型時碰到的數據孤島的問題。根據易開科技表示，到 2025 年，預計全球 75% 的企業將利用數位平台來擴展其數位價值與應用，然而目前只有 21% 的企業領袖將數據視為資本，顯然有段不小的差距。</p>
<p>儘管現在大多數數據都集中在數據倉庫中，但是要找哪些原始數據、如何把不同檔案形式原始數據轉換成可以相互使用的資料形式，一直是企業頭痛不已的地方，而且取出數據時需要將資料副本轉移到新的資料庫中，才能開始使用，也會增加額外的資安風險。
易開科技的核心產品 Canner 是一個設有多重訪問權的數據中台，不僅可以迅速整合所需要的數據，還可以同時保護資安。</p>
<p>Canner 以虛擬化的技術，提供了可以連接 MySQL、Oracle、MongoDB 等不一樣的資料庫的 API（可以視為水管接口），並設置多層數據訪問的授權制度，再以資料虛擬化的方式建構虛擬數據平台，一步驟處理數據轉換、暫存與計算等流程，除了降低資料外洩風險外，也能節省成本及時間。</p>
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<p>「這就是 Canner 的利基點，借助 Canner 的技術，企業各業務部門之間的合作協作可透過數據治理，強化其連接性，打破數據孤島，保證資料安全性和隱私性。」易開科技執行長紀力榮表示。</p>
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<p>相比於去年著重在快速取得資料，現在更強調要讓對的人取得對的資料，所以多了包含資料授權、資料隱蔽以及數據取得的紀錄等等新功能。</p>
<h2 id="網路界傳奇吳錦城也加入，下半年將瞄準海外客戶">網路界傳奇吳錦城也加入，下半年將瞄準海外客戶</h2>
<p>本輪資金運用，紀力榮表示將會聚焦優化 Canner 的三個層面：資料管理、資料溯源以及調用效能，更能符合台灣企業實際需求，下半年計劃透過開源（OSS）和提供 SaaS 兩種方式，讓功能的導入更具備彈性。</p>
<p>「例如中小企業可能不會一次導入全部的功能，所以先從小的功能慢慢導入，也比較好取得信任。」紀力榮說，藉由 SaaS 與開源的方式提供開發者與全球客戶使用，易開科技可以進而拓展自己的國際客戶。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_03_24_canner_pre_a_cheng/yan_canner.jpg" alt=""></p>
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<p>「蜂行資本在 2019 年投資易開科技的種子輪融資，我們的參與也表明對易開科技的商業模式保持信心。數據將成為未來企業成功的基石，企業可以透過 Canner 找到更有效的方法來調用和分析數據，以實現更敏捷的企業轉型。」蜂行資本創始合夥人李彥樞表示</p>
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<p>隨著投資科技基金合夥人吳錦城也加入顧問群，希望透過其帶入成功企業家經驗，看見易開科技在數據解決領域引領潮流。</p>
<p>吳錦城是一位連續創業家，4 次的創業都成功出場，包含 1995 年與陳五福一起成立、半年內被瀑布通訊（Cascade Communication）以 1.5 億美元買下的製造大型網路交換機的愛力思通訊（Arris Networks），以及 1997 年創立的箭點通訊（ArrowPoint Communications），由於網路設備巨擘思科（Cisco）看上了箭點通訊加速網路傳輸速度的關鍵技術，便以 57 億美元收購箭點通訊，這筆收購更創下麻州史上第二高收購案。隨後吳錦城創立的 Acopia Networks、Azuki Systems 也分別被 F5 Networks 和愛立信（Ericsson）買下，可以說是整個網路產業興起的重要推手之一。</p>
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<p>「大規模數據可用性和資料調用的安全與速度是企業數位轉型的重大障礙。台杉相信易開科技可望成為下一代商業智能應用和分析工具，並且擁抱開源生態圈，實現新興數據生態系統的民主化。」台杉投資科技基金合夥人吳錦城說。</p>
</blockquote>
<p>報導原文：<a href="https://meet.bnext.com.tw/articles/view/48860">https://meet.bnext.com.tw/articles/view/48860</a></p>


網路界傳奇吳錦城也加入！Canner 獲億元 Pre-A 輪募資，為企業優化數據運用的安全性

網路界傳奇吳錦城也加入！獲億元募資

<h2 id="數據調用-安全與速度最重要">數據調用 安全與速度最重要</h2>
<p>誠品不只有書店、商店、旅館、透過線上線下數據整合，可以讓誠品的供應商更有信心透過誠品進行銷售。當然，資料要有價值，是要讓對的人拿到對的資料。因此，在數據調用過程中，誠品最在意的兩個點是安全與速度。</p>
<p>對前端業務需求者來說，需求是無止盡，而且要求快速的，但是對於後端提供者來說，安全的調用才是最重要的。因為要避免的不只是隱私問題，更要確保資料的安全性與正確性。</p>
<blockquote>
<p>誠品副總張鈿浤也提到，現在最大 OMO 的挑戰是「人」跟「組織」，相較於20年前的泡沫時代，技術方面都已經非常成熟。也讓他有信心覺得「數位可以改變世界」。
但是如何從傳統產業中，如何了解數位可以幫助什麼，並且調整組織、文化，擁抱新的技術。</p>
</blockquote>
<h3 id="part-1">Part 1</h3>
<iframe width="80%" height="500px" src="https://www.youtube.com/embed/Dm1M686VMh0?start=10895" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>

<h3 id="part-2">Part 2</h3>
<iframe width="80%" height="500px" src="https://www.youtube.com/embed/Dm1M686VMh0?start=11783" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>

<h2 id="擁抱數位與轉型的平衡-企業文化要有空餘跟容錯">擁抱數位與轉型的平衡 企業文化要有空餘跟容錯</h2>
<p>張鈿浤提醒，企業必須要有空餘跟容錯的空間，必須從中思考如何取得平衡。
「數位」跟「轉型」是兩件事情，數位已經足夠成熟，但是企業要怎麼去擁抱「轉型」，張鈿浤認為是接下來一個重點。尤其對零售行業來說OMO是未來重點趨勢。然而，電子商務不只是管道，更是工具。誠品可以想像，為什麼消費者要去實體賣場或線上賣場的理由。</p>
<p>未來誠品會更強調，透過數據越了解消費者需求，分析線上行為與線下行為，去探索消費者在不同場域的需求，讓誠品給消費者帶來更多線上與線下的感動。</p>
<p>想了解更多：<a href="/tw/blog/posts/2021/11/01/eslite_canner">Eslite 誠品 雲地整合加速數據分析效率</a></p>


Galaxy Summit 2022 順利落幕，回顧誠品副總經理張鈿浤的精采分享，完整資料調用讓 OMO 更有信心

Galaxy summit 2022 回顧 誠品分享

<h2 id="資料變革正在發生-讓資料更安全的被調用是重要基礎">資料變革正在發生 讓資料更安全的被調用是重要基礎</h2>
<p>資料的變革正在發生，基本上可分為三個層面，應用面、流程面、組織面。以應用層來說，BI不再只是視覺化，也包含更多層面的開發，不再只是報表呈現，例如建置資料科學的應用。第二個是流程，現在資料管理中正在流行「資料分析工程」，也就是說資料開發就如同軟體開發流程一樣，為了要讓資料管理可以規模化，一定會加強流程控管，讓開發成果更成熟。</p>
<p>最後是組織，是要透過組織將資料存取權限擴散到前線的應用單位，現在的資料大多都是資料集中化，因為資料調用不安全，所以設置各種人為管理流程。因為大家都想避免不安全發生。但是未來資料管理會更智能化，現在資料儲存是散佈在不同的儲存裝置內，管理相當需要人力，未來智慧化後可以更智能的示警，也因此企業更有信心可以將權力下放。調用效能技術，已經不是問題了，更重要的則是來自於調用管理，這也是Canner著重的部分。</p>
<iframe width="80%" height="500px" src="https://www.youtube.com/embed/Dm1M686VMh0?start=11399" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>

<h2 id="解決資料調用障礙--連結、轉換、輸出缺一不可">解決資料調用障礙  連結、轉換、輸出缺一不可</h2>
<p>Howard 分享到，現在企業導入 BI 跟 Data Warehouse ，但是後續將面臨整體調用速度障礙、大量資料庫管理等問題，應該要專注優化整體資料調用流程，才能真正解決資料分析師、資料工程師的工作障礙。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_04_02_galaxy_summit_2022_canner_sharing/pic2.jpg" alt="2022 galaxy summit"></p>
<blockquote>
<p>企業導入 BI 跟 Data Warehouse ，但是後續將面臨整體調用速度障礙、大量資料庫管理等問題，應該要專注優化整體資料調用流程，才能真正解決資料分析師、資料工程師的工作障礙。</p>
</blockquote>
<p>Howard 也建議，企業要導入整體系統時，切勿忽略三大要點「連結」、「轉換」、「輸出」。連結，是透過建立單一平台進行異質資料整合與建立資料目錄，讓使用者做標籤與敘述，做到資料可搜尋性。 轉換則須注意提取資料同時，細緻權控與隱私遮罩，確保足夠的安全機制。最後輸出則要盡量滿駔不同使用場景不同工具，多格式輸出能力。</p>


Galaxy Summit 2022 順利落幕，回顧 Canner CEO Howard 的精采分享

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<h2 id="什麼是數據中台，以生活化譬喻出發">什麼是數據中台，以生活化譬喻出發</h2>
<p>在許多企業現在對於數據團隊最常聽到又不太了解的詞莫過於「數據中台」這個詞，今天我們想要用不同的角度透過比喻的方式深入淺出帶大家一步一步了解，什麼是數據中台以及為什麼他這麼重要。希望透過今天的文章，大家可以了解大家想要解決的問題，以及該如何思考。</p>
<p>在企業內部的數據團隊就像是企業的中央廚房，企業內部的資料庫以及資料倉儲的資料儲存的方式有很多像是廚房的食材有很多種儲存方式冷凍、冷藏與常溫倉庫依照不同的食材儲存在不同適合的地方；點餐就像是，企業內部不同的業務單位向數據單位請求資料；清理與加工食材就像是企業中的 MIS 與數據團隊整理與整合資料透過 ETL 與資料運算；最後送餐給客戶，出餐給客戶有很多情境包含是預約、料理包、內用、外送、還是自取等不同的出餐情況處理方式都不一樣，就像是在企業內不同單位使用不同的應用系統如：BI 軟體、資料分析軟體或是 Excel 等。</p>
<p>透過新的資料架構概念來達成這整個流程的自動化並且能夠規模化使用，在資料量級更大、人員更多及應用需更多元的情況下還能夠有效率的使用，這就是數據中台。</p>
<h2 id="數據中台的概念">數據中台的概念</h2>
<p>企業內部的資料儲存以及隨著業務與部門需求的複雜度增加所儲存的資料與量級都會增加，不同的原始資料在清理與加工上處理的方式不一，最後還需因應不同的資料使用者的使用需求去提供給他們要資料。</p>
<p>數據中台一般包含了資料如何「收集」、「儲存」、「整合」、「使用」。在建置符合您企業內部數據中台架構時，需要很清楚地了解到企業內部通常收集的資料為何，使用哪一種儲存的解決方案最符合成本與效益；不同的業務單位的平常性需求為何，以及使用者希望能夠可以使用在那些情境中，並針對這些情境做到優化。</p>
<h2 id="數據中台最大瓶頸：資料權控">數據中台最大瓶頸：資料權控</h2>
<p>數據中台最難解決的關鍵設計之一就是資料權控，企業可能因應不同的情況則不同的資料儲存與應用工具，但是這些儲存與應用工具都有自己的權限控管機制。在資料權控上有很明顯的斷層與不一致問題。例如：使用 BI 與分析工具的資料使用者，通常無法直接進資料庫中取資料，需要透過 MIS 與 IT 輸出到特定的地方或轉換成特定的檔案他們才能夠取得。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_05_23_data_platform/data-auth_before_after.png" alt="data-auth_before_after.png"></p>
<p>在不同的儲存與應用系統間，資料的權控管理如何在同一個平台中？並且具有統一的軌跡紀錄的能力。在沒有安全且可監管的資料權控設計在各個不同系統之間，那就無法達成數據中台的願景。</p>
<h2 id="統一授權機制後，資料流程上的挑戰">統一授權機制後，資料流程上的挑戰</h2>
<p>企業內部的現代化資料調用的目標：</p>
<blockquote>
<p>讓資料使用者能夠找得到資料，使用時同時兼顧安全與取用效率</p>
</blockquote>
<p>現在大部分企業拿資料的流程，應用單位想要取用一個資料的流程：</p>
<ol>
<li>需求者需要先找到資料擁有者，可能在 IT 或是 MIS 的哪個人手上有這個資料。</li>
<li>跟資料擁有者索取資料集，資料擁有者手上的這張表有部分欄位需要過濾或是遮罩，才能給特定的團體或是個人使用。需要透過某種方式把欄位遮蔽，遮蔽後輸出。</li>
<li>如果使用者想要在 Excel, BI 或是 API 的方式取得，就需要在看用什麼方式實作讓使用方得以在工具中取得資料。</li>
<li>最後在會依照使用頻率做優化處理，或是自動化(每日、每週或每月)。</li>
</ol>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_05_23_data_platform/without-canner-tw.png" alt="without Canner"></p>
<p>當未來資料的取用規模到數十個不同的部門與單位，規模化的調用流程會是企業最大瓶頸。在企業端我們常聽到資料的取用通常會花上數日或數週的時間，最大的挑戰在於<em><strong>如何自動化與流程化整個資料調用的體驗與使用</strong></em>。</p>
<h2 id="統一資料權控平台：資料調用層">統一資料權控平台：資料調用層</h2>
<p><a href="/tw/product">Canner Enterprise 資料調用平台</a>，是為了幫助企業解決在跨異質資料集以及資料應用工具間的資料調用挑戰，統一各系統間的資料權控問題 Canner Enterprise 支援超過 20 種不同的資料庫、資料倉儲、資料湖等資料儲存技術，並且針對不同的應用工具做最佳化的輸出優化。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_05_23_data_platform/structure.png" alt="structure"></p>
<p>透過 Canner 的資料虛擬化功能得以快速連結，統一的資料授權管理設計讓不同的儲存運算層上能有一致的權控機制，最後在不同的應用工具中能夠把資料的授權機制延伸至應用工具系統中，讓在資料應用工具中的操作使用軌跡能夠完整的紀錄在單一資料調用平台中，解決數據中台最大的資料權控挑戰。</p>


