iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

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鐵人賽 IT 管理 DAY 7

AI賦能PM實戰手冊：打造高效智能產品工作流系列第 7 篇

技術 Day7 - 思維淬鍊師：讓AI成為你的「魔鬼教練」

Moon ：透過前面系列的前置作業，我和團隊一起發想了不錯的產品構想！接下來~應該就可以直接進去產品規劃和開發階段了吧！YA！下班後，Moon 很開心的和朋...

daisylin ‧ 2025-09-21

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鐵人賽 IT 管理 DAY 6

AI賦能PM實戰手冊：打造高效智能產品工作流系列第 6 篇

技術 Day6 - 競品深挖匠：AI 輔助的深度競品分析

Moon：「經過上一站的努力，我發現我好像離客戶又更近了一些！也更能了解客戶的喜、怒、哀、樂了！而且在在追蹤競品和市場趨勢，也開始比較有餘裕一些了。」黛西：...

daisylin ‧ 2025-09-20

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鐵人賽 IT 管理 DAY 5

AI賦能PM實戰手冊：打造高效智能產品工作流系列第 5 篇

技術 Day5 - 市場偵察兵：用 AI 追蹤資訊、產業動態與用戶聲音

In 極限公司的大辦公室，這時和公司高管們開著產品會議... 會議中，老闆突然來了一句：「幫我研究一下市場上的對手！」內心狂嘯表面平靜的 Moon ：「好...

daisylin ‧ 2025-09-19

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鐵人賽 IT 管理 DAY 4

AI賦能PM實戰手冊：打造高效智能產品工作流系列第 4 篇

技術 Day4 - 點子製造機：與 AI 進行高效腦力激盪

In 極限開發辦公室... 主管：一周後要開一個產品會議，針對現有產品做新功能，Moon 你準備一下！從工作中茫然抬頭的 Moon 內心湧現出OS：腦袋一...

daisylin ‧ 2025-09-18

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鐵人賽 AI & Data DAY 8

被 dbt 帶入門的數據工作體驗 30 想系列第 8 篇

技術 Data Team 也是 Product Team - Day 8

在 Day 7 我提到如何建構 Data team. 今天我想再深入說明我理想中的 data team. 開發 Data Products 剛成立 Data t...

Karen Hsieh ‧ 2023-09-23 ‧團隊dbt 和 dbt 以外有趣的事

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 13

WordPress 區塊編輯器 | 多區塊組合應用技巧 | [進階應用] 系列第 13 篇

技術 13 | WordPress 商品 (Product) 區塊組合

WordPress 其中一個最受歡迎的外掛是 WooCommerce，這是架設電商網站的核心基礎，我們這次不是探討其複雜的原理，當你安裝和啟用 WooComm...

Mack Chan ‧ 2022-09-27

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鐵人賽 Agile DAY 21

敏捷藏在 K-pop 裡系列第 21 篇

技術 Demo 有啥用？女團 IVE 成為怪物新人的開始！以〈ELEVEN〉和〈LOVE DIVE〉為例

圖片來源我們團隊在每次衝刺的 Reivew 都會展示 (Demo) 當次的開發成果，但是 Demo 有什麼用？我想以女團 IVE 的出道曲〈ELEVEN〉及霸...

Flower ‧ 2022-09-24

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鐵人賽 AI & Data DAY 30

資料產品開發與專案管理系列第 30 篇

技術 [Day 30] 資料產品開發實務 - 完結撒花！

終於撐完三十天啦啊啊啊啊！！！沒想到自己有一天也能完成這個壯舉（拭淚），真的太敬佩各路大神以及前輩了Orz，也非常感謝各位讀者的支持，不管是幫忙點擊、按讚、分享...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-30

