Denodo 新一代虛擬化數據中台｜即時、可治理的 AI Data Layer
連續 6 年獲 Gartner 評為資料整合工具領導品牌。透過「資料虛擬化」技術，企業免搬資料、不重建架構，就能建立 AI 資料層（AI Data Layer），讓 AI Agent 與管理決策即時、安全取用企業資料
超越傳統數據中台，用「虛擬化技術」建立 AI Agent 也能直接取用的資料層
不等 ETL 排程，直接取得最新資料
無需等待數天的資料搬遷排程，賦能團隊即時洞察市場，決策永遠快人一步
全公司用同一套業務定義
建立統一的業務語義層，確保全公司上下，都基於同一份可信數據進行溝通與決策
IT 不再被取數需求追著跑
將 IT 團隊從無盡的數據提取需求中解放出來，同時賦予業務團隊自助分析的能力
兩種數據中台路徑，您選哪一種？
傳統做法靠 ETL 把資料複製到同一處，每接一個新系統就要多開發一條管線。Denodo 以資料虛擬化技術，直接疊在既有的資料湖倉與系統上，在源頭取用資料，成為 AI Agent 與分析共用的 AI 資料層，開發週期從數月縮短到數週。
x
傳統數據中台 (物理整合 Data Fabric）
Denodo 新一代數據中台（Logical Data Fabric）
定義
一個廣泛的數據整合架構設計，可混合多種技術
一種以資料虛擬化為核心技術來實現的 Data Fabric 架構
整合思維
物理集中 (ETL/ELT) 與邏輯存取：先搬到一個地方再說
邏輯整合：不搬，直接在源頭取用
核心技術
依賴 ETL、數據複製、串流
資料虛擬化 (Data Virtualization)
敏捷性
慢 (數月至年) 若涉及大量 ETL，開發與修改速度較慢
快 (數週至月) 開發速度快，對業務需求變化的反應更敏捷
架構彈性
低 (改動成本高)
高 (快速適應業務變化)
數據即時性
延遲 (依賴批次更新)
即時 (Real-time)
IT 維運成本
高 (需維護複製後的數據與管線)
低 (簡化數據架構)
對來源系統影響
物理搬遷可能增加來源系統負擔
對來源系統的影響較低，不改變原始數據
省下的 AI 資料準備時間
相較於傳統資料整合方式，縮短資料交付時間
更快的資料湖倉查詢速度與連帶的成本下降
從產線到金融稽核：Denodo 在各產業解決的資料問題
系統越多、法規越嚴，越需要在不搬資料的前提下整合與治理。以下是製造、金融、醫療、零售與公部門最常見的 Denodo 應用情境
高科技製造業數據平台
快速整合供應鏈數據，實現智慧工廠
供應鏈長且複雜，難以即時掌握產能與庫存狀況。Denodo 快速整合 ERP、MES 等系統數據，為智慧品管與預測性維護提供即時數據，從根本提升良率與生產效率。
Denodo 如何創造價值？
智慧製造與產線優化
即時設備監控、預測性維護、產品瑕疵分析
供應鏈韌性與管理
供應鏈資訊整合、庫存與訂單狀況掌握、供應商評估加速
產品研發與創新
縮短新產品設計與測試週期
金融服務業數據平台
即時串聯所有新舊系統，滿足嚴格法規與稽核
新舊系統林立導致數據孤島，影響風險控管與客服效率。Denodo 邏輯數據平台在不搬移資料的情況下，即時整合核心系統，為反洗錢偵測與風險管理提供單一可信數據。
Denodo 如何創造價值？
風險管理與詐欺偵測
即時交易監控、反洗錢 (AML) 分析、信用風險評估
客戶關係與財富管理
客戶 360 全景視圖、個人化產品推薦、投資組合分析
法規遵循與申報
數據血緣追蹤、跨系統監管報表自動化
醫療保健與生命科學數據平台
在合規下活化數據，加速臨床研究
病患、基因資料與臨床數據高度敏感，受嚴格隱私法規限制。Denodo 透過「資料不落地」技術，在不複製資料的情況下，安全整合分散數據，加速新藥研發與臨床試驗，同時確保數據的合規性
Denodo 如何創造價值？
新藥研發與臨床試驗
臨床試驗數據分析、生物數據分析
病患照護與服務
健康存摺資料串聯、病患旅程追蹤、個人化醫療建議
零售、電商數據平台
打造 360° 顧客視圖，驅動全通路成長
顧客數據散佈在線上與線下多個平台，難以建立完整的客戶樣貌。Denodo 快速串聯所有客戶接觸點，即時建立完整的客戶 360 度視圖，為個人化體驗與精準行銷提供數據燃料。
Denodo 如何創造價值？
顧客洞察與個人化行銷
全通路消費行為整合、個人化商品推薦
庫存與物流管理
銷售、倉儲、供應商數據即時同步、補貨自動化
營運與商業分析
即時營運儀表板、行銷活動成效評估
政府機關數據平台
整合跨部會數據，實現單一窗口服務，公共服務效率大躍進
系統老舊、跨部會數據無法互通，影響公共服務效率與數據應用。Denodo 快速整合跨部門數據，實現單一窗口服務，在確保數據隱私與安全的同時，提升市民服務品質。
Denodo 如何創造價值？
公共服務與智慧城市
跨部會數據串聯、市民一站式服務、智慧城市應用
