從生成式 AI 熱潮回歸理性：為何台灣現在需要「資料管理協會」？
炬識科技推動成立台灣資料管理協會，旨在促進台灣資料治理接軌國際。協會將推廣資料管理專業認證，提升資料治理水平，建立產業資料治理標準。
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。
孤島效應： 行銷數據與業務數據互不相通。
定義分歧： 財務部與營運部對「營收」的定義不同。
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：
資料目錄： 知道資料在哪裡。
資料血緣： 知道資料從哪來、去哪裡。
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：
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。
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。
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