覺得數據中台太抽象？今天我們想要用不同的角度透過比喻的方式深入淺出帶大家一步一步了解，什麼是數據中台以及為什麼他這麼重要。

深入淺出什麼是數據中台？

<p>「微軟新創加速器」6/8 正式公開第三屆入選名單， Canner 與其他 16 家新創企業一起再高雄亞灣新創園展示應用成果，也希望透過此次進駐，讓更多中南部業者有機會接觸 Canner 資料調用管理平台，提升5倍數據分析速度，有感提升數據決策速度。</p>
<p>高雄市長陳其邁表示，亞灣區除了讓很多新創公司實現夢想，將新的解決方案不僅在地利用，更能跟國際市場接軌，一方面落實觀念的驗證，二方面進化到商業模式與服務模式的驗證。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_06_08_ms_acc/pic1.jpg" alt=""></p>
<p>微軟指出，微軟新創加速器已正式邁入第三屆，已培育32家新創團隊，獲得創投企業 3 億 8 千萬資金挹注，創造超過 5 億 3 千萬的商機規模。微軟期待將新創種子，帶到高雄科技沃土腹地。</p>
<p>Canner 共同創辦人暨 CEO 紀力榮表示，本次參與亞灣新創園最主要希望能服務中南部的製造業者，期望可透過 Canner 資料調用管理平台，讓製造業更有效的管理生管、原料、銷貨等等數據，更快速洞悉從產線到銷售現場的數據機密，面對疫情不穩定的狀況下，依舊可利用可靠的數據，進行最佳商業智慧決策。</p>
<blockquote>
<p>透過 Canner 資料調用管理平台，讓製造業更有效的管理生管、原料、銷貨等等數據，更快速洞悉從產線到銷售現場的數據機密，面對疫情不穩定的狀況下，依舊可利用可靠的數據，進行最佳商業智慧決策。</p>
</blockquote>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_06_08_ms_acc/pic2.jpeg" alt=""></p>
<p>Canner 資料調用管理平台，透過資料虛擬化技術，讓企業面對異質資料源皆可以一致性、零搬運的調用，讓資料調用不再需要大費周章。同時將分析主導權更貼近業務應用單位，提供自助式工作區搭配業務性標籤，使用者得以更簡易、快速的完成各式資料應用。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_06_08_ms_acc/pic3.jpeg" alt=""></p>


「微軟新創加速器」6/8 正式公開第三屆入選名單， Canner 與其他 16 家新創企業一起再高雄亞灣新創園展示應用成果

Canner 入選第三屆微軟加速器，協助企業找出最佳數據決策

<p>數據應用是未來企業的競爭力，近幾年台灣在數據創新與轉型上不論在<a href="https://www.tsmc.com/chinese/dedicatedFoundry/manufacturing/intelligent_operations">台積電智慧製造，敏捷與智慧生產</a>的供應鏈、IT/OT 整合的智慧工廠、與自動化設備應用；<a href="https://www.bnext.com.tw/article/60009/ddtdigitaltransformation">國泰金控金融業，金融業慢慢變成科技公司</a>從技術導向轉向數據導向與生態圈導向；<a href="https://cannerdata.com/tw/blog/posts/2022/03/29/galaxy_summit_eslite">誠品線上，把線上與線下零售智慧化</a>從數據加上人與組織的變革，變革 OMO 的新智慧零售。</p>
<p>數據的邊界逐漸從原本資料庫本身，逐漸延伸至資料應用端，讓人與組織都能夠使用。企業內部複雜的原因有三個主要部份<em><strong>『資料儲存、人員、資料應用工具』</strong></em>；在不同的場景中有最適合的資料儲存方式，企業內部人員有階層性、交互性資料可以從不同人員做授權，資料應用工具有營運層面、分析層面、預測層面。這三個面向造就資料企業數據根本的資料複雜性。</p>
<h2 id="資料調用困難及實踐？">資料調用困難及實踐？</h2>
<p>首先我們先來看最基本的目標，資料調用的初衷，就是：</p>
<blockquote>
<p>讓資料使用者找得到資料，並且馬上使用。</p>
</blockquote>
<p>您可能在想，在公司沒有導入資料調用層，不同的部門需要資料還是都拿得到呀？是的，但我們回想一下過去現在企業拿資料的流程，應用單位想要取用一個資料的流程：</p>
<ol>
<li>需求者要先找到資料擁有者，在 IT 或是 MIS 的哪個人手上有這個資料。</li>
<li>跟資料擁有者索取資料集，資料擁有者手上的這張表有部分欄位需要過濾或是遮罩，才能給特定的團體或是個人使用。需要透過某種方式把欄位遮蔽，遮蔽後輸出。</li>
<li>如果使用者想要在 Excel, BI 或是 API 的方式取得，就需要在看用什麼方式實作讓使用方得以在工具中取得資料。</li>
<li>最後在會依照使用頻率做優化處理，或是自動化(每日、每週或每月)。</li>
</ol>
<p>要達成以上這句目標，並不容易，資料到應用中經歷了重重關卡。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_06_27_enterprise_vision/without-canner-tw.png" alt="Without Canner"></p>
<p>首先從左而右，異質資料來源需要先進行同質化；資料授權能夠與應用端組織一致化並針對資料欄、位、表，針對使用者的用戶資料去做遮罩與過濾；讓資料賦予業務意義與定義，透過資料產品化加工；最後針對不同的應用工具優化、追蹤並輸出。</p>
<blockquote>
<p>一個完善的資料調用平台，須解決資料異質性、可用性、資料授權、資料應用多元性。</p>
</blockquote>
<h2 id="為什麼需要資料調用層-data-access-layer？">為什麼需要資料調用層 (Data Access Layer)？</h2>
<p>當公司內有不同部門與人員調用資料這個需求可能疊加至數百或數千的需求，人力成本與時間瓶頸最終會開始堆加累積，變成未來需求都需要等數週或數月才能取得需要的數據。</p>
<p>這樣的工作流程很明顯的流程挑戰在於『資料調用流程』。過去我們為了要把資料安全並且有效率的方式拿給需求方，最後當資料到他們的手上的時後已經是過時，或是因為溝通上的落差，調出的資料與使用者的認知不一致，到最後資料完全錯誤。</p>
<blockquote>
<p>如果有個工具能夠把資料的異質性同質化，支援資料授權機制滿足企業內部組織架構，並且針對不同應用做最佳化。就能解決資料調用的瓶頸。</p>
</blockquote>
<p>所以企業需要一個解決『儲存、人員、應用』三個複雜維度的資料調用層。</p>
<img alt="balance" src="/static/images/ws-post/2022_06_27_enterprise_vision/balance.jpg" style="width: 90%; max-width: 800px;"/>

<h2 id="完善的資料調用層">完善的資料調用層</h2>
<p>完善的資料調用層，包含了四大設計：</p>
<h3 id="1-資料虛擬化">1. 資料虛擬化</h3>
<p>透過資料虛擬化技術，首先系統支援多種異質資料連結器，讓異質資料儲存同質化，不論資料儲存在各種不同的資料儲存技術，包含資料湖、資料倉儲、SQL 引擎或是資料庫等，都可以透過資料連結器同質化在一個一致的資料介面上操作。</p>
<p>最後在資料運算時能在資料『零搬移、零複製』的情況下，把資料在運算記憶體中運算完成後直接輸出到應用端。</p>
<h3 id="2-資料產品化">2. 資料產品化</h3>
<p>在資料做加工變成，可以應用的數據的過程包含賦予他語意上、情境化的數據，叫做資料產品化。數據轉換層將指標 (Data metrics) 加入商業語意 (Semantic)，讓資料集具業務性輪廓，讓資料賦予應用端語言，應用端使用者能夠定義、查找、並且理解資料來源與品質。</p>
<h3 id="3-資料授權管理">3. 資料授權管理</h3>
<p>當資料從源頭的資料源權控，對接到企業內部的 Identity and Access Management 身分識別系統 (IAM)，並且針對不同應用軟體中的資料權限管理，需透過一層資料授權管理層做串接，讓資料能夠與組織內部的權限管理進行整合。</p>
<h3 id="4-自助式調用">4. 自助式調用</h3>
<p>透過廣泛支援的資料輸出方式，在各種不同的業務場景所使用的工具，無論是營運性、分析性、整合性工具都能夠過單一平台進行優化，並且讓使用者能夠自助式管理。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_06_27_enterprise_vision/next-data.png" alt="Canner structure"></p>
<h2 id="成效">成效</h2>
<p>透過統一的資料調用層，能夠大幅降低企業內部資料調用的複雜度與人力成本。</p>
<ol>
<li><em><strong>資料調用從原本數日到數分鐘</strong></em>，異質資料的透過連結快速同質化，讓資料整合的成本下降 60% ，幫助企業的數據反應力與競爭力大幅提升，決策可從數日到數分鐘。</li>
<li><em><strong>減少實體搬遷資料</strong></em>，不需要為了資料遮罩以及過濾另外萃取資料集，減少資料儲存與提高安全性，減少 40% 以上的實體搬遷資料需求。</li>
<li><em><strong>增加資料應用方式</strong></em>，對企業未來要採用 AI, ML 或是進階分析工具像是 Jupyter notebook 可以共享數據，減少超過 80% 以上的資料重工與優化成本。</li>
<li><em><strong>資料授權動態化，提升資料工程師資料調用效率</strong></em>，透過資料調用層，能夠讓應用端人員對於資料集更透明，提升 4 倍資料工程師對於企業內部工作效率的提升。</li>
</ol>


