當組織試圖從這股非結構化的資料洪流中擷取洞察時，真正的挑戰不僅在於龐大的資料量，更在於那些前所未有的、可以為企業帶來立即且實質商業影響的複雜資料中。
看似相似卻大相逕庭
亞太地區猶如一個大熔爐，文化情境對於語言解讀至關重要。這點造成「相似卻不相同」的矛盾，迫使我們必須重新思考既有的資料管理模式。
雖然大型語言模型（LLM）近期主導著AI相關討論，許多企業卻發現小型語言模型（SLM）更具價值且符合企業的特定需求。相較於仰賴通用語言模型，這些企業則運用自有資料調整SLM，來解決產業的獨特挑戰。
例如，在日本，3顆星的評價代表顧客顯著不滿；但在其他市場，卻可能代表「尚可接受」。若AI模型無法區分此文化差異，恐將誤判客戶滿意度，導致組織花費精力在錯誤的服務問題上。
這也為亞太地區帶來極大的挑戰。以2011年印度人口普查為例，官方記錄了多達123種的語言。對於負責分析亞太地區客戶互動、支援工單或市場意見回饋的企業而言，這種語言碎片化讓資料分析變得非常複雜。
法規環境也增添了資料管理的複雜性。例如，越南要求在跨境資料傳輸前須完成安全評估。新加坡近期修訂《個人資料保護法》(PDPA)，強化資料外洩通報機制；日本則使個資保護法與GDPR接軌，並增訂AI條款；台灣政府也因應AI技術的快速發展，研擬「人工智慧基本法」等AI相關草案，強化個人資料保護機制。在亞太地區營運的組織機構，必須同時遵守不同國家的法規框架，導致在法律與技術層面，皆難以整合不同資料集、尋求統一的區域性洞察。
巨大的斷層：AI企圖心 vs. 資料現實
亞太地區對AI發展的企圖心非常明確。從新加坡的智慧國（Smart Nation）計畫，日本的社會5.0願景，到台灣的「AI新十大建設推動方案」，顯示AI已是數位轉型的基石。然而，組織逐漸認清AI並非萬靈丹，AI的威力取決於餵養模型的資料品質與可存取性。
這正是為什麼資料海嘯會演變成結構性的商業難題。多位分析師指出，全球80%至90%的資料為非結構化資料，包含電子郵件、客服紀錄、社群媒體互動、IoT感測器讀數、文件、影像等。資料科學界著名的80/20法則更加劇此挑戰：團隊往往耗費80%的時間在準備資料，卻僅剩20%能實際用於分析與建模。
資料準備工作因地理位置而更顯複雜。珍貴的資料往往因法規考量或系統不相容，而局限於不同地區與部門。試想，當澳洲的銷售數據、南韓的客戶意見回饋與泰國的製造資料被鎖定在各自分離且不相容的系統時，企業又如何能訓練出區域性的AI模型呢？
這些狀況的產生，代表大多數的企業資料並不符合FAIR原則——即無法滿足「可尋找（Findable）」、「可存取（Accessible）」、「可互通（Interoperable）」、「可重複使用（Reusable）」四項標準，使亞太地區引以為傲的多樣性，反而成為創新最大的絆腳石。
從混亂資料到商業價值：透過智慧型資料基礎架構建立基石
許多企業與組織常陷入盲點，以為需要為AI工作負載建立獨立的資料基礎架構。然而，這種孤立架構往往只會增添複雜度而非創造價值。企業真正的挑戰，在於使現有的基礎架構最佳化，與AI需求無縫接軌。
組織紛紛成立AI卓越中心（Center of Excellence，COE），試圖有效率地跨部門擴展AI計畫。COE提供企業必要的專業知識、工具與框架，力求成功發揮AI潛能。然而，COE的成功與否也取決於底層的基礎架構設計，是否能處理AI應用的擴充性、速度與安全性需求。
關鍵的解決方案在於建立一個統一的智慧型資料基礎架構（Intelligent Data Infrastructure，IDI），以駕馭資料海嘯，將混亂的資料轉化為商業價值。IDI猶如中央「引擎室」，處理組織所有結構化與非結構化資料。IDI打破孤島，提供單一、全觀的資料視野，無論資料位於核心資料中心、雲端或邊緣端，此平台既能遵循在地法規、確保符合資料主權規則，又能具備區域一致性，達成真正的跨境洞察。
中央研究院地球科學研究所的「MiDAS米崙斷層鑽井計畫」，即為此轉型的典範。MiDAS計畫運用國際最新的DAS（分佈式聲學感測）技術，以通訊光纖作為感測器，建構出高密度的地震監測網路，讓研究人員能連續、精密地監測地殼脈動。然而，如此高解析度的地震監測，每天會產出超過300GB的觀測數據，需要被即時地分類、分析與備份，傳統混合式磁碟陣列已難以負荷。
為因應這股資料海嘯，MiDAS計畫採用高效能、可擴充且具成本效益的全快閃儲存設備，讓原本需耗費一週的模擬與分析，作業時間大幅縮短至數小時，研究效率提升數倍至十餘倍。研究人員因此能減少除錯與等待時間，將更多心力投入數值模擬與資料分析。這項效能躍進，不僅加提高地震研究的效率，也為地震防災與社會安全奠定更堅實的科學技術基礎。
掌握亞太地區的AI優勢
隨著AI躍升為企業策略的核心，AI帶來充滿機遇的新時代。然而，AI的成功與否取決於支撐AI的基礎架構強度。除了擴充性與效能，組織更須將安全性與資料治理置於首位。保護專有資料、確保合規性並維持合乎道德的AI應用，是建立信任與長期成功的基石。
已馴服資料海嘯的先行者正展示著各種可能性。印尼電子商務平台利用統一資料，針對數千個島嶼與數百種語言提供個人化體驗；菲律賓銀行利用建立在安全合規資料核心上的AI，推動普惠金融計畫；澳洲礦業公司則利用來自統一IoT與營運資料的洞察，改善橫跨廣闊地理距離的遠端營運；台灣國家衛生研究院更運用統一化資料儲存設備，匯集龐大複雜的生醫資料，打造支援研究任務的超級電腦。
在AI驅動的未來，資料海嘯並非令人畏懼的挑戰，而是必須把握的機會。此刻即是建立智慧基礎、乘風破浪的最佳時機。
＜本文作者：朱宥鑫現為NetApp台灣區總經理＞