在當今的商業環境，企業的資料往往分散在POS（Point of Sale）系統、電商、網站、社群與無數Excel檔案中。這些資料孤島因格式、命名不一，不僅造成跨部門指標難以對齊，更導致報表更新緩慢、錯誤難以追蹤，嚴重影響決策品質。資料工程（Data Engineering）的使命便是解決此困境，透過整合多來源資料、監控品質、管理權限，打造穩固的資料基石，其工作包含欄位對齊、品質檢核、追蹤資料血緣（Data lineage）及確保法規遵循。
一、AI在企業決策與資料工程運用現況
二、資料工程與AI平台供應商分析
三、結論
圖1 Informatica CLAIRE GPT語意對齊與來源偵測
圖2 Microsoft Azure Agents Playground權限控管與自動修復
圖3 Databricks DLT銅銀金分層治理