透過這篇傳達我們 Canner 在產品設計與想法，透過資料調用層 (Data Access Layer) 如何幫助企業把資料更貼近數據應用。

為什麼需要資料調用層 (Data Access Layer)？

<p>企業導入 BI 應用是現在不可或缺的商務工具，但越來越多部門參與 BI 資料視覺化的使用，常見到的挑戰就是效能瓶頸。常常在 BI 中看較大量的資料或同時有多人查看資料時，就會造成資料跑很久或請求超時。</p>
<h2 id="回溯-bi-效能瓶頸原因">回溯 BI 效能瓶頸原因</h2>
<p>BI 工具如 <a href="https://docs.microsoft.com/zh-TW/power-query/dataflows/best-practices-developing-complex-dataflows">Power BI</a> 、 <a href="https://www.tableau.com/zh-tw/about/blog/2016/1/5-tips-make-your-dashboards-more-performant-48574">Tableau</a> 都為此各有相關的資料供資料分析師優化，例如：去除資料雜質、降低圖表複雜度，格式欄位都要一一調整。</p>
<p>以下圖來看，很多公司直接把 BI 工具連結在各種資料儲存之後，所以異質資料整合並且同質化、跨資料集格式轉換、以及為了要給不同使用者不同的資料及，需要在 BI 中重複複製相似的資料集遮罩、過濾後授權給不同單位的人查看。</p>
<blockquote>
<p>資料整合、轉換、複製、授權、過濾、遮罩這些資料運算相關能力都需要 BI 本身的效能運算來達成。因為此原因，所以 BI 軟體花了很多的資源不是在資料的呈現，而是在做『資料運算』，讓 BI 很快就會遇到效能上的挑戰。</p>
</blockquote>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_05_bi/flow_before.jpg" alt="flow before"></p>
<h2 id="bi-加速分離運算與呈現">BI 加速分離運算與呈現</h2>
<p>Canner Enterprise 作為資料調用管理平台，讓資料再進入到 BI 之前把資料整合、轉換、授權、過濾、遮罩資料作業都完成，大幅降低需要在 BI 中需要額外運算的資源。 </p>
<p>Canner Enterprise 加速 BI 呈現，透過以下主要功能：</p>
<ol>
<li>資料虛擬化： Canner 提供 20 種以上異質資料連結器，讓儲存資料同質化，包含資料湖、資料倉儲、SQL 引擎或是資料庫等，都可以透過 UI 介面上操作。 能讓資料『零搬移、零複製』的情況下，大數據運算完後推送到前端呈現。</li>
<li>MPP 平行式加速運算：Canner Enterprise 基於 MPP 設計架構，將數據分散到多節點運算，讓資料不會受到大數據量級的瓶頸。</li>
<li>UI 操作過濾與授權：針對不同的使用者以及群體，不需要再複製多種類似的資料集，為了給不同的群體使用與操作，透過 Canner Enterprise 資料管理員，能夠讓每個人看到不同欄位等級的資料集在不需複製資料的情況下。</li>
<li>資料壓縮推送 (Data Push) ：透過 Canner Enterprise 的 Data Push 功能，針對特殊的 BI 軟體，能夠先在系統中先做壓縮在同步至 BI 軟體中例如：使用 Tableau，Canner Enterprise 會先把資料轉換成 Hyper File 主動的推送同步到 Tableau 中，讓佔用 BI 系統中資源極小化。</li>
</ol>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_05_bi/data_consumption.png" alt="data_consumption.png"></p>
<h2 id="讓-bi-以外的應用工具，共享資料加速">讓 BI 以外的應用工具，共享資料加速</h2>
<p>透過 Canner 作為 BI 加速器，先行進行資料整合、轉換、複製、授權、過濾、遮罩，可大量降低 BI 工具所需高運算量的依賴。讓企業內部 BI 以外的資料分析工具像是 SAS、R、Python 或是 AI 軟體都能夠共同應用處理後的資料，不需要額外在這些系統中去重複加工數據。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_05_bi/flow_after.png" alt="flow after"></p>


企業導入 BI 應用是現在不可或缺的商務工具，但越來越多部門參與 BI 資料視覺化的使用，常見到的挑戰就是效能瓶頸。常常在 BI 中看較大量的資料或同時有多人查看資料時，就會造成資料跑很久或請求超時，要如何讓 BI 加速呢？讓我們來教您！

【應用架構】 BI 加速器 

<h2 id="什麼是資料倉儲？">什麼是資料倉儲？</h2>
<p>資料倉儲的設計就像是我們在現實生活中大型的倉庫一樣，為了容納大量的資料而設計的資料儲存方式。讓資料量在非常大量的時候還是能夠快速地找到與使用。</p>
<h2 id="資料倉儲專案建置的挑戰">資料倉儲專案建置的挑戰</h2>
<p>資料倉儲的建立，首先會把所有不同地方的資料透過 ETL 工具輸入到資料倉儲中，在此同時您需要在資料倉儲中定義 schema 與 Denormalized (反規範化) 資料，讓資料在後續的應用上可以從一個完整的大表中直接快速分析取得結果。為了達到此會需要解決以下挑戰：</p>
<ol>
<li>應用單位需求來源盤點：針對此建立對應的資料萃取流程</li>
<li>需求建立資料倉儲中的 schema：資料表在資料倉儲中要如何建立</li>
<li>資料取用的場景：針對常見的使用場景為了要優化搜尋速度與降低成本，會特別針對資料做指標 (Dimensions) 以及衡量 (Measures)。</li>
</ol>
<h3 id="維護資料倉儲才是最大的挑戰">維護資料倉儲才是最大的挑戰</h3>
<p><strong>在建置資料倉儲上，最大的挑戰不是建置，而是維護</strong>。要如何在未來業務與需求不斷新增與刪減或變化時，同時能夠保持資料倉儲儲存與運算上，能夠反映業務變化的需求。常見問題如下：</p>
<ol>
<li>資料輸入流程改變：資料要如何流進，歷史的資料格式如何與新的資料格式合併。</li>
<li>Schema 調整：業務端使用者所需要的表格有更多的需求，這時候就會在既有的 schema 中，新增或修改欄位。要如何確認資料倉儲中，所有相對應的資料集 schema 都有同步更新？</li>
<li>針對不同應用場景：需要有更多面向的資料集，包含如企業內部有 20 個不同縣市的主管，要如何在資料倉儲中為了這 20 個不同縣市的相關人員給予他們能夠查看的資料集？</li>
</ol>
<h2 id="資料虛擬化搭配-etl，完美滿足企業各式資料情境">資料虛擬化搭配 ETL，完美滿足企業各式資料情境</h2>
<p>企業中的資料在不同情境下，最適合的處理解決方案。資料虛擬化可以幫助企業把資料小至大量的資料快速整合。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_11_pre_dw/compare-table.png" alt="compare-table"></p>
<h2 id="搭配資料虛擬化，降低-80-以上的時間與人力">搭配資料虛擬化，降低 80% 以上的時間與人力</h2>
<p>透過資料虛擬化技術，在串接資料源以及資料快速的迭代的情況，比起以往使用資料倉儲等服務更彈性且方便，滿足企業在講求資料快速反饋的需求。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_11_pre_dw/roi.png" alt="roi"></p>
<h2 id="canner-enterprise-作為資料倉儲前哨站：">Canner Enterprise 作為資料倉儲前哨站：</h2>
<p>Canner Enterprise 能夠讓企業同時兼顧彈性整合與大量資料分析能力，主要特點如下：</p>
<ol>
<li>資料虛擬化整合資料：資料不需要搬移的情況下，直接連結資料庫或資料倉儲，就能夠跨資料集的做運算。減少建立資料輸入流程以及手動建置 schema。</li>
<li>定義商務性語意：透過添加資料標籤、描述，讓資料更具貼近業務分析語言，讓業務單位能夠自己找到想要的資料並且使用。</li>
<li>資料授權管理：透過 Canner Enterprise 企業不需要因應不同的使用者與使用單位，建置不同的資料集在資料倉儲中。透過 Canner Enterprise 進階授權機制，能夠在不需要建立實體的資料集讓不同的企業成員拿到不同的資料集。</li>
<li>自動優化輸出：針對不同的應用場景，Canner Enterprise 有內建不同的優化方式，在您使用不同的接口方式自動優化。</li>
</ol>


在建置資料倉儲上，最大的挑戰不是建置，而是維護。要如何在未來業務與需求不斷新增與刪減或變化時，同時能夠保持資料倉儲儲存與運算上，能夠反映業務變化的需求呢？

【應用架構】 資料倉儲前哨站

<p>在 Canner 與零售品牌客戶合作經驗中，我們發現企業在新零售轉型過程中存在兩個最常見的基礎問題：</p>
<ul>
<li><strong>數據分散、應用價值差</strong>：缺乏技術能力解決多系統、跨平台的資料整合問題，關鍵資訊經常被零散在各處，無法被有效應用。</li>
<li><strong>營運策略與數據指標間缺乏一致性與邏輯性</strong>：實際過於從技術面出發的分析，分析內容與商業目標不吻合，無法由數據分析結果驅動營運決策。</li>
</ul>
<p>接下來我們透過一系列品牌客戶的應用實例，說明 Canner 如何透過低門檻且易用的資料調用服務，助力零售企業成功邁向新零售轉型。</p>
<h2 id="背景說明：">背景說明：</h2>
<p><em><strong>業者初期從實體經營起家，包含各種規模類型的門店，後續又跨足線上電商、 APP 會員經營等通路。資訊系統建置跨越十幾年，新舊交雜又分散，包含存儲於地端的門市交易資料系統及線下會員點數資料庫；以及雲端的電商中心、線上交易資料庫與會員 APP 系統。各個系統負責單位不同，牽涉到的營運單位也很複雜，牽一髮而動全身，將系統全部搬遷上雲整合非常不實際。</strong></em></p>
<h2 id="現況困境">現況困境</h2>
<p>對業者而言，除了系統整合問題，資料流是否暢通也是一個關鍵點。過往數據團隊要達成資料整合必須根據不同單位的需求分別開發 ETL Pipeline：</p>
<ol>
<li>首先，來自雲端的系統透過 ETL 撈取需要的資料到整合用資料庫</li>
<li>地端系統則需先各自將資料下載為檔案，再透過 FTP 傳輸至整合用資料庫</li>
<li>最後，再於整合用資料庫中進行資料彙整及清理</li>
</ol>
<p>以上流程光是要「拿到正確的資料」，開發每隻程式就至少要花 3~7 天以上。</p>
<h2 id="執行做法">執行做法</h2>
<p>Canner 提供的資料連結器運作步驟如下：</p>
<ol>
<li>資料庫提供 Read-only 權限。</li>
<li>Canner 資料來源中填入基本連線資訊，數分鐘即連結成功。</li>
</ol>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_13_store_ecom_retail/1_datasource.jpeg" alt="connection"></p>
<ol start="3">
<li>使用標準 ANSI SQL 開始調用、整合、清理跨系統、跨資料庫的資料</li>
</ol>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_13_store_ecom_retail/2_SQL.jpeg" alt="sql"></p>
<h2 id="應用成果">應用成果</h2>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_13_store_ecom_retail/3_beforeafter.jpeg" alt="before and after"></p>
<p>Canner 只需要幾分鐘就成功連結來自 6~7 種 跨平台、跨系統、跨雲地端的異質資料 (包含 PostgresSQL 、 MS SQLServer 、 CSV 、 JSON 檔案等) 。透過數據虛擬化技術，業者無需搬遷原始資料或是建置更多的中介系統，不只導入過程中能最小化對既有營運的影響，也等於節省了數百萬元的雲端建置成本。</p>
<p>使用 Canner 後，數據工程師就像是有了一個完整統一的虛擬資料倉儲中心，收到分析需求以後直接在 Canner 工作區中下一個 SQL 查詢，就可以調用到來自跨系統的資料集或欄位，並且也無需另外花時間調整欄位型態等格式，直接運算整合，30 分鐘就迅速完成以上工作，資料開發的工作效率提高 5 倍以上。</p>
<h3 id="下一步">下一步</h3>
<ul>
<li><a href="/tw/blog/posts/2022/07/27/cross_team">【零售實例】如何運用資料授權 驅動跨團隊協作</a></li>
<li><a href="/tw/blog/posts/2022/08/03/bi_acc">【零售實例】如何擺脫慢 BI 加速產出分析報表</a></li>
</ul>