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鐵人賽 AI & Data DAY 29

資料產品開發與專案管理系列第 29 篇

技術 [Day 29] 資料產品開發實務 - 自動貼標系統

「懶惰是進步的原動力」科技的進步降低了許多事情的門檻，例如過去要會換牌檔才能開車，現在基本上就自排；過去要會打字才能用電腦傳訊息，現在除了打字還可以語音傳圖片...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-29

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鐵人賽 AI & Data DAY 28

資料產品開發與專案管理系列第 28 篇

技術 [Day 28] 資料產品開發實務 - 非機器學習模型

模型當然也有純理論的介紹方法，但實務上是很難單談模型的，今天這篇會介紹過去常用、也滿泛用的不需要使用機器模型的分析手法以及對應的商業需求。人口描述 (http...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-28

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鐵人賽 AI & Data DAY 27

資料產品開發與專案管理系列第 27 篇

技術 [Day 27] 資料產品開發實務 - 加工資料 - ETL 開發流程

介紹一下一般開發 ETL 的流程。每隻 ETL 都可以看作是獨立的程式，有獨立的開發流程。但是不同的 ETL 程式又可以使用類似的系統或架構來幫助開發和管理。...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-27

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鐵人賽 AI & Data DAY 26

資料產品開發與專案管理系列第 26 篇

技術 [Day 26] 資料產品開發實務 - 原始資料 - Event Tracking

前面說了那麼多理論，最後幾天來寫一下開發實務吧！今天要介紹的是怎麼收集 App 使用者行為資料。 Initiate 追蹤事件是需要成本的，這些成本包括開發、蒐集...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-26

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鐵人賽 AI & Data DAY 25

資料產品開發與專案管理系列第 25 篇

技術 [Day 25] 資料產品在評估階段的五個大坑

在評估階段有幾件面向需要注意資料產品品質資料產品品質是需要持續監控和評估的。不同層的資料產品有不同的品質指標，基本上很難一次到位，需要持續增加觀察的指標。例...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-25

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鐵人賽 AI & Data DAY 24

資料產品開發與專案管理系列第 24 篇

技術 [Day 24] 資料產品在部署階段的五個大坑

上線之後才是開始。第一坑開發和部署環境不一致如果一開始開發和部署沒有「喬好」環境的話，那上線的過程可是會吃一番苦頭。例如搞不清楚環境有哪些套件，只好正式環...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-24

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鐵人賽 AI & Data DAY 23

資料產品開發與專案管理系列第 23 篇

技術 [Day 23] 資料產品在設計與開發階段的五個大坑

過了需求訪談後，在設計和開發階段也有要注意的事項。第一坑資料不熟悉當組織規模一大，設計資料產品的人可能需要從其他人的手伸認識資料，這種時候就會發生很多誤解...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-23

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鐵人賽 AI & Data DAY 22

資料產品開發與專案管理系列第 22 篇

技術 [Day 22] 資料產品在需求訪談階段的五個大坑

最後幾天來回顧一下在過去開發資料產品時常見的坑與應對方式，不管是專案還是產品，首先當然要面對的難題就是需求訪談。第一坑完全沒有畫面資料產品在需求訪談階段通...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-22

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鐵人賽 AI & Data DAY 21

資料產品開發與專案管理系列第 21 篇

技術 [Day 21] 資料產品與 DataOps 原則

今天來細看 DataOps 的原則，盡量會搭配過去實作的經驗一起做說明。 1. 持續地滿足客戶需求我們最優先的任務是透過及早並持續地交付有價值的分析洞察來滿足...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-21

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鐵人賽 AI & Data DAY 20

資料產品開發與專案管理系列第 20 篇

技術 [Day 20] 資料產品與 DataOps 價值

資料可以是資產、也可以是負債。當組織積累了太多無用、甚至錯誤的資料時，資料不但不能提供價值，反而需要花更多力氣與時間去儲存、除錯、整理它，變成了負債。為了讓...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-20