危機應變與決策支援
疫情追蹤、突發事件處理
AI Data Layer 怎麼運作：連接、整合、交付、治理四層
Denodo 平台採用了先進的分層式架構，每一個層級都致力於簡化數據管理的複雜性，提升企業數據敏捷性與治理能力。底層連接 200+ 種雲端、地端與 SaaS 資料來源；中間以語意層統一業務定義；上層把資料以 API、BI 資料源或 MCP 交付給 Tableau 與 AI Agent。權限控管與資料血緣貫穿每一層
.avif)
Connect｜廣泛連接所有數據源
Denodo 平台的底層是一個強大的連接層，能像「萬用轉接頭」一樣，無縫連接企業內外部的所有數據資產，而無需預先複製它們
異質源整合
支援超過 200 種資料來源，無論是地端的 Oracle、SAP，雲端的 Snowflake、S3，還是 SaaS 應用 (Salesforce) 的 API，都能輕鬆連接
即時存取
採用「查詢時整合」(Query-time Integration) 的模式，直接從源頭存取最新數據，徹底告別批次處理的延遲
Combine｜智慧整合為單一視圖
這是 Denodo 的魔法核心——邏輯層。在這裡，我們用虛擬化的方式，將分散的數據整合、轉換，並賦予統一的業務意義，無需進行耗時費力的物理搬遷
邏輯數據模型 (Semantic Layer)
透過視覺化建模工具，輕鬆建立跨系統的統一業務視圖（例如「客戶 360 視圖」），讓所有人都能用相同的業務語言理解數據
AI 智慧查詢優化 (AI-Powered Optimizer)
內建的 AI 引擎會自動優化查詢路徑，以最有效率的方式從底層系統獲取數據，確保最佳查詢效能，兼顧速度與成本
Consume｜以任何形式多元交付
一旦邏輯數據模型建立完成，Denodo 就能將這些整合好的數據，以各種標準化、安全的形式，「服務」給任何需要它的使用者或應用程式
實現數據即服務 (Data as a Service)
可將數據發布為即時的 API (REST/OData/GraphQL)、BI 工具的數據源 (Tableau/Power BI)，或供數據科學家直接透過 SQL/Python 存取
整合式數據目錄 (Integrated Data Catalog)
提供類似 Google 搜尋的介面，讓業務人員也能輕鬆地搜尋、理解並自助取用他們需要的數據
Govern｜全域治理與安全管理
安全性與治理是 Denodo 平台的基石，而非事後附加的功能。所有數據的存取，都在一個集中化的平台受到嚴格控管
集中式安全控管
提供精細化的角色權限管理 (Row/Column-level Security)、數據遮罩 (Data Masking)，確保對的資料只給對的人看，保障企業數據安全
數據血緣追蹤 (Data Lineage)
清晰地追蹤數據從來源到最終應用的完整路徑，輕鬆滿足法規稽核
同一個資料層，同時支撐 AI、分析與治理
不更動現有系統，就能讓 AI Agent 取得即時資料、讓報表數字一致、讓稽核有跡可循
統一語義層，實現單一事實來源
Single Source of Truth
透過先進的邏輯數據模型，將來自數十個異質系統的數據，整合為統一、易於理解的業務詞彙。確保從 CEO 到分析師，每個人看到的都是基於同一份可信數據，從根本上解決數據矛盾問題。
集中治理與分層控管
Centralized Governance & Control
在一個平台，就能對所有數據源進行集中化的安全控管。提供通過 ISO/IEC 27001:2022 資安認證的企業級資料治理功能，包含精細的權限管理、數據血緣追蹤與稽核紀錄，確保數據資產安全合規
自助式數據分析與探索
Self-Service Analytics & Discovery
將數據洞察力交還給業務專家！透過內建的整合式數據目錄與視覺化查詢介面，業務人員無需再依賴 IT，即可自主探索、分析所需資料，將數據洞察的週期從數週縮短至數小時
即時整合與彈性架構
無需等待漫長的資料搬遷。平台支援超過 200 種雲端與地端資料來源的即時整合，並完美支援現有及未來的多雲、混合雲等任意彈性架構
AI 驅動的智慧查詢效能
平台內建的 AI 引擎與動態快取機制，能自動優化查詢路徑，確保在大數據量下，依然能為前端應用提供高效能的數據存取服務，將查詢效能提升數十倍
多元數據服務化 加速 AI 應用落地
為 AI 團隊提供源源不絕的即時數據燃料！將任何整合好的數據，一鍵發布成 API 或 BI 數據源，大幅縮短 AI/ML 模型開發中的數據準備時間，加速智慧製造、精準行銷等創新應用落地
先評估你的資料架構，離 AI 就緒還差多少
PGi 顧問提供 1 到 2 小時的 AI-Ready Data 架構診斷，盤點現有資料來源、業務定義與存取權限，給你一份可執行的 POC 規劃
%20(1).png)