接下來我們透過一系列品牌客戶的應用實例，說明 Canner 如何透過低門檻且易用的資料調用服務，助力零售企業成功邁向新零售轉型。

【零售實例】如何快速整合門市與電商資料 

<p>台灣企業在今年最流行的資料管理技術，莫過於由市場分析公司 Gartner 所發布的 <a href="https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/top-technology-trends">&quot;What are the 12 top strategic technology trends, 2022 — and why are they valuable?&quot;</a> 中排名第一個的 2022 數據新趨勢 「Data Fabric」，那到底 Data Fabric 實際上是指什麼樣的技術呢？</p>
<p>現在企業數據越來越多元複雜散佈於企業不同的來源與系統中，要如何透過統一的平台取得散佈在這些系統中的資料，變成企業越來越大的挑戰。企業需要有新的方式來輔助他們達成，於是出現了『Data Fabric』的架構。</p>
<h2 id="什麼是數據經緯-data-fabric">什麼是數據經緯 (Data Fabric)</h2>
<p>根據 <a href="https://www.gartner.com/smarterwithgartner/data-fabric-architecture-is-key-to-modernizing-data-management-and-integration">Gartner</a> 的文章定義， Data Fabric 架構是實現現代化數據管理與整合的關鍵技術。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_18_data_fabric/data_fabric.jpg" alt="data fabric pic"></p>
<p>Gartner 針對 Data Fabric 定義如下：</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2021_05_22_intro_data_fabric/gartner.png" alt="Gartner report - Data Fabric Architecture"></p>
<p>來源自 <a href="https://www.gartner.com/smarterwithgartner/data-fabric-architecture-is-key-to-modernizing-data-management-and-integration/">Gartner Data Fabric Architecture is Key to Modernizing Data Management and Integration</a></p>
<h3 id="主要功能如下">主要功能如下</h3>
<ul>
<li><p><em><strong>虛擬層在既有資料架構之上</strong></em></p>
<p>  Data Fabric 能夠在既有的資料架構以及資料來源上，連結不同的資料及不論他是在地端、公有雲端以及私有雲端，就能夠成為單一的資料接口調用並且使用資料，讓散亂在各地的資料能夠透過虛擬層合而為一。</p>
</li>
<li><p><em><strong>強大的資料輸出與優化</strong></em></p>
<p>  透過 Data Fabric 使用者可以針對不同的應用工具像是 BI, AI 與各式的分析工具中使用資料。</p>
</li>
<li><p><em><strong>元數據目錄與管理</strong></em></p>
<p>  其中 Data Fabric 最重要的功能之一就是元數據目錄的管理，讓資料能夠被搜尋、可下載，且讓企業內不同部門的人更容易取得資料並且透過他們的平日業務術語使用資料。</p>
</li>
<li><p><em><strong>彈性的資料模型與轉換</strong></em></p>
<p>  針對不同的應用場景與使用者，可以快速的產製不同面向的資料模型以及 Dimension 資料集，讓資料能夠依照不同的應用場景做最佳化的輸出，不需額外建立多個資料表在資料庫中。</p>
</li>
<li><p><em><strong>資料共享與安全</strong></em></p>
<p>  資料共享在企業組織內部以及跨單位分享是個大挑戰，其中最大的挑戰是如何讓資料從資料集中透過細緻與完整設計的資料授權管理系統，讓使用者能夠針對不同的群體與個人，做到表、欄位等級的權控。</p>
</li>
</ul>
<p>Data Fabric 可以讓人打破過去的工作流程，透過快速建置虛擬層就能夠透過單一平台查看資料、轉換、整合到應用工具。</p>
<h2 id="透過-canner-enterprise-實踐-data-fabric">透過 Canner Enterprise 實踐 Data Fabric</h2>
<p>Canner Enterprise 資料調用管理平台透過資料虛擬化、資料產品化、資料授權管理、自助式調用四大功能，達成企業 Data Fabric 架構。</p>
<ol>
<li>資料虛擬化：透過資料虛擬化技術達到零搬運、零複製的資料調用，即時的大數據資料運算。</li>
<li>資料產品化：使資料集具有業務性，讓資料分析師與資料使用者，可透過業務語言於資料搜尋引擎中查詢、調用。</li>
<li>資料授權管理：將授權管理、遮罩方式、軌跡記錄統一管理，讓資訊人員與資料分析人員可於單一平台協同合作並自動化管理，減少人員異動所造成的管理風險。</li>
<li>自助式調用：提供不同應用工具的最佳輸出格式，讓使用者可自由選擇習慣的應用工具，可以最佳化輸出使用。</li>
</ol>
<p>透過 Canner Enterprise 您不需要改變既有的資料架構，透過單一平台統一資料接口，並且整合所有異質資料源與應用工具的權控管理。</p>


現在企業數據越來越多元複雜散佈於企業不同的來源與系統中，要如何透過統一的平台取得散佈在這些系統中的資料，變成企業越來越大的挑戰。企業需要有新的方式來輔助他們達成，於是出現了『Data Fabric』的架構。

什麼是 Data Fabric？

<h2 id="品牌零售業者面臨的-omo-轉型困境">品牌零售業者面臨的 OMO 轉型困境</h2>
<p>隨著網路、數位化革新，零售業者從純電商或傳統實體店紛紛走向線上線下虛實整合，消費者更熟悉於在各種通路間選擇，例如線上下單、門市取貨；在 APP 中領取實體門市的優惠卷；線上線下會員整合，同步累積點數等。如何緊密整合不同通路間的資訊與策略，避免各自獨立運作，也就是所謂的『全通路』經營模式，成為零售業者的重要課題。</p>
<p>從我們與零售業者客戶的合作經驗發現，即使很多老闆具備新零售思維，努力推動轉型全通路經營，但一到實際執行時卻馬上卡關。通常首先遇到最大的瓶頸，就是如何打通所有通路間的資訊，達到真正的 OMO (Online merge Offline) 整合？</p>
<h2 id="三步驟實踐數據驅動的-omo">三步驟實踐數據驅動的 OMO</h2>
<h3 id="第一步：串接跨域資料源-打通資料流整合">第一步：串接跨域資料源 打通資料流整合</h3>
<p>要做到資料暢通，讓各個系統的資訊同步，說起來容易，做起來卻很困難。經常因為現存的資料庫系統建置分散、系統過舊、資料機敏性等考量，無法順利將資料搬遷或上雲整合。舉例來說，實體門市起家的品牌，通常會先有 POS 、ERP 紀錄即時進銷存資料，後續跨足線上購物又多了官網、APP 商城，加上原本門市會員與線上會員可能又存取在不同的地方，要串接這麼多系統本身就是很大的工程，更何況有些系統架設在地端機台，有些架設在雲端環境，整合上更是難上加難。</p>
<p>Canner 透過資料虛擬化技術，使業者無需花費大量成本搬遷資料或是建置更多的客製化系統，只需幾分鐘就能連結跨平台、跨系統、跨雲地端的異質資料，大幅降低數位轉型的門檻。也因為虛擬化的特性不會影響到企業原始系統的資料，導入過程中更可最小化對既有營運的影響。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_21_retail_scenario/step1_data.jpeg" alt="step 1 data"></p>
<h3 id="第二步：-零資料複製行為--加速銷售分析節奏">第二步： 零資料複製行為  加速銷售分析節奏</h3>
<p>過往為了同步優惠資訊，工程師每天都要花大量精力在各個系統中新增跟刪除重複的活動資料，且這些優惠的使用紀錄又分散在電商、 APP 與線下交易系統中。即使數據團隊想要分享活動的成效資料給行銷團隊，等到資料整理好，早就跟不上活動多、效期短、調整快的行銷策略。</p>
<p>現在透過 Canner 將各系統資料連通以後， 數據團隊不再需要浪費時間在處理系統間的重複資訊，而是專心於資料管理以及應用加工。工程師可以快速將線上發送的優惠資訊整合會員線下的使用紀錄，並且在資料來源中標記好行銷用途，再擷取或運算為方便行銷團隊取用的資料表。行銷團隊也無需花費漫長的流程在溝通跟等待工程師準備資料，利用熟悉的商務語言即可輕鬆搜尋並調用到需要的成效分析資訊。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_21_retail_scenario/step2_integration.jpeg" alt="step 2 integration"></p>
<h3 id="第三步：--提升-omo-數據戰力-資料直達多元行銷工具">第三步：  提升 OMO 數據戰力 資料直達多元行銷工具</h3>
<p>當 Canner 將全通路的資料打通，企業團隊間協作流程效率也提升，商業分析應用需求就可以回歸到領域專家端，行銷團隊就能發展精準投放、會員經營等各種行銷策略。同時，藉由 Canner 串接調用的資料還可直接交換至 Excel 、 BI 工具 及分析應用軟體，讓團隊同仁隨時查看行銷成效分析報表，及時應對市場的變化。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_21_retail_scenario/step3_app.jpeg" alt="step 3 app"></p>
<p>隨著零售產業環境發生極大改變，面對迎面而來的競爭，全通路整合、資訊互通的數據行銷策略勢在必行。 Canner 的先鋒技術與豐富產業應用經驗，協助您降低啟動門檻，作為實踐數據驅動全通路行銷的最佳利器。</p>
<h3 id="下一步">下一步</h3>
<ul>
<li><a href="/tw/blog/posts/2022/07/13/store_ecom_retail">【零售實例】如何快速整合門市與電商資料</a></li>
<li><a href="/tw/blog/posts/2022/07/27/cross_team">【零售實例】如何運用資料授權 驅動跨團隊協作</a></li>
<li><a href="/tw/blog/posts/2022/08/03/bi_acc">【零售實例】如何擺脫慢 BI 加速產出分析報表</a></li>
</ul>


隨著網路、數位化革新，零售業者從純電商或傳統實體店紛紛走向線上線下虛實整合；如何緊密整合不同通路間的資訊與策略，避免各自獨立運作，也就是所謂的『全通路』經營模式，成為零售業者的重要課題。

