數創小聚 2026/06：Databricks Data + AI Summit 2026 對台灣資料團隊與 AI 專案代表什麼？

 📆 2026 / 06 /25 (四) 19:00 – 22:00

📍SkyCo 6F_ 台北市松山區南京東路三段287號6樓 (近南京復興捷運站)

📝 可以選擇 實體 ／線上(透過Zoom會議室）參與

 

活動簡介

你的團隊不是沒有 AI，是 AI 一直出不了 Demo。

 

模型有了、資料有了，但一到企業落地，就會遇到治理、監控與信任問題；這也是今年的 Databricks Summit 聚焦的議題：企業如何把 AI 應用與 Agent，真正推進到 Production。

Databricks 是全球資料與 AI 領導平台。從 Lakehouse、MLflow 到 AI Agent，一個平台整合資料工程、資料科學、機器學習與 AI Agent部署的完整流程，讓資料和AI團隊不再為工具切換而頭痛。

今年 Databricks Summit 的主題「Build Apps and Agents That Work」，也把過去一年企業 Data / AI 團隊的關鍵字 AI Agent、GenAI App、Lakehouse、Governance、MLOps，收束到一個更明確的問題：企業如何打造真正能進入 Production 的 AI 應用與 Agent？

但對許多台灣團隊來說，真正困難的不是「做一個 Demo」，而是如何讓資料、模型、應用與 Agent 在企業裡被治理、被監控、被信任，最後真的進到 Production。

這次小聚，我們邀請到Databricks的An-Lei 與 Paul，用多年協助企業落地 Data + AI 專案的實戰視角，分享在 Databricks  Data + AI Summit 的第一手觀察，並整理成今年企業 Data + AI 發展的幾個重要方向：從資料平台、AI 應用、Agentic Workflow，到企業治理與 production-ready AI 的落地條件。

這場分享不只整理 Summit 上的最新趨勢，也會幫助台灣資料團隊判斷，在企業 AI 走向 Production 的過程中，哪些方向才是真正值得優先關注的重點。

 

 

活動大綱

・Data + AI Summit 2026 的大趨勢：企業如何把 data、AI、apps、agents 放在同一治理平台上，成功推向 Production

・企業 AI 專案常見的卡點

・Summit 精華分享和個人 Takeaways

・從 in-house 到 SA 的日常

 

適合對象

• 資料工程師、Data Analyst、ML Engineer、Data Scientist，想了解企業 AI 技術方向的最新動態

• App 開發者與 DBA，正在評估如何將 AI 能力整合進現有系統與資料架構

• 正在推動或評估 Data + AI 專案落地的 Tech Lead、Engineering Manager 與 Product Manager

• 業務主管、IT 決策者與企業主，想掌握 AI 投資方向與落地條件

• 任何想搞清楚「企業 AI 專案為什麼卡關、怎麼真的上 Production」的人

 

活動嘉賓

An-Lei Huang | Sr. Solution Engineer by Databricks

An-Lei 目前任職於 Databricks，擔任資深解決方案工程師（Sr. Solution Engineer），協助企業客戶思考如何以資料平台、治理架構與 AI 應用設計，推動 Data + AI 專案落地。
在此之前，她曾在台積電（TSMC）擔任資料分析 Team lead，並於美國 Facebook（Meta）擔任 Senior Data Engineer, Analytics 長達三年半，深度參與大型科技公司的資料分析工程。
她的資料工程資歷橫跨科技、半導體、金融與能源等多元產業，職涯足跡遍及台灣與美國。從美國《財富》500 強保險公司 MassMutual 的 Data Engineer，到建築能源效率分析的起步歷練，再到如今站在 Data + AI 平台的第一線，她兼具 in-house 工程師與外部解決方案專家的雙重視角。

 

 

Paul Chen | Solutions Architect by Databricks

Paul 目前任職於 Databricks，擔任解決方案架構師（Solutions Architect），站在 Data + AI 平台的第一線，協助企業整合資料與 AI、推動專案真正落地到 Production。
在加入 Databricks 之前，他在聯發科（MediaTek）擔任 Senior Data Architect，主導企業級的資料平台與資料治理工程，將內部服務從 MVP 打造到正式上線、數月內擴展至 TB 級資料規模；設計自助式 ETL 入口，把資料上線時間從 14 天縮短到 2 天（減少 85%）；推動企業級的 Data Managed Framework 與 Text-to-SQL 能力，讓非技術人員也能輕鬆取用資料。在平台工程上，他管理 GCP 架構、打造Data Fabric管理 PB 級資料，並透過自動化 ELT 與架構優化大幅降低處理時間與雲端成本。
在此之前，他也曾在 AWS 擔任大數據雲端支援工程師（Cloud Support Engineer – Big Data），協助客戶調校 Hadoop 生態系與 ETL 框架，解決系統效能與穩定性的複雜問題；也在美光（Micron）擔任資料工程師，為全球 12 個據點建置與維運每日 TB 級的資料管線，並以機器學習解決品質問題、提升產線良率。
從美光與聯發科的內部工程師，到 AWS 與 Databricks 的外部技術夥伴，Paul 走過 in-house 與 vendor 兩端。