在 2025 年的今天，當我們談論科技，話題往往離不開大模型（Large Models）與生成式 AI。然而，隨著 AI 應用從「嚐鮮期」進入「落地期」，企業主與技術長們逐漸意識到一個殘酷的真相：決定 AI 智商的，不是模型的參數，而是餵給它的資料品質。
在這個背景下，台灣資料管理協會（TDAMA）正式成立，標誌著台灣產業從「追求 AI 算力」轉向「深耕資料基建」的重要里程碑。
大模型 (Big Models)：強大的引擎，需要純淨的燃料
過去幾年，企業爭相導入 GPT-4、Grok 等先進模型，期待 AI 能自動化決策並創造價值。但大模型本質上是一個機率預測引擎，它的表現完全依賴於學習的對象。
如果企業內部的資料是破碎、過時、充滿雜訊的，那麼即便使用最強大的模型，得到的也只是「一本正經的胡說八道」。這就是 AI 領域經典的定律：Garbage In, Garbage Out（垃圾進，垃圾出）。
資料 (Data)：從「資產」到「負債」的一線之隔
多數企業都擁護「資料是新石油」的說法，但在缺乏管理的情況下，這些石油往往是尚未提煉的原油，甚至是有毒的廢油。
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孤島效應： 行銷數據與業務數據互不相通。
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定義分歧： 財務部與營運部對「營收」的定義不同。
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品質低落： 欄位缺失、格式錯誤導致 AI 無法讀取。
當資料無法被信任、無法被取用時，它就不再是企業的資產，而是維護成本極高的負債。
資料管理 (Data Management)：AI 落地的最後一哩路
這正是「資料治理（Data Governance）」必須介入的時刻。資料管理不再是 IT 部門的後勤工作，而是 AI 策略的核心。它包含了一套標準化的方法論：
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資料目錄： 知道資料在哪裡。
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資料血緣： 知道資料從哪來、去哪裡。
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資料品質標準： 確保資料的準確性與一致性。
唯有建立這套「可驗證」、「可運作」的基礎建設，AI 才能真正為企業帶來商業價值。
關鍵里程碑：台灣資料管理協會 (TDAMA) 正式成立
為了填補台灣在資料治理領域的拼圖，由 Athemaster 炬識科技 創辦人顏良修領軍，集結產官學界 33 位資料專家，正式宣布成立「台灣資料管理協會（Taiwan Data Management Association, TDAMA）」。
這不僅是一個協會的誕生，更是台灣資料生態系接軌國際的重要一步：
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對齊國際標準： 協會將以國際權威 DAMA (Data Management Association) 的 DMBOK (Data Management Body of Knowledge) 體系為基礎，為台灣企業引入通用的資料管理語言。
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跨界共識： 首屆理監事陣容豪華，橫跨金融、零售、高科技製造、軟體、顧問等七大領域，甚至納入法律界學者，確保資料治理不僅是技術問題，更兼顧法規與商業邏輯。
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推動主權 AI 與數據公益： 受世新大學戴豪君教授與政大萬幼筠教授啟發，協會亦將探索在地法規下的資料協作模式，協助台灣發展具備自主性的 AI 生態。
先有治理才有智慧
TDAMA 首任理事長顏良修強調：「資料治理是 AI 應用的基石。」隨著協會的成立，台灣產業界終於擁有了一個整合的平台，能夠透過專業認證與標準制定，降低企業溝通成本。
在 AI 飛速發展的時代，TDAMA 的成立提醒了我們：走得快靠算力，走得遠靠治理。
台灣資料管理協會 (TDAMA)
| 項目 | 內容 |
| 成立日期 | 2025 年 12 月 16 日 |
| 發起單位 | 炬識科技 (Athemaster) 與 33 位資料專家 |
| 核心任務 | 推廣 DMBOK 架構、資料管理認證、建立跨組織資料品質標準 |
| 首任理事長 | 顏良修 (炬識科技執行長) |
| 首任秘書長 | 張睿芸 (前臺灣資料工程協會秘書長) |
| 關鍵理監事 | 廖力寬 (線性成長數位)、簡宏偉、郭立欣、梁德馨 (析數智匯) 等產官學領袖 |
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