【零售應用】 OMO 轉型的下一步：整合各通路資料 儲備數據洞察力

<h2 id="背景說明：">背景說明：</h2>
<p><em><strong>隨著業者的商務版圖跨越更多型態，營運及行銷策略環環相扣，各部門在成效管理與策略規劃上，都需要同時納入不同系統來源的數據再做考量。來自營運單位的需求越來越多又急迫，且隨著集團人力擴張，無法在原始資料來源權限、分析應用端權限、企業 AD 權限三方取得平衡，使得所有跟數據相關的需求都只能仰賴數據團隊，數據團隊量能無法消化。</strong></em></p>
<h2 id="現況困境">現況困境</h2>
<p>由於沒有好的授權管理機制，銷售、行銷、產品等部門無法自理資料，包含消費者資訊的資料無法直接下放到營運單位去使用，就算可以取用，業務單位也不知道要拿哪些資料。所有的資料開發流程都須由數據團隊執行，除了清理與運算資料外還需花費大量時間來回溝通、調整、最後再產製應用結果，流程十分冗長又缺乏效率，也喪失分析即時性。</p>
<h2 id="執行做法">執行做法</h2>
<p>Canner 的分層授權機制將資料的來源連結與資料的使用權分開：</p>
<h3 id="1-設定資料來源擁有權限">1. 設定資料來源擁有權限</h3>
<ul>
<li>DBA / 資料工程師擁有資料來源的 Data Owner 最高權限，專心於規劃不同系統的資料來源連結、管理、以及整合流程。</li>
</ul>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_27_cross_team/1_auth.jpeg" alt="data auth"></p>
<ul>
<li>資料分析師則授與 Data Steward 權限，不能調整原始資料來源連結，但可以透過 Canner 的資料目錄功能為資料加註敘述標籤，例如：標出哪些是行銷來源資訊，方便後續使用者直接查詢並且馬上了解資料的用途。</li>
</ul>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_27_cross_team/2_catalog.jpeg" alt="data auth"></p>
<h3 id="2-設定資料使用權限">2. 設定資料使用權限</h3>
<ul>
<li>企業根據部門或是內部專案主題開立不同的工作區，部門主管或專案負責人有工作區的 Owner 權限，可以看到所有團隊成員的活動。</li>
</ul>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_27_cross_team/3_workspace.jpeg" alt="data auth"></p>
<ul>
<li>資料分析師有 Data Analyst 權限，可以從資料來源中只調取需要的資料表到工作區，並且遮罩顧客機敏資訊，再依據分析需求進行公式、指標等運算後分享給業務單位使用。</li>
<li>業務單位則授與 Data Consumer 權限，只能接觸到 Data Analyst 依公司資安策略處理過的資料，可以放心在單一平台中直接取用，轉換為商務指標、報表等策略依據。</li>
</ul>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_27_cross_team/4_auth_w.jpeg" alt="data auth"></p>
<h2 id="應用成果">應用成果</h2>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_07_27_cross_team/5_flow.jpeg" alt="data auth"></p>
<p>透過 Canner 分層授權機制，企業成功建立更完整的內部資料安全政策，並且在組織有效分工、流程效率提升的情況下，既有銷售報表等分析需求的運作更加穩定，連帶業者推進組建 AI 團隊步伐，在數位轉型加速的同時，實現２倍團隊成長。</p>
<h3 id="下一步">下一步</h3>
<ul>
<li><a href="/tw/blog/posts/2022/07/13/store_ecom_retail">【零售實例】如何快速整合門市與電商資料</a></li>
<li><a href="/tw/blog/posts/2022/08/03/bi_acc">【零售實例】如何擺脫慢 BI 加速產出分析報表</a></li>
</ul>


隨著業者的商務版圖跨越更多型態，營運及行銷策略環環相扣，各部門在成效管理與策略規劃上，都需要同時納入不同系統來源的數據再做考量。來自營運單位的需求越來越多又急迫，且隨著集團人力擴張，如何讓資料有效率的調用是企業最大的挑戰

【零售實例】如何運用資料授權 驅動跨團隊協作

<h2 id="背景說明：">背景說明：</h2>
<p><em><strong>業者數位轉型過程中，商務智慧(BI)端的建設都已起步，各業務單位都開始應用 BI 工具進行視覺化分析以追蹤營運狀況與成效。因此，使用 BI 報表的人數突增，需呈現的業務邏輯又複雜，造成 BI 負荷越來越重，業者只能不斷投入更多人力資源、加購授權、花費費用升級運算。</strong></em></p>
<h2 id="現況困境">現況困境</h2>
<p>業者原先使用 Tableau 產製分析報表，有大量的交易數據在 Tableau 中運算導致效能不足。為了讓報表正常運作，經常只能犧牲資料完整性與分析時效性。</p>
<h2 id="執行做法">執行做法</h2>
<p>跨來源的資料先在 Canner 中執行聚合、分組、轉置、指標公式等運算，再透過 Canner 內建的輸出端口，直接對接 Tableau：</p>
<ol>
<li>使用標準 ANSI SQL 在工作區中整合跨資料庫的資料，並且進行 BI 端所需的分析運算</li>
</ol>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_08_03_bi_acc/1_SQL.jpeg" alt="sql"></p>
<ol start="2">
<li>使用 Canner 內建 BI 輸出端口，直接將 Canner 工作區中處理後資料連結至 Tableau</li>
</ol>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_08_03_bi_acc/2_BI.jpeg" alt="sql"></p>
<h2 id="應用成果">應用成果</h2>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_08_03_bi_acc/3_flow.jpeg" alt="sql"></p>
<p>透過將最耗費資源的資料前處理、模型運算等工作拉至 Canner 處理，並藉由 MPP 架構加速運算，減低 BI 工具的龐大任務，Tableau 可視化報表呈現加速 2 倍，且即使幾十人同時上系統看報表也沒有問題。另外，除了 BI 應用 ，Canner 還提供 PostgreSQL Wire Portocol、Restful API、SDK 等多元輸出端口，只要有支援 PostgreSQL 資料庫的應用端、 AI 團隊常用的 Spark 、 Python ，或自行開發的平台等，都能無痛從 Canner 調用資料。有了 Canner 作為企業的資料基礎建設支撐，才能加深加廣，從營運戰情、精準行銷、銷售分析、甚至到 AI 預測應用等，接續推向更多有價值資料應用，擴展更多資料驅動決策。</p>
<h3 id="下一步">下一步</h3>
<ul>
<li><a href="/tw/blog/posts/2022/07/13/store_ecom_retail">【零售實例】如何快速整合門市與電商資料</a></li>
<li><a href="/tw/blog/posts/2022/07/27/cross_team">【零售實例】如何運用資料授權 驅動跨團隊協作</a></li>
<li><a href="/tw/blog/posts/2022/08/03/bi_acc">【零售實例】如何擺脫慢 BI 加速產出分析報表</a></li>
</ul>


商務智慧(BI)端的建設都已起步，各業務單位都開始應用 BI 工具進行視覺化分析以追蹤營運狀況與成效。因此，使用 BI 報表的人數突增，需呈現的業務邏輯又複雜，造成 BI 負荷越來越重，業者只能不斷投入更多人力資源、加購授權、花費費用升級運算。

【零售實例】如何擺脫慢 BI 加速產出分析報表

<p>國際權威研究機構 <a href="https://www.gartner.com/en/documents/4009209">Gartner</a> 於今 (2022) 年 7 月發布最新報告《大中華區 AI 新創公司市場指南》(Market Guide for AI Startups, Greater China)，並選出中港台三地共 34 間新創企業納入報告中的「代表企業」，Canner 不僅入選為代表企業，更是台灣唯一「資料虛擬化」新創公司。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_08_05_gartner_canner/gartner_list.png" alt="gartner list.png"></p>
<p>圖一、大中華區 AI 新創代表性企業</p>
<blockquote>
<p>The market of AI startups is driven by localization, democratization and business value.Here are three forces driving the market direction of AI startups in Greater China:</p>
<p><em>1. China government’s policy</em></p>
<p><em>2. Democratization of AI technologies to accelerate adoption</em></p>
<p><em>3. Business value focus shifting from AI use cases to AI contributing to digital solutions</em></p>
</blockquote>
<p>《大中華區  AI  新創公司市場指南》報告中指出， AI 新創公司市場受本地化、民主化與商業價值所驅動，尤其隨著AI技術逐漸可以低成本實踐民主化，加上 No-code, Low-code 技術增多，加速企業內部更多角色 (數據科學家、業務分析師、開發者) 得以使用，最終將有更高終端用戶可及性，也代表著規模化的趨勢勢在必行。就此趨勢來說，「資料調用」將會是規模化後是否可順利運行的重要關鍵。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_08_05_gartner_canner/four_category_of_AI_startup.png" alt="four_category_of_AI_startup"></p>
<p>圖、AI新創企業四種分類</p>
<p>Canner 共同創辦人暨執行長紀力榮表示，隨著企業分析規模擴張，調用資料從源頭授權、加速運算、輸出應用這幾個重要節點皆有可能產生阻礙，包含授權需要大量人工設定管理、加速運算效能不足、輸出應用格式不一，再加上人員調用軌跡都會是接下來面臨的問題。而 Canner 即是看見這些痛點，投入研發打造 Canner Enterprise 資料調用管理平台，可以一站式解決調用障礙。</p>
<h2 id="入選強化ai科技-零搬運、零複製協助企業調用高品質資料">入選強化AI科技 零搬運、零複製協助企業調用高品質資料</h2>
<p>本次 Canner 以 「強化 AI 科技」(AI-augmented technologies and applications) 納入報告中，透過「零搬運、零複製」的資料虛擬化技術，與現行 ETL 工具不同，無須排定排程搬運、無須大量儲存空間，於平台中可即時彙整出高品質訓練資料與分析資料，提供 AI/ML 模型訓練更好的基礎，加強企業 AI 準確度與分析應用速度，亦可成為打造數據中台的基礎架構。</p>
<h2 id="安全、快速、標準化-canner-協助企業達成資料共享">安全、快速、標準化 Canner 協助企業達成資料共享</h2>
<p>面對變化萬千的消費者客群，「資料共享」是各產業逐漸朝向的趨勢，「Canner 資料調用管理平台」是基於「資料虛擬化」技術，發展<a href="https://cannerdata.com/tw/blog/posts/2022/06/27/enterprise_vision">四大設計支柱</a>：異質資料調用、資料授權、資料產品化以及自助式調用，讓企業從資料整合到輸出應用一站完成，且可擴張使用規模，讓更多終端資料消費者(各領域業務人員)加入更多專業知識分析。</p>
<ul>
<li>了解更多零售場景 :　<strong><strong><a href="https://cannerdata.com/tw/blog/posts/2022/07/21/retail_scenario">【零售應用】 OMO 轉型的下一步：整合各通路資料 儲備數據洞察力</a></strong></strong></li>
<li>了解更多資料虛擬化技術：<a href="https://cannerdata.com/tw/guide/concept/data_access">資料調用四大設計</a></li>
</ul>


國際權威研究機構 Gartner 於今 (2022) 年 7 月發布最新報告《大中華區 AI 新創公司市場指南》(Market Guide for AI Startups, Greater China)，並選出中港台三地共 34 間新創企業納入報告中的「代表企業」，Canner 不僅入選為代表企業，更是台灣唯一「資料虛擬化」新創公司。

Canner 獲評 Gartner Market Guide AI 新創代表企業

<p>新創公司自由、彈性的工作模式是吸引許多優秀人才的主因之一。工作距離不再成為需要考量的問題，只要有電腦以及網路，隨時隨地可上班。尤其在疫情嚴峻，全球籠罩在新冠肺炎的風暴下，遠端工作（Work From Home） 儼然成為了一個新生活型態。</p>
<p>一直以來 Canner 致力追求對團隊最友善且尊重所有成員的工作型態，舉凡連假提早搭車、門診預約等事宜，為了團隊成員可自由安排工作時間，經過一段時間的嘗試及實驗，最後形成 Canner 特有的「小別勝新婚的部分遠端工作模式」。</p>
<h2 id="一週固定兩天進公司">一週固定兩天進公司</h2>
<ul>
<li>會議：會議前，將所需資料及討論要點放到公開頁面，將腦力激盪且複雜的會議集中當面討論。</li>
<li>交流：沒有天天見面的油膩感，週間偶爾見面的午餐或是下午茶時光，聊天交流起來輕鬆沒壓力。</li>
<li>換個口味換換心情：替換工作環境對於新點子的刺激也很有幫助。</li>
</ul>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_08_18_canner_life/canner_life_birthday.jpg" alt="canner life birthday"></p>
<h2 id="其餘天數遠端在家工作">其餘天數遠端在家工作</h2>
<ul>
<li>節省通勤時間：炎炎夏日不用人擠人塞在捷運上，更不用在寒冬中瑟瑟發抖等待公車到來。</li>
<li>工作地點的自由性：在連續假期來臨前提早返鄉，在老家工作也不是問題。</li>
<li>遠端不寂寞的變形陪伴：屬於工程師的浪漫，我們在 Gather 上建立自己的家園，開會、討論、集思廣益，也有國外的同事在線上，遠端陪伴不寂寞。</li>
</ul>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_08_18_canner_life/canner_use_gather.png" alt="canner use gather.png"></p>
<p>針對團隊如何運行、如何有效運用遠距工作並保持團隊的向心力， Canner 制定遠端工作的準則。讓團隊可以有一個最高指導原則遵循合作，避免溝通上的困難以及衝突。包含明確定義：</p>
<ul>
<li><strong>Text Discuss：</strong> 以列點的方式討論，減少來回詢問，拉長討論時間。</li>
<li><strong>Video Discuss：</strong> 非同步的來回討論有其極限，進一步討論可以以 Video Conference 的方式進行 。</li>
<li><strong>Transparent Discussion：</strong> 為了讓 Remote 同仁們能夠盡可能參與對話，線上討論時使用 Public Channel 討論。會後，將會議記錄歸檔以便休假同仁查看。</li>
<li><strong>Proactive Check：</strong> 主動且確實閱讀會議記錄及文件，資訊同步無時差。</li>
</ul>
<p>Remote Culture 是建立在每位夥伴的信任基礎上，即便不在辦公室，工作的完成度也絲毫不會受到影響。在 Canner 我們工作隨性但不隨便。有點黏又不太黏的相處模式正是我們維持感情的重要關鍵。</p>


