活動摘要：Google BigQuery 對話式分析 AI 代理 ( BigQuery Conversational Analytics, BQCA )，能讓企業以自然語言與資料互動。對製造業而言，數據很多，但為什麼還是問不到答案？本活動探討 BQCA 可進一步應用於產能、良率、設備異常、品質與營運趨勢分析，降低資料查詢與跨部門等待成本。
數據即問即答！Google BQCA 打造製造業智慧數據助理
2026/11/25(三) ｜線上研討會｜14:00
不用等報表！一句話掌握產能、良率與設備異常！
製造業 AI 的下一步，不只是看報表，而是換一種方式：「直接問數據。」
產線良率突然下滑、設備異常、查找答案，卻還要等待撈 SQL、跨系統整理資料 ? 本場線上研討會帶你認識 Google BigQuery 對話式分析 AI 代理 (BigQuery Conversational Analytics, BQCA)，讓使用者能以自然語言與資料對話，查詢整合至 BigQuery 的企業資料。
使用者僅需透過自然語言提問，AI 代理便能自動化爬梳數據脈絡，生成無誤的SQL語法，並且能夠吸收企業專屬的詞彙表 (Business Glossary) 與資料表間的關聯邏輯，迅速執行深度分析，讓您的決策更具智慧，業務更具競爭力！
羽昇國際技術專家將帶您從製造業實際情境切入，示範如何思考「智慧數據助理」的應用方式。將數據分析從「提出需求、等待報表」轉向「直接提問、快速取得洞察」，適合營運主管、IT、資料分析與數位轉型團隊參與，歡迎報名 !
已累積大量 MES、ERP、設備與品質數據，但「資料很多」不代表「決策很快」
良率下滑的原因不明
產線良率突然下滑 5%，卻需要等待 IT 撈取 SQL 數據及跨部門整理資料，導致決策延遲。
數據分散問題
設備異常、產能下降、品質波動等數據雖然存在，但分散於 MES、ERP、設備及品管系統中，難以整合分析。
導入 AI 的顧慮
雖然希望導入 AI 提升決策效率，但對於企業核心配方、產線參數及營運數據的治理問題感到擔憂。
當企業已經累積 MES、ERP、設備與品質資料，但資料查詢仍依賴人工、報表與跨部門溝通，企業就很難真正發揮數據的價值。下一步值得思考的，是如何讓不同角色更容易理解與使用這些數據。Google BQCA 提供了一種「從資料到對話」的分析方式，讓企業可以重新思考數據如何進入日常營運決策。
從「等報表」到「直接問數據」：Google BQCA 帶來什麼改變？
過去想取得數據，可能需要熟悉 SQL、BI 工具或仰賴 IT 協助，Google BQCA 讓使用者能透過自然語言與資料代理互動，直接探索 BigQuery 中的企業數據。現在，使用者可以直接提出問題，透過 AI 資料代理理解問題、查詢資料並產生分析結果。
搭配 Google Cloud 的 Gemini 技術及 BigQuery 資料平台，企業可以進一步建立符合自身業務需求的資料代理（Data Agent），讓數據分析更貼近實際營運情境。
傳統 BI 報表 vs. Google BQCA：數據分析方式有什麼不同？
傳統 BI 報表仍然是企業重要的數據管理工具，但當營運問題不斷變化、分析需求愈來愈即時，單靠固定報表可能無法滿足所有需求。Google BQCA 則提供另一種分析方式，讓使用者透過自然語言與資料互動，進一步探索數據。
| 面向 | 傳統 BI／報表分析 | Google BQCA 對話式數據分析 |
|---|---|---|
| 資料查詢方式 | 依賴既有報表或提出查詢需求 | 以自然語言直接向資料提問 |
| 查詢門檻 | 可能需要熟悉 BI 工具、SQL 或仰賴 IT 協助 | 降低使用者提出資料問題的門檻 |
| 分析彈性 | 依既有報表欄位與設計進行分析 | 可依問題持續追問、探索不同分析方向 |
| 異常追查 | 需要人工比對報表與不同資料 | 可透過對話探索異常趨勢與資料關聯 |
| 資料使用 | 多以固定報表呈現資訊 | 可透過資料代理與企業資料脈絡進行互動分析 |
| 決策支援 | 先取得報表，再由人員判讀 | 更快取得資料洞察，輔助營運判斷 |
註：此表比較的是常見傳統 BI／報表使用模式與 BQCA 的對話式分析模式，並非所有 BI 工具的功能限制。BQCA 的分析品質仍取決於資料品質、資料模型、代理設定與權限治理。
Google BQCA 能為製造業帶來哪些優勢？
查詢更直覺 : 用自然語言提問，降低資料分析的使用門檻。
分析更有彈性 : 依照結果持續追問，探索更多數據關聯。
洞察更貼近營運 : 從產能、良率到設備數據，協助掌握營運變化。
減少查詢依賴 : 讓更多部門能自主探索資料，減輕重複性查詢需求。
議程亮點
- 報表總是慢一步？製造業營運決策的痛點
解析傳統 BI 與報表模式的限制，找出製造業數據決策的效率瓶頸。 - 不用寫 SQL，也能問數據！BigQuery 打造 AI 智慧數據助理
認識 Google BQCA 對話式數據分析，了解如何以自然語言與企業資料互動，降低數據查詢門檻。 - AI 數據分析如何兼顧效率與安全？ 落實企業資料存取控管
從資料治理、權限控管與敏感資訊保護，了解如何兼顧 AI 應用效率與企業資料安全。 - 成本結構與下一步
解析 BigQuery 與 AI 數據分析成本考量，掌握企業導入前的評估重點與規劃方向。 - 製造業智慧數據助理應用展示
適合參與對象
- IT / 資訊主管 : 希望降低重複報表需求與資料查詢負擔。
- BI / 資料分析團隊 : 想了解自然語言分析與 AI Data Agent 應用。
- 數位轉型 / AI 主管 : 尋找製造業 AI 導入的實際切入點。
- CIO / CTO : 關注雲端數據架構、AI 治理與成本。
講師
Leo Lin
羽昇國際 技術工程師
活動資訊
全程參與活動並回填問卷可獲得精美好禮
2026 年 11 月 25 日（三）｜14:00 – 14:40 |
活動地點：線上直播
數據即問即答！Google BQCA 打造製造業智慧數據助理
立即掌握製造業 AI 數據分析新方向
聯絡窗口：活動相關問題，請聯繫羽昇國際 陳小姐 (02)2656 – 5630 分機 959 service@wingwill.com.tw
注意事項：
❶ 活動採預先報名，主辦單位保留報名資格審核、異動議程內容等權利，資格不符不另行通知，敬請見諒。
❷ 活動前一週將寄發直播連結提醒函。
❸ 報名 E-mail 請務必填寫公司信箱，否則不列入予採計。
常見問題 (FAQ)
Google BQCA 全名為 BigQuery Conversational Analytics（BigQuery 對話式分析）。它是 Google Cloud 將 Gemini 核心 AI 模型深層整合進 BigQuery 資料庫所打造的企業級「AI 資料代理（Data Agent）」功能。
BQCA 的設計目標是讓使用者以自然語言與資料互動，降低 SQL 使用門檻。不過，實際分析仍需仰賴正確的資料模型、資料代理設定與權限管理。
適合評估應用於產能、良率、設備異常、品質管理及營運趨勢等資料分析場景，特別適合已累積大量企業數據、希望提升資料使用效率的製造業。
BQCA 並不是 MES、ERP 系統整合工具。企業需要先將相關資料透過適當的資料整合流程匯入或提供給 BigQuery 使用，再透過對話式分析探索資料。
不需要完全取代。傳統 BI 適合固定報表、指標監控與標準化視覺化；BQCA 則補充自然語言查詢及彈性探索能力，兩者可以互補。
企業應依 Google Cloud 服務適用的安全機制及自身需求，規劃資料存取權限、敏感資料保護、資料治理與安全設定，並依企業資安政策進行評估，不宜將 AI 應用視為免除資料治理的保證。
建議先盤點企業資料來源、資料品質、欄位定義、資料權限及實際分析需求，並選擇具體的業務場景進行驗證。
成本可能涉及資料儲存、查詢運算、AI 使用及相關雲端服務。實際費用依使用量、方案與服務設定而異，歡迎諮詢羽昇國際專業雲端顧問協助評估。
可以評估相關應用。前提是企業已具備可供分析的良率、設備及生產資料，並完成必要的資料整合與資料代理設定。
可先從單一高價值場景開始，例如產能分析或良率分析，盤點資料環境與資安需求，再由羽昇國際專業雲端顧問協助評估資料架構、應用設定及成本。
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團隊具備 Google Cloud 專業認證，我們不僅提供工具，更提供 AI 落地顧問服務，確保您的 AI 轉型路徑兼具生產力與資安合規，歡迎諮詢羽昇。