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AI 驅動的企業數據中台
以 Odoo 語意標準層，重新定義數據整合與分析。不是現在就要用 AI，而是讓未來的 AI 有用武之地——當別人花半年清理資料，你的資料已經就緒。
集團企業數據決策AI 就緒
多系統企業：終結數據孤島
數據決策層：即時洞察
AI 導入前：預備乾淨資料基建
你正在面對的瓶頸
01
各部門各說各話
訂單、出貨、發票金額定義不一。
02
報表永遠等 IT
新需求得排隊開發。
03
資料可信度「大概對」
決策建立在不確定的數字上。
整合前後，差在哪裡
整合前
- 自建標準層：從零設計資料模型
- 缺乏產業最佳實踐
- API 與介面需額外開發
- 維護成本高、社群支援少
→
整合後
- Odoo 內建完整資料模型
- 二十年產業最佳實踐
- 現成 JSON-RPC API
- 持續更新的社群生態
端到端自動化流程
1
電商/POS/ERP
2
Odoo 語意標準層
3
一致狀態機
4
ETL Pipeline
5
BigQuery OLAP
6
AI/BI 分析
OLTP → OLAP 一體化架構
既保護營運系統效能，又釋放巨量分析潛力，維持資料一致性與即時性。
OLTP 交易層
Odoo · PostgreSQL→
ETL Pipeline
自動映射星狀模型→
OLAP 分析層
BigQuery · 無伺服器相關 Odoo 模組與整合範圍
sale.orderstock.pickingaccount.moveres.partnerBigQuery
70%→10%
找數據時間即時
報表提問獲得一定對
數據可信度CASE
OLTP → OLAP 一體化
OLTP 層 Odoo（PostgreSQL）負責毫秒級交易；定時 ETL Pipeline 自動映射為星狀模型；OLAP 層 BigQuery（無伺服器）負責千萬筆歷史聚合與趨勢分析——既保護營運系統效能，又釋放巨量分析潛力。