聽說 Canner 員工每週只要進辦公室 2 天，可是大家的的生產力一點都不會因為少進辦公室而有所鬆懈，這中間有什麼特殊管理嗎？看看 Canner 遠端工作運作模式，如何達到我們的工作目標。 

【Life@Canner】Canner Remote Culture：小別勝新婚的工作模式

<p>感謝 Digitimes 媒體報導，今年 Canner 不只入選 Gartner 大中華區 AI 新創代表企業，同時也獲得 KPMG 台灣新創技術大賽亞軍等多項肯定。Canner Enterprise 資料調用管理平台，以四大功能，協助企業解決資料調用障礙，逐步實踐資料共享願景，讓對的資料找到對的人。</p>
<p>原文連結：<a href="https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?id=0000646454_E785RJPJ4W9AKM5YTHPGI">https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?id=0000646454_E785RJPJ4W9AKM5YTHPGI</a></p>
<h1 id="canner-技術受肯定-實踐資料共享願景最佳方案">Canner 技術受肯定 實踐資料共享願景最佳方案</h1>
<p>隨著全球進入新經濟時代，從大量資料中挖掘商機，進而掌握市場脈動與了解消費者需求，已成為全球產業積極投入資料共享、分析的驅動力。以金融產業為例，早已開始運用大數據工具分析客戶資料，除可做好 KYC(Know your customer)工作外，也可為特定族群設計專屬產品，以精準行銷提高專案活動效益。</p>
<p>為協助台灣產業接軌國際趨勢，2021 年底金管會公布「金融機構間資料共享指引」，明確就金融機構間可辦理之資料共享類型，揭示相關辦理原則。但根據Canner長期觀察發現，多數金融業者都是採取傳統資料共享模式，由金控集團旗下各事業單位，各自將資料上傳到共享空間後，再由資訊部門針對特定單位需求製作專屬報表。此種模式不僅製作時間冗長，徒增資訊部門負擔外，也難以確保符合法規及稽核要求，亦無法掌握資料後續的使用軌跡。另外，部分企業甚至會透過限制可使用資料共用服務的人數，減輕資訊人員工作負擔，無形中也限制資料的價值。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_04_digitimes_canner/canner_flow.png" alt="canner_flow"></p>
<p>Canner執行長紀力榮表示，目前資料共享挑戰可分成權限管控、資料調用兩部分，前述提到的法遵、使用軌跡等，是屬於權限管理的環節。資料調用則因各事業單位使用的資料庫品牌迥異，因此共享檔案的格式也不盡相同，且在資料調用流程中，需要讓中介資料重複存取與搬移，造成資料浪費與耗時。</p>
<p>Canner推出的Canner Enterprise資料調用管理平台，可針對商業分析的前、中、後整體流程，以「調用、授權、輸出」3 大管理層面，解決資料調用障礙，大幅提升企業的整體競爭力。</p>
<h2 id="四大獨家功能-解決資料共享挑戰">四大獨家功能 解決資料共享挑戰</h2>
<p>Canner在2022年獲得Gartner入選「大中華區 AI 新創公司市場指南」代表企業，以及 KPMG「台灣創新科技大賽」獲得亞軍等獎項肯定。Canner Enterprise資料調用管理平台備受研究機構肯定的關鍵，在於內建資料虛擬化 (Data Virtualization) 、資料產品化(Data Productization)、資料授權(Data Authorization)、自助式調用(Data Consumption) 等四大功能，可助企業解決資料授權機制與資料調用流程等問題，並享有資料共享運行架構。</p>
<p>這項產品以資料虛擬化方式將異質資料源整合，讓企業享有「零複製、零搬移」的調用資料。此外，Canner Enterprise資料調用管理平台訴求將資料主導權還給用戶，為資料使用者提供自助式工作區將調用結果，直接轉換為指定輸出格式到應用端，或將運算後結果自動化推送至 BI 工具。</p>
<p>最後，針對企業最擔心的權限控管部分，Canner研發的五階權控架構，讓管理員可快速指派資料授權角色與對應人員、設定資料遮蔽規則保障資料隱私，且能完整保留使用軌跡紀錄，符合企業的內稽與內控規範。</p>
<p>紀力榮指出，Canner Enterprise的創新技術，不光採取資料虛擬概念，更包含「Data Access」可確保資料調用過程中，不會受資料架構異動、版本變更等影響，並能依照資料使用者的業務屬性，快速調用個人化的資料集，完全不需要人工重新切分，解構過去高耦合的資料架構，讓後端儲存與運算架構改變的時候前端資料應用工具，不需要做任何變更還能夠持續運行。</p>
<p>換句話說，Canner Enterprise資料調用管理平台可協助企業發揮資料最大價值，因此目前已有金融與零售業導入，於企業中落實資料共享的願景。</p>


感謝 Digitimes 媒體報導，今年 Canner 不只入選 Gartner 大中華區 AI 新創代表企業，同時也獲得 KPMG 台灣新創技術大賽亞軍等多項肯定。Canner Enterprise 資料調用管理平台，以四大功能，協助企業解決資料調用障礙，逐步實踐資料共享願景，讓對的資料找到對的人。

【Digitimes】 Canner技術受肯定 實踐資料共享願景最佳方案

<h2 id="背景說明">背景說明</h2>
<p><a href="https://www.tableau.com/zh-tw">Tableau</a> 是一套廣泛被企業使用的資料視覺化產品，許多企業內的團隊使用 Tableau 來進行商業指標分析追蹤及報表製作，並做出更好的商業決策。</p>
<h2 id="現況困境">現況困境</h2>
<p>雖然 Tableau 提供多種拉取資料方式，資料擷取 (Extracts)、即時連線 (Live Connections) 以及邏輯表/實體表等彈性的擷取設定來幫助查詢效能，但<strong>面臨現今商業邏輯更加複雜以及大量資料運算的使用情境時，製作報表時資料需要更大量 join、套用多種指標運算函數以及壓縮 Hyper 格式等這些任務也將造成運算資源的消耗而產生資源不足問題</strong>，進而導致以下狀況</p>
<ol>
<li>報表呈現體驗差</li>
<li>為了要能呈現報表，犧牲資料的完整性或即時性</li>
<li>運算與儲存成本增加</li>
</ol>
<p>接下來我們將介紹 Canner 與 Tableau 的兩種整合方式，並且如何優化資料輸出到 Tableau 中，解決資源不足問題的現況，讓企業可以在 Tableau 更即時呈現商業報表。</p>
<h2 id="canner-與-tableau-整合方式">Canner 與 Tableau 整合方式</h2>
<p>Canner 目前支援兩種與 Tableau 整合的方式，第一種為 Tableau Data Push，第二種為 Tableau Canner Connector，在本文中，我們將著重介紹第一種整合方式。</p>
<h3 id="1-tableau-data-push">1. Tableau Data Push</h3>
<p>Canner 跟一般 Data Warehouse / Database 透過 Connector 串接的方式不同，我們<strong>讓使用者可以先將各種異質資料來源進行整合、建立運算好的 Materialized View 並自動轉換成 Hyper 格式推送到 Tableau Server</strong> 中對應的 Site 及 Project 內，讓 Tableau 使用者可以直接進行取用資料。</p>
<p>Hyper 是 Tableau 的記憶體中資料引擎技術，已針對大資料集或複雜資料集的快速資料攝取和分析查詢處理進行優化，詳細內容請參考 <a href="https://help.tableau.com/current/server/zh-tw/data_engine2_intro.htm">Tableau 文件</a>介紹。</p>
<p><strong>過往，資料運算及轉換 Hyper 等資源都需要依靠 Tableau 本身，現在可以將這些工作轉移到 Canner 中進行，解決運算資源不足的問題</strong>。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_14_tableau_canner/canner_tableau_flow.png" alt="Canner Tableau flow"></p>
<h2 id="實際執行方式">實際執行方式</h2>
<p>在 Canner 中要只要執行 5 個操作步驟，就能將運算好的資料自動轉換成 Hyper 推送到 Tableau 中進行使用。</p>
<h3 id="步驟-1-連接資料來源">步驟 1. 連接資料來源</h3>
<p>將企業內所使用到的資料來源連接到 Canner 平台上。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_14_tableau_canner/pic1.png" alt="Connect to data sources"></p>
<h3 id="步驟2-建立工作區及資料">步驟2. 建立工作區及資料</h3>
<p>在工作區中建立企業所需要製作報表的相關資料表。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_14_tableau_canner/pic2.png" alt="Create workspace and import data"></p>
<h3 id="步驟3-將運算好的資料轉換為-materialized-view">步驟3. 將運算好的資料轉換為 Materialized View</h3>
<p>將資料表進行運算轉換，並儲存成 Materialized View。Materialized View 會將 SQL Query 的結果實體化，可以降低每次都要重新運算的效能，預先算好常用的報表，後續使用者可以直接使用，不需重複運算，並且也可以設定排程進行自動更新。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_14_tableau_canner/pic3.png" alt="Transform view to mv"></p>
<h3 id="步驟4-建立憑證">步驟4. 建立憑證</h3>
<p>建立 Tableau Server 與 Canner 連接的憑證。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_14_tableau_canner/pic4.png" alt="Connect Tableau Server with Canner"></p>
<h3 id="步驟5-設定要推送到-tableau-server-中的資料">步驟5. 設定要推送到 Tableau Server 中的資料</h3>
<p>設定要推送的資料以及相關位置。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_14_tableau_canner/pic5.png" alt="Push to Tableau Server"></p>
<p>當成功建立 Tableau Data Push 後，我們就可以在 Tableau Server 中看到 Canner 推送過來的資料，並讓使用者可以在 Tableau Desktop 上進行使用。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_14_tableau_canner/tableau-mv.png" alt="圖中的 `testing_bi_60622.order100`為 Canner 發佈過來的資料"></p>
<p>圖中的 <code>testing_bi_60622.order100</code>為 Canner 發佈過來的資料</p>
<h3 id="2-tableau-canner-connector">2. Tableau Canner Connector</h3>
<p>Tableau Canner Connector 主要使用 Canner 自行開發的 Connector 來與 Tableau 做連接，讓 Tableau 可以讀取 Canner 中的資料，適用於使用大量進行 adhoc query / direct query 的使用情境。詳細執行方式請參考 <a href="https://docs.cannerdata.com/product/workspaces/bi/tableau/connector#%E6%AD%A5%E9%A9%9F-2-%E5%AE%89%E8%A3%9D-canner-connector-taco">Canner 產品文件</a>。</p>
<h2 id="使用效益">使用效益</h2>
<p>過往需要在 Tableau 中進行資料處裡所需耗費的大量資源，現在可以將這些運算工作轉移到 Canner 中進行，降低 Tableau 的資源負荷，讓企業能夠更即時完整地呈現商業分析報表，並且也無須不斷加購 Tableau 效能導致成本增加。</p>


