一、前言
- 為什麼台灣的數位轉型、AI、ESG 在治理上總是落後？
- 根本原因：語詞模糊，數據、資訊、資料被混為一談。
- 沒有正名，治理就無法落實。
二、數據的真正來源：物聯網的視角
1.物理訊號- 感測器測得的電壓、電流、溫度、壓力、流量等，都是最原始的物理量。
- 這些訊號若沒有經過轉換，只能被現場設備即時利用，卻無法形成治理基礎。
2.數據化
- 當訊號被轉換為「帶有編號、時間戳與數值」的紀錄時，才真正成為「數據」。
- 數據是最純粹、最忠實的紀錄，具有不可替代的價值。
3.資訊化
- 數據需要經過清洗與整理，去除雜訊、補齊缺漏，並提取出統計或特徵值。
- 在這個階段，數據才開始有了「意義」，可以用來解讀狀況或比較趨勢。
4.資料化
- 當資訊進一步被整理成報告、知識庫，並提供決策建議時，它才成為「資料」。
- 這一層通常是管理者或顧問看到的最終成果。
三、台灣語詞使用現況
- 在政府文件中，經常使用「行政資料」、「開放資料」等用語，導致「數據」與「資料」不分。
- 在企業實務裡，「大數據」與「大資料」交替使用，甚至把報告與統計表格也稱為「數據」。
- 在學術界，Data 與 Information 通通被翻成「資料」，進一步模糊了層次。
四、語義模糊造成的治理困境
1.無法釐清治理對象
- 政府與企業推動的「資料治理」，往往只是檔案或報表的歸檔管理。
- 真正應該治理的是「數據品質」：時間戳是否準確？數值是否遺失？
- 若基礎數據不可信，任何後續的 AI 分析與 ESG 報告都失去價值。
2.責任歸屬模糊
- AI 產生錯誤結果，問題出在數據品質？還是出在報告詮釋？
- 當語詞不分，責任線也無法劃清。
3.技術發展受限
- 產業界過度關注「報告與應用」，卻忽略「數據基礎建設」。
- 這使得大數據應用流於形式，無法真正支持 AI 訓練或 ESG 驗證。
五、正名的必要性
- 數據：指的是「最原始、最完整的紀錄」，來自感測器訊號的數位化轉換。
- 資訊：經過清洗整理的數據，帶有意義，可供分析判讀。
- 資料：資訊被彙整成報告或知識，提供決策與管理使用。
👉 只有正確劃分三者，才能避免將「治理」簡化為檔案管理，真正回到數據品質治理的核心。
六、推動建議
1.政府政策
- 在官方文件中明確區分「數據治理」與「資料管理」。
- 建立標準詞彙，避免混用。
2.企業實務
- 對內教育，讓工程師與管理層都能理解「數據 ≠ 資料」。
- 在數位轉型專案中，先投資於數據基礎設施，再追求報表美化。
3.學術與教育
- 調整翻譯慣例，避免 Data/Information 都叫「資料」。
- 在教材中強調數據、資訊、資料的差異，培養正確語詞習慣。
七、結論
- 語詞模糊不是小事，而是台灣數據治理長期失效的關鍵原因。
- 若繼續將數據、資訊、資料混為一談，台灣的 AI、ESG、智慧治理都只會停留在表層。
- 先正名，才能真治理。這是數位轉型的基礎工程，也是台灣必須面對的第一步。
