企業常見的 Data + AI 挑戰
您是否正面臨這些痛點？
權限管理混亂、資料血緣不清、合規風險高。
多套系統各自為政，數據無法有效整合與流通。
Spark 作業效能低落，雲端帳單持續攀升。
模型訓練與部署流程複雜，缺乏標準化工具鏈。
認識您的技術夥伴
Leo Huang
擁有超過 10 年大數據與 AI 實戰經驗，專精於 Databricks Lakehouse 架構設計、Unity Catalog 治理實施與 Generative AI 應用落地。曾協助多家科技與金融企業完成數據平台現代化轉型，並獲 Databricks 官方認證為 Champion，是台灣少數具備原廠深度技術背景的獨立顧問。
核心服務項目
從規劃到落地，全方位技術支援
建立三層式命名空間（Catalog > Schema > Table）、實作細粒度權限控管（GRANT/REVOKE）、配置資料血緣追蹤與稽核日誌，確保符合 GDPR/SOC2 等合規要求。
設計 Delta Lake 分層架構（Bronze/Silver/Gold）、實作 Delta Live Tables (DLT) 自動化管線、優化 Photon 引擎與 Liquid Clustering，降低 30-50% 運算成本。
整合 Mosaic AI Agent Framework 與 Vector Search，建構企業級 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統，實作 AI Gateway 統一管理 LLM 呼叫與成本控管。
提供客製化實戰工作坊（Hands-on Workshop），涵蓋 Databricks SQL、PySpark 調校、MLflow 模型管理等主題，確保團隊具備自主維運能力。
企業級實戰工作坊
原廠認證講師親授，理論與實作並重
學習如何在 Databricks 上建構企業級 AI 應用，從 RAG 架構到模型部署的完整流程。
深入理解 Databricks 的統一治理框架，學習如何實作企業級數據安全與合規。
從零開始建構現代化數據平台，學習 Delta Lake 核心技術與效能優化。
Lakehouse 參考架構
現代化數據平台的最佳實踐
此架構圖展示了如何在 Databricks 上建構企業級 Lakehouse 平台，整合數據湖與數據倉儲的優勢，支援批次與串流處理、BI 分析與 AI/ML 工作負載。
技術專欄
深度技術文章與實戰經驗分享
探討工程師與架構師的核心差異，分享架構師的三大核心支柱：掌握取捨的藝術、商業價值過濾器、持續的卸載與重載。不只是寫 Code，而是做選擇。
閱讀全文探討數據遷移專案的正確思維，主張「Lift and Evolve」而非「Lift and Shift」。分享三大核心演進：格式轉化到 Delta Lake、代碼重構為模組化管線、目錄升級到 Unity Catalog。
閱讀全文探討如何將 GenAI 從概念驗證推向生產環境，分享企業級 RAG 架構的三大關鍵：利用 Unity Catalog 建立安全防線、保持數據鮮度的動態管道、系統化評估 AI 回答品質。
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