在 AI 時代，數據是驅動人工智慧的燃料，而 BigObject 推出的 Aralia 開放數據生態系，正全力解決當前數據共享的兩大痛點：數據孤島和數據安全與主權。Aralia 核心目標在建立一個去中心化的數據共享架構，以 AI-Ready 的數據服務，讓數據能即時、安全且高效地被 AI 應用（特別是 Agentic AI）所使用。
解決數據困境，釋放數據潛能
目前的封閉數據面臨著多重挑戰，包括數據分散、處理流程複雜、數據整合困難，以及數據格式不一等問題，使得數據的「即時性」和「多面向性」的價值難以充分發揮。
Aralia 的核心價值在於透過獨家專利技術，希望數據在共享的同時能達到：
- 數據主權受保護 (Data Ownership)：數據提供者保有對數據的完全所有權和控制權，決定如何共享和使用，希望解決傳統數據共享中失去控制權的悖論。
- 數據即時可用 (Ready-to-use)：數據保持在「即時可用」狀態，無需下載、無需前置準備（No Data Preparation），大幅降低 AI 代理和用戶的數據獲取和準備成本。
Aralia 通過將數據視為安全的 Data Planets（數據星球）來實現此目標，確保數據完整性並控制對外介面，進一步促進安全共享。
建構 AI-Ready 數據基礎架構
為了確保數據能真正被 AI 有效利用，Aralia 的 AI-Ready 數據標準，涵蓋了三大層面：
- AI-Ready 服務基礎架構 (AI-Ready Service Infrastructure)：包括數據多樣性 (Data Diversity)、數據分析性 (Data Analyticity)、數據協同效應 (Data Synergy) 等，以及數據所有權與可供所有人使用等原則。
- AI-Ready 數據 (AI-Ready Data)：強調數據的品質和可靠性，關鍵標準包括：
- 即時性 (Timeliness)：數據必須是最新的，確保決策的有效性。
- 完整性 (Completeness)：所有必需的數據都需完整捕捉。
- 有效性 (Validity)：數據須符合既定的標準和規範。
- 真實性 (Veracity)：數據的真實性和來源的可信度。
- 穩定性 (Stability)：數據內容需保持一致和可靠。
- AI-Ready 應用框架 (AI-Ready Application Framework)：確保與行業標準兼容 (Industry Standard Compatibility) 和 API 隨時可用 (API Readiness)。
核心技術：OpenRAG™ 框架
Aralia 開放數據生態系結合生成式 AI（Gen-AI），催生了 OpenRAG™ (Open Retrieval-Augmented Generation) 框架。
OpenRAG™ 可達成：
- 消除 AI 幻覺 (Eliminate AI Hallucinations)：透過從開放數據生態系中檢索即時、準確、可驗證的結構化數據作為Grounding Data（基礎數據）來增強大型語言模型（LLM）的輸出。
- 驅動行動 AI(Actionable AI)：使 AI 應用能根據真實世界的動態情境做出知情決策並採取有效行動。
在此框架下，讓企業能夠快速建構 AI 代理（Agents）並最大化其 AI 競爭力。
展望未來：AI Agent 成為數據主要消費者
隨著 AI Agent 成為網際網路、應用程式和企業軟體的主要使用者，數據經濟的發展將進入新紀元。 2025 年，預估 75% 的企業數據已由機器（而非人類）透過 API 消耗，Aralia Open Data Ecosystem 正是為了應對這一趨勢而生，透過 AI-Ready 數據共享，為未來的 AI Agent 生態系提供了穩固、可靠且安全的數據基礎。
