數據整合 × 決策應用
製造業數據中台
與數據整合解決方案
整合 ERP、MES、WMS、IIoT、設備與檔案等多元數據來源，
透過 ETL 自動完成數據收集、處理與分層儲存，
建立可持續擴充的企業數據基礎，支援 BI、AI 與跨系統應用。
常見挑戰
數據來源越多，整合與管理負擔也隨之增加
企業數據分散於 ERP、MES、WMS、設備、資料庫與檔案等不同來源。當報表、BI、AI 與企業應用需要使用跨系統數據時，往往必須重複進行擷取、整理與介接，增加資訊管理與後續維護的負擔。
數據分散於不同系統
各系統的資料格式、命名方式與更新頻率不一，難以建立一致且可共同使用的數據基礎。
人工整理耗時且易出錯
人員需反覆匯出 Excel、整併資料與核對內容。隨著數據量增加，作業時間與錯誤風險也同步上升。
報表資訊不夠即時
報表依賴人工擷取與整理，無法快速反映最新的生產與營運狀況，影響跨部門討論與決策效率。
新應用造成重複介接
每新增一項報表、看板、AI 或企業應用，都可能重新連接來源系統，衍生帳號、權限與介面維護問題。
方案架構
從多元數據來源，建立可分析、可應用的企業數據基礎
數據中台串聯企業內外部的系統與資料來源，透過 ETL 自動收集、轉換與整理數據，並依使用需求進行分層儲存，為 BI 看板、AI 分析及各類企業應用提供一致的數據基礎。
01 多元數據來源
整合 ERP、MES、WMS、IIoT、設備、資料庫、雲端與檔案等不同來源，減少數據分散且難以共用的問題。
02 數據擷取與整合
透過 ETL 排程自動收集數據，進行格式轉換、資料清理與欄位整理，降低人工匯出與重複處理的負擔。
03 數據儲存與分層
依照數據內容、主題與應用需求進行分類與分層，逐步將原始數據整理為可取用、可信賴的企業數據。
04 數據分析與應用
整合後的數據可供 BI 報表、決策看板、AI 分析與企業應用使用，也可依需求支援其他系統介接。
導入效益
從人工資料處理，轉向自動化數據供應
透過數據中台建立自動化收集、整理與更新機制，企業可減少人工匯出與重複處理，並讓報表、分析與跨系統應用更有效率地取得所需數據。
導入前｜手動處理
導入後｜自動化排程
01
數據取得
人員需逐一從不同系統匯出資料，取得數據耗時且容易延誤。
依排程自動收集與更新數據，縮短資料準備時間。
02
數據取用
資料分散於不同來源，報表與應用難以及時取得所需數據。
透過統一數據基礎取用整理後資料，提高使用便利性。
03
系統負擔
報表或分析工具直接查詢來源系統，增加資料庫與系統負擔。
數據匯入中台後再供應用取用，降低來源系統查詢壓力。
04
應用整合
每項報表、看板或應用皆需個別介接，開發與維護較為困難。
使用一致且整理後的數據，加速跨系統應用開發與整合。
建立穩定且可持續的數據供應機制，讓整理後的數據有效支援報表分析、營運決策與跨系統應用。
數據應用
從數據整合，延伸至分析與決策應用
數據中台將不同來源的資料經過收集、轉換與分層整理，建立一致且可持續供應的數據基礎，支援 BI、AI、決策看板與跨系統企業應用。
BI 與決策看板
將跨系統數據彙整為報表、KPI 與視覺化看板，協助各部門快速掌握製造與營運狀況。
AI 與進階分析
提供經過整理且具一致性的數據，支援模型分析、預測與其他 AI 應用。
跨系統企業應用
以統一的數據基礎支援內部系統、Web 應用與其他前台服務，減少重複介接與資料處理。
API 數據服務
透過 API 將中台整理後的數據提供給前台應用或第三方系統取用，作為數據交換與服務介面。
導入方式
從核心需求出發，逐步擴展數據中台
企業的數據來源與應用需求會持續增加。建議先聚焦明確的應用場景與關鍵數據源，在可控範圍內完成建置與驗證，再依需求逐步擴充，兼顧導入效率與未來彈性。
短期｜聚焦需求，建立數據基礎
盤點優先應用場景與主要數據源，先完成數據收集、整理與基礎應用，快速驗證導入成果。
中期｜擴充來源，深化數據應用
逐步納入更多系統與數據，建立主題資料與跨部門應用，提升數據取用與分析效率。
長期｜持續優化，累積數據資產
依營運與決策需求持續優化數據架構，延伸 BI、AI 與跨系統應用，讓數據成為企業可長期運用的資產。
可依企業現況與優先需求分階段導入，不必一次整合所有系統。
NTT DATA 優勢
從規劃到應用，協助企業穩健建置數據中台
數據中台不只是導入工具，更需要整合既有系統、數據結構與實際應用需求。NTT DATA 從現況盤點、架構規劃、數據整合到應用落地，協助企業分階段建置並持續擴充。
跨系統整合規劃
盤點 ERP、MES、WMS、IIoT、設備、資料庫、雲端與檔案等來源，規劃適合企業現況的數據流與整合架構。
製造業數據經驗
結合生產、品質、設備、倉儲與營運管理情境，協助企業將分散數據整理為可分析、可應用的數據基礎。
分階段導入與驗證
依優先需求選定應用場景與數據範圍，逐步完成建置與驗證，降低導入複雜度與重複投資。
持續維運與優化
提供使用者教育訓練、系統維運與後續擴充支援，配合企業持續增加的數據來源與應用需求。
常見問題
製造業數據中台常見問題
數據中台會取代既有的 ERP、MES 或 WMS 嗎？
不會。數據中台主要負責整合、整理與供應跨系統數據，既有的 ERP、MES、WMS 與其他業務系統仍持續執行原有功能。
導入時需要一次整合所有系統嗎？
不需要。企業可先依優先應用場景，選定關鍵系統與數據來源進行建置與驗證，再逐步擴充整合範圍。
數據中台可以整合哪些數據來源？
可整合 ERP、MES、WMS、IIoT、製造設備、資料庫、雲端服務及 Excel、CSV 等檔案來源。實際整合方式會依各系統介面與數據格式進行評估。
是否只能整合特定品牌的 ERP 或製造系統？
不是。數據中台可依企業既有資訊環境整合不同品牌與架構的系統，不限於特定 ERP、MES 或資料庫產品。
數據中台如何支援 BI 與 AI 應用？
數據中台先將不同來源的數據進行收集、轉換、整理與分層儲存，提供一致且可持續取用的數據基礎，支援 BI 報表、決策看板、模型分析與 AI 應用。
其他系統如何取得數據中台整理後的數據？
可依應用需求透過資料庫查詢、檔案交換或 API 等方式提供數據。其中 API 是數據服務與交換方式，用於將整理後的數據提供給前台應用或第三方系統取用。
延伸了解
【聚焦智慧製造】製造業從數據治理到數據中台案例分享
製造業的數據來源日益多元，如何有效整合、治理與應用，已成為推動智慧製造的重要課題。
本次研討會分享如何透過 ETL 自動收集、整理與整合跨系統數據，建立一致且可持續供應的數據基礎，並進一步支援 BI、AI、決策看板與跨系統應用，協助企業逐步累積可長期運用的數據資產。
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