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鐵人賽 AI & Data DAY 19

資料產品開發與專案管理系列第 19 篇

技術 [Day 19] 資料產品的管理-資料治理初探

前面花了不少篇幅在討論資料產品的開發，接下來將花一些篇幅討論資料產品的治理方式。在做資料產品治理時，有一個很重要的觀念「將資料當作資產」。如果前面介紹過的，資...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-19

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鐵人賽 AI & Data DAY 18

資料產品開發與專案管理系列第 18 篇

技術 [Day 18] 資料產品生命週期管理-自動決策

如同前面所說，資料模型需要運用到實際環境中才會發揮價值 Initiation 延續之前輔助決策的初始條件，如果想使用資料來做自動決策，最重要的一樣是要釐清想解決...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-18

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鐵人賽 AI & Data DAY 17

資料產品開發與專案管理系列第 17 篇

技術 [Day 17] 資料產品生命週期管理-輔助決策

如同前面所說，資料模型需要運用到實際環境中才會發揮價值 Initiation 延續之前模型的初始條件，如果想使用資料來輔助決策，最重要的就是要釐清想解決的問題是...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-17

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鐵人賽 AI & Data DAY 16

資料產品開發與專案管理系列第 16 篇

技術 [Day 16] 資料產品生命週期管理-預測模型的部署與管理(MLOps)

昨天提到了怎麼開發預測模型，但模型絕對不是開發完就好，後續還有非常多的事情得做。 Deployment 模型在部署時真的非常麻煩。 Build 出來的模型往往...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-16

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鐵人賽 AI & Data DAY 15

資料產品開發與專案管理系列第 15 篇

技術 [Day 15] 資料產品生命週期管理-預測模型

儘管都是模型，但預測模型目的在於預測未來，所以開發方式也會和描述型模型有所差異。 Initiation 起始階段要確認的事情跟之前差不多。商業意圖是否明確：商...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-15

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鐵人賽 AI & Data DAY 14

資料產品開發與專案管理系列第 14 篇

技術 [Day 14] 資料產品生命週期管理-描述型模型

特別把描述模型和預測模型分開來寫是因為兩者在開發與驗證階段有不小的差異。(https://ubiq.co/analytics-blog/create-opera...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-14

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鐵人賽 AI & Data DAY 13

資料產品開發與專案管理系列第 13 篇

技術 [Day 13] 資料產品生命週期管理-加工資料（二）

接續上篇介紹一下一般開發 ETL 的流程。每隻 ETL 都可以看作是獨立的程式，有獨立的開發流程。 Implment 設計原型跟一般的軟體開發一樣，先從最關...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-13

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鐵人賽 AI & Data DAY 12

資料產品開發與專案管理系列第 12 篇

技術 [Day 12] 資料產品生命週期管理-加工資料（一）

加工資料泛指各種處理資料的行為，這部分要一篇文章寫完真滴難，所以就也只能蜻蜓點水的各介紹一點，讓大家有個整體的概觀。 Initiate 在啟動階段，目標當然是弄...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-12

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鐵人賽 AI & Data DAY 11

資料產品開發與專案管理系列第 11 篇

技術 [Day 11] 資料產品生命週期管理-原始資料

不同類型的資料產品在其各自專案週期有需要注意的地方，以下我們將說明在處理原始資料時，各階段應該做的事情 Initiate 在初始階段，最重要的就是要了解搜集資料...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-11

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鐵人賽 AI & Data DAY 10

資料產品開發與專案管理系列第 10 篇

技術 [Day 10] 每家公司都有資料產品

(https://www.manmonthly.com.au/news/graphene-helps-enhance-wear-resistance-minin...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-10

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鐵人賽 AI & Data DAY 9

資料產品開發與專案管理系列第 9 篇

技術 [Day 9] 資料產品第五層 - 自動決策與 AI

資料的最終目的就是替代人力。 (https://qz.com/217199/softbanks-humanoid-robot-will-be-great-for...

bryanyang0528 ‧ 2021-09-09

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