Tableau 是現代分析人員最常使用的工具之一，但是面對大數據時常常需要長時間等待運算結果。現在透過 Canner 不僅可以先行運算降低 Tableau 運算需求，更可以提供壓縮檔案加速報表產出速度，一起了解如何實作應用。

如何串接 Tableau: Data Push 與 Connector

<h2 id="背景說明">背景說明</h2>
<p><a href="https://powerbi.microsoft.com/zh-tw/">Power BI</a> 是一套廣泛被企業使用的資料視覺化產品，許多企業內的團隊使用 Power BI 來進行商業指標分析追蹤及報表製作，並做出更好的商業決策。</p>
<h2 id="現況困境"><strong><strong>現況困境</strong></strong></h2>
<p>儘管能夠透過 Power BI 直接拉取  Data Warehouse / Database 的資料進行報表製作，但<strong>面臨現今商業邏輯更加複雜以及大量資料運算的使用情境時，製作報表時資料需要更大量運算邏輯、套用多種指標運算函數，這些任務也將造成運算資源的消耗而產生資源不足問題</strong>，進而導致以下狀況</p>
<ol>
<li>產製報表的效率變差</li>
<li>報表延遲，無法進行即時呈現</li>
<li>BI 軟體授權、儲存及運算成本增加</li>
</ol>
<p>接下來我們將介紹 Canner 與 Power BI 的兩種整合方式，並且如何優化資料輸出到 Power BI 中，解決資源不足問題的現況，讓企業可以在 Power BI 更即時呈現商業報表。</p>
<h2 id="canner-與-power-bi-整合方式">Canner 與 Power BI 整合方式</h2>
<p>Canner 目前支援兩種與 Power BI 整合的方式，第一種為 Data Push，第二種為 PostgreSQL Wire Protocol。</p>
<h3 id="1-data-push">1. Data Push</h3>
<p>Canner 跟一般 Data Warehouse / Database 透過 Connector 串接的方式不同，我們<strong>讓使用者可以先將各種異質資料來源進行整合、將運算好的資料建立成 Materialized View 並自動轉換成 ZIP 格式將資料推送到 Power BI Service 中，</strong>讓 Power BI 使用者可以直接進行取用資料。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_18_powerbi_push/powerbi_zip.png" alt="powerbi_zip"></p>
<h3 id="實際執行方式">實際執行方式</h3>
<p>進行此種整合方式時，我們需要先到 Power BI Service 及 Azure Active Directory 上先設定好相關權限，詳細設定方式請參考 <a href="https://docs.cannerdata.com/product/workspaces/bi/powerbi/push_dataset#power-bi-service-%E8%A8%AD%E5%AE%9A">Canner 產品文件</a>。</p>
<p>當權限完成設定後，在 Canner 中只需要執行 5 個步驟，就能將資料自動推送到 Power BI 中進行使用。</p>
<h3 id="步驟-1-連接資料來源">步驟 1. 連接資料來源</h3>
<p>將企業內所使用到的資料來源連接到 Canner 平台上。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_18_powerbi_push/img01.png" alt="canner connector"></p>
<h3 id="步驟2-建立工作區及資料">步驟2. 建立工作區及資料</h3>
<p>在工作區中建立企業所需要製作報表的相關資料表。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_18_powerbi_push/img02.png" alt="canner workspace"></p>
<h3 id="步驟3-將運算好的資料轉換為-materialized-view">步驟3. 將運算好的資料轉換為 Materialized View</h3>
<p>將資料表進行運算轉換，並儲存成 Materialized View。Materialized View 會將 SQL Query 的結果實體化，可以降低每次都要重新運算的效能，預先算好常用的報表，後續使用者可以直接使用，不需重複運算，並且也可以設定排程進行自動更新。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_18_powerbi_push/img03.png" alt="canner mv"></p>
<h3 id="步驟-4-建立憑證"><strong><strong>步驟 4. 建立憑證</strong></strong></h3>
<p>建立 Power BI Service 與 Canner 連接的憑證。憑證中所需要填入的 Application ID, Application Secret, Tenant ID 皆會在最初進行 Power BI Service 及 Azure Active Directory 權限設定中取得。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_18_powerbi_push/img04.png" alt="canner credential"></p>
<h3 id="步驟-5-設定要推送到-power-bi-service-中的資料"><strong><strong>步驟 5. 設定要推送到 Power BI Service 中的資料</strong></strong></h3>
<p>設定要推送的資料以及相關位置。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_18_powerbi_push/img05.png" alt="canner powerbi push"></p>
<p>當成功建立 Data Push 後，我們就可以在 Power BI Service ********中看到 Canner 推送過來的資料，並讓使用者可以進行使用。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_18_powerbi_push/powerbi_push_flow.png" alt="powerbi_push_flow"></p>
<h3 id="2-postgresql-wire-protocol">2. PostgreSQL Wire Protocol</h3>
<p>Canner 實作了 PostgreSQL Wire Protocol 的接口，Power BI 的使用者可以直接下 SQL Query 讀取 Canner 工作區中所有的資料，包含 Table / View / Materialized View。</p>
<h3 id="實際執行方式-1">實際執行方式</h3>
<p>在 Canner 中只需要執行 3 個步驟，就能直接從 Power BI 中使用 Canner 中的資料。</p>
<h3 id="步驟-1-連接資料來源-1">步驟 1. 連接資料來源</h3>
<p>將企業內所使用到的資料來源連接到 Canner 平台上。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_18_powerbi_push/img01.png" alt="canner connect datasourse"></p>
<h3 id="步驟2-建立工作區及資料-1">步驟2. 建立工作區及資料</h3>
<p>在工作區中建立企業所需要製作報表的相關資料表。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_18_powerbi_push/img02.png" alt="canner workspace"></p>
<h3 id="步驟-3-設定-power-bi-與-canner-連線資訊"><strong><strong>步驟 3.</strong></strong> 設定 Power BI 與 Canner 連線資訊</h3>
<p>在 Get Data 中，選擇 PostgreSQL Database 進行連線。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_18_powerbi_push/powerbi_choose-pg.png" alt="choose-pg.png"></p>
<p>輸入與 Canner 進行連線的資訊。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_18_powerbi_push/pg-connect.png" alt="pg-connect.png"></p>
<p>填入使用者名稱及密碼，即可完成連線。填入的密碼資訊會需要在 Canner 中建立 <a href="https://docs.cannerdata.com/product/api_sdk/api_personal_access_token">Personal Access Token</a> 資訊取得。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_18_powerbi_push/pg-cred.png" alt="pg-cred.png"></p>
<p>當成功建立連線後，我們就可以在 Power BI 中視窗中看到連線到 Canner 工作區中所有可以使用的資料。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_18_powerbi_push/pg-load-data.png" alt="pg-load-data.png"></p>
<h3 id="使用效益"><strong><strong>使用效益</strong></strong></h3>
<p>過往需要在 Power BI 中進行資料處裡所需耗費的大量資源，現在可以將這些運算工作轉移到 Canner 中進行，包含製作報表的資料可以在 Canner 中建立好 Materialized View 來預先運算結果、自動排程更新以及優化資料輸出格式轉為 ZIP 格式。透過這些方式來降低 Power BI 的資源負荷，幫助企業能夠達成以下效益</p>
<ol>
<li>提升產製報表效率</li>
<li>即時完整地呈現商業分析報表</li>
<li>降低 BI 軟體授權、儲存、及運算成本</li>
</ol>
<ul>
<li>延伸閱讀：<a href="https://cannerdata.com/tw/blog/posts/2022/10/13/tableau_canner">如何串接 Tableau: Data Push 與 Connector</a></li>
<li>延伸閱讀：<a href="https://cannerdata.com/tw/blog/posts/2022/07/05/bi">【應用架構】 BI 加速器</a></li>
</ul>


面臨現今商業邏輯更加複雜以及大量資料運算的使用情境時，使用 Power BI 直接拉取  Data Warehouse / Database 的資料大量運算邏輯、套用多種指標運算函數，容易卡在運算效能問題， Canner 針對 Power BI 提出兩種串接模式卸載運算效能。

如何串接 Power BI: Data Push 與 PostgreSQL Wire Protocol

<p>資料競賽時代正式來臨！數據分析師們都想盡辦法針對各家企業業務分析，讓資料驅動決策這件事，成為The Next Big Thing。Canner 【SELECT * FROM 資料小聚】 #001 在 9/29 順利舉辦完成， 本次小聚的四位講師包含 Eason、Cooper、嘉平，分享使用開源的應用場警語使用經驗，讓大家更清楚瞭解如何用開源協助分析工作。以及由「資料科學家的工作日常」維元分享「數據導入架構分享」，感謝大家下班後的熱情參與讓當天現場人數爆滿，帶著滿滿分享回家。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_19_canner_meetup/S__9257011.jpg" alt="S__9257011.jpg"></p>
<p>非常感謝每一位來參加小聚的你們，大家的回饋都是下一次小聚活動的舉辦動力。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_19_canner_meetup/IMG_0047.jpg" alt="IMG_0047.JPG"></p>
<p>接著就讓我們簡單回顧一下當天四位講師分享內容：</p>
<h2 id="▍分享一｜vulcansql-如何快速把你的-data-warehouse-變成-api"><strong>▍分享一｜VulcanSQL: 如何快速把你的 Data Warehouse 變成 API</strong></h2>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_19_canner_meetup/eason_talk.jpg" alt="eason_talk.jpg"></p>
<p>第一場分享由 Canner 後端工程師 Eason 與大家分享開源專案 VulcanSQL 開發的初衷與想法，從解決現代資料工程師的角度，讓 VulcanSQL 提供資料分析師更便於資料共享的 API 開發框架，只用 SQL 就可以快速把資料倉儲轉成可對內對外使用的 API，可自動產生 API 文件，以及調用資料的後來介面，讓不會 SQL 的使用者也可以透過 VulcanSQL 的後台完成資料串接 / 下載 CSV 等操作，讓調用資料更簡單，更自助化。</p>
<h3 id="更多關於-vulcansql-資訊：vulcansql-官網">更多關於 VulcanSQL 資訊：<a href="https://vulcansql.com/">VulcanSQL 官網</a></h3>
<iframe src="https://www.slideshare.net/slideshow/embed_code/key/4lOxlmPRUo1zd" width="427" height="356" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" style="border:1px solid #CCC; border-width:1px; margin-bottom:5px; max-width: 100%;" allowfullscreen> </iframe> 

<h2 id="▍分享二｜從-trino-到企業級資料共享產品的開發之路"><strong>▍分享二｜從 Trino 到企業級資料共享產品的開發之路</strong></h2>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_19_canner_meetup/S__15327248.jpg" alt="S__15327248.jpg"></p>
<p>第二位分享者則是 Canner 資料工程師 Cooper，Cooper 因研發企業級資料共享解決方案，基於 Trino 做了不小的修改，很多修改也貢獻回到社群。快速 SQL 查詢引擎，專為針對多個來源的大型資料集進行互動式分析查詢所設計。世界級企業客戶多以Trino為處理巨量資料運算架構，如Facebook 本身用於處理300 PB級之資料倉儲、Netflix 用於處理儲存於AWS S3中10 PB級以上之資料、這次分享中，Cooper 介紹 Canner 實作在 Trino 上的企業需要的功能，也著重在 connector 的動態更新做深度介紹，例如如何在 Trino 設定 Connectors。</p>
<p>更多關於 Trino 資訊：<a href="https://trino.io/">Trino 官網</a></p>
<iframe src="https://www.slideshare.net/slideshow/embed_code/key/A3m2zeQbLYf9dS" width="427" height="356" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" style="border:1px solid #CCC; border-width:1px; margin-bottom:5px; max-width: 100%;" allowfullscreen> </iframe> 

<h2 id="▍分享三｜聽說隔壁部門開始用-kafka-了"><strong>▍分享三｜聽說隔壁部門開始用 Kafka 了</strong></h2>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_19_canner_meetup/IMG_0139.jpg" alt="IMG_0139.JPG"></p>
<p>第三場分享由Chia-Ping Tsai 蔡嘉平博士進行，嘉平同時也是HBase, Kafka, Yunikorn的核心開發者 (committer &amp; PMC)，另外也是 Apache Member 和 HBase, Kafka 官方研討會的委員。最近重心放在推廣 Kafka 技術到台灣的各個領域，透過淺顯易懂的方式，讓大家了解 Kafka 為世界級熱門大數據事件串流處理系統的運行方式，Kafka 由 LinkedIn 公司開發，是一個分佈式的，支持多分區、多副本，基於 Zookeeper 的分散式資訊流平台，最大的特點就是收發消息非常快，kafka 每秒可以處理幾十萬條消息，它的最低延遲只有幾毫秒，常被運用在事件追蹤、日誌紀錄等等應用場景。</p>
<h3 id="更多關於-kafka-資訊：-kafka官網">更多關於 Kafka 資訊： <a href="https://kafka.apache.org/">Kafka官網</a></h3>
<iframe src="https://www.slideshare.net/slideshow/embed_code/key/o4T13wuUSpEvQe" width="427" height="356" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" style="border:1px solid #CCC; border-width:1px; margin-bottom:5px; max-width: 100%;" allowfullscreen> </iframe> 

<h2 id="▍分享四｜數據架構導入經驗談"><strong>▍分享四｜數據架構導入經驗談</strong></h2>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_10_19_canner_meetup/S__9257013.jpg" alt="S__9257013.jpg"></p>
<p>第四場分享由「資料科學家的工作日常」維元分享，資料分析能夠幫助企業用更量化的方式解決問題，但是在導入的過程中會面臨許多不同的挑戰。維元分享過去在不同單位的數據導入的經驗談，如何讓企業願意隨著業務量的增長調整資料架構與團隊數據文化的階段性任務。在導入的過程中透過不同的開源工具，逐步建立「人人都是資料分析師」的團隊分工。</p>
<iframe src="https://www.slideshare.net/slideshow/embed_code/key/lvZRNaCLtIu13M" width="427" height="356" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" style="border:1px solid #CCC; border-width:1px; margin-bottom:5px; max-width: 100%;" allowfullscreen> </iframe> 

<h3 id="更多關於資料科學家的工作日常：facebook">更多關於資料科學家的工作日常：<a href="https://www.facebook.com/dscareer">Facebook</a></h3>
<p>本次活動非常感謝四位講師的鼎力相助，以及每一位到場參加的人。資料小聚我們下次再見。</p>
<p>如果您對資料小聚有任何建議，請不吝與我們聯繫，或者加入 Discord 與我們互動聊聊。</p>
<h2 id="關於【select--from-資料小聚】">關於【SELECT * FROM 資料小聚】</h2>
<p>SELECT * FROM 資料小聚以分享更多與資料相關的開源為主題，希望讓更多人可以透過開源軟體，解決資料分析與資料工程的問題，不藏私的公開開源開發者的看法與見解。我們將定期每季舉辦小聚活動，如果有興趣歡迎追蹤我們的Discord，一起在上面聊資料。</p>
<p><strong>Discord ：<a href="https://discord.gg/kKMS7jwBDX">SELECT * FROM 資料小聚</a></strong></p>


【SELECT * FROM 資料小聚】第一聚活動順利完成，感謝下班後大家的參與與四位講師的分享。本次分享之開源軟體包含 VulcanSQL、Trino 以及Kafka，透過15分鐘的快講讓大家可以先簡單了解這些開源專案的研發目的與場景，後續也能評估是否可應用在工作上。

SELECT * FROM 資料小聚 #001 會後分享

<p>在 Canner 大部分成員來自研發團隊， 研發產品的過程有趣也很有挑戰，但在過程中難免會遇到瓶頸，沒有想法的時候。</p>
<p>好的團隊合作是公司是否成功且能持續成長的重要關鍵之一。透過有趣的 Team Building 規劃，讓團隊成員跳脫日常辦公環境，Think Outside The Box，不僅能提升團隊間的溝通，也能在無形中提升換位思考以團隊合作的能力。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_11_03_canner_outing/pic.png" alt="Pic"></p>
<p>除此之外，平時工作繁忙，在辦公室期間大家也都帶著口罩，較少有實體機會跟不同 team 的同事交流，在這種情況我們容易變成最熟悉的陌生人。</p>
<p>隨著疫情逐漸好轉，為了促進不同團隊間的交流我們決定走出戶外，這次 team building。Canner 來到了好山好水的宜蘭，我們安排一系列動靜皆宜的活動，讓大家在平常忙碌的工作中，有些許放鬆也能夠與不同 team 的成員互相認識熟絡。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_11_03_canner_outing/pic_1.png" alt="pic_1"></p>
<p>遠離辦公室的第一站，我們來到宜蘭東澳，近年風靡各大網美的 SUP，下水前大家都還很興奮！</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_11_03_canner_outing/pic_2.png" alt="pic_2"></p>
<p>下水後才發現需要 SUP 活動需要團體間的互相合作，同心協力， 才有辦法併成一排。此外更需要大家互相照應，讓不擅水上活動的同事也可以安心一起同樂。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_11_03_canner_outing/pic_3.png" alt="pic_3"></p>
<p>在這次 Outing 中，除了培養更好的團隊默契，也慰勞大家一整年辛勤的付出，大家辛苦了！</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_11_03_canner_outing/pic_4.png" alt="pic_4"></p>
<p>Team Building 的燒腦團體遊戲考驗的不只是智商還有團體默契 XD</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_11_03_canner_outing/pic_5.png" alt="pic_5"></p>
<p>休息一宿後我們繼續戰鬥，沿著南澳海岸線，騎乘海灘車觀賞風景，淨空腦袋重新出發。</p>
<p>從一開始到職一個月後還是無法認識每位同事，經過兩天一夜的 team building 後可以馬上叫出正確名字，這就是實際相處的魔力！除了凝聚向心力外，我們也獲得了許多，像是以下幾點：</p>
<h3 id="脫離舒適圈，發現不一樣的你我">脫離舒適圈，發現不一樣的你我</h3>
<p>每個人都有自己習慣的偏好，平時休閒時會選擇從事自己喜歡且擅長的活動，但除此之外，在 team building
中一群人一起去做一些平時可能不會從事的活動，跟不同生活圈的人群聊天，因此激發不同想法或是找到共同話題。</p>
<h3 id="暫離一下，帶著更好的自己回來">暫離一下，帶著更好的自己回來</h3>
<p>如文章一開始所述，在工作中難免會遇到難以跨越的瓶頸，進入無限循環的撞牆期。放下電腦，暫離一下，跟團隊夥伴漫無目地聊天，看看無邊無際的海景，充飽電後，帶著更好的自己回到工作崗位上繼續奮鬥！</p>
<h3 id="創造一群人的回憶">創造一群人的回憶</h3>
<p>一段旅行是由許多精彩的回憶片段所組成。一次難忘的活動為整個團隊增添一個共同回憶，在茶餘飯後，我們偶爾會談起當下因為大量的戶外活動造成的肌肉酸痛，更會想到大家在活動中團結哈哈大笑的感覺，伴隨這個只屬於你我的回憶，彼此關係更上一層樓。</p>
<p><strong>除了靜態照片以供回憶，動態影片更帶你身歷其境</strong></p>
<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/SoWbfkfHRtE" title="YouTube video player" frameborder="0"></iframe>

好的團隊合作是公司是否成功且能持續成長的重要關鍵之一。透過有趣的 Team Building 規劃，讓團隊成員跳脫日常辦公環境，Think Outside The Box，不僅能提升團隊間的溝通，也能在無形中提升換位思考以團隊合作的能力。

【Life@Canner】Team Building： Think Outside The Box，Box 外的團隊合作

<p>感謝 Digitimes 媒體報導，今年 Canner 不只入選 Gartner 大中華區 AI 新創代表企業，同時也獲得 KPMG 台灣新創技術大賽亞軍等多項肯定。Canner Enterprise 資料調用管理平台，以四大功能，協助企業解決資料調用障礙，逐步實踐資料共享願景，讓對的資料找到對的人。</p>
<p>原文連結：<a href="https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?id=0000647800_OA77ZCRM1HQY7RLC969PT">https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?id=0000647800_OA77ZCRM1HQY7RLC969PT</a></p>
<p>自金管會2021年底發布「金融業資料共享原則」後，在原則規範下不僅提升消費者權益、強化消費者個資風險控管，金融業者也有規範可循，合理合規的共享資料，創造新型態金融服務商機。因此不少金融業者也積極導入資料共享科技，提升營收與客戶的使用者體驗。</p>
<p>易開科技共同創辦人暨執行長紀力榮分享觀察，金融業想要資料共享，就會面臨人員與資料分散管理問題，需要一個平台串起整體流程，降低企業複雜的文書流程與大量人力管控機制。 Canner 關注此問題，研發「Canner Enterprise」資料調用管理平台，透過資料虛擬化 (Data Virtualization)、資料產品化 (Data Productization)、 資料授權管理 (Data Authorization)、自助式調用 (Data Consumption) 四大功能，提供資料共享快速且安全的運行架構。</p>
<p><img src="/static/images/ws-post/2022_11_11_digitimes_post/four-layers.png" alt="layers"></p>
<p>Canner以資料虛擬化、資料產品化、資料授權管理與自助式調用四大關鍵設計，將資料調用流程最佳化，加速企業實踐資料共享。易開科技</p>
<h2 id="授權管理不再各自為政-單一平台統一管理">授權管理不再各自為政 單一平台統一管理</h2>
<p>首先，資料共享的過程中，勢必會增加參與人員數量，企業面對「資料授權管理」的議題，過往應用端的人員授權與資料授權兩者是分離管理各自為政，容易產生授權不一致，且調用軌跡零散難以稽核。透過Canner Enterprise「資料授權管理」，先將資料調用角色以「五階權限」區分，包含系統管理者、資料擁有者、資料管理者、資料分析者到資料使用者，以階層式授權管理明確區分功能、依授權群組完成資料遮蔽、留下軌跡記錄，將授權管理集中於單一平台。</p>
<h2 id="資料調用、整合、輸出一次到位">資料調用、整合、輸出一次到位</h2>
<p>此外，資料共享的資料源來自跨組織、跨機構，甚至是第三方服務提供者(Third-Party Service Provider；TSP)，故需要面對不同的資料儲存方式、資料格式、資料定義的不一致，所以在使用資料前需要花大量時間進行資料定義釐清與調用資料。而Canner Enterprise 的「資料虛擬化」、「資料產品化」與「自助式調用」三大功能，可將來自不同的資料源進行虛擬化調用整合，以業務語言建立資料目錄，加速整合為具有業務性的資料集，最後無須轉換檔案格式，直接與不同應用工具串接，敏捷地完成資料共享。</p>
<h2 id="canner技術獲肯定-核心設計解構資料調用架構">Canner技術獲肯定 核心設計解構資料調用架構</h2>
<p>Canner Enterprise以「資料調用」 作為核心設計理念的技術突破，讓儲存與運算架構改變的時候，前端資料應用工具不需要做任何變更，還能夠持續運行，不受影響。Canner 2022年入選Gartner《大中華區 AI 新創公司市場指南》之新創代表企業，以及KPMG「台灣創新科技大賽」亞軍殊榮，技術備受肯定。紀力榮表示，Canner Enterprise可解構過去高耦合設計，讓 Canner資料調用流程安全快速，實踐資料共享，並成為企業數據轉型的最佳動能。</p>


自金管會2021年底發布「金融業資料共享原則」後，在原則規範下不僅提升消費者權益、強化消費者個資風險控管，金融業者也有規範可循，合理合規的共享資料，創造新型態金融服務商機。因此不少金融業者也積極導入資料共享科技，提升營收與客戶的使用者體驗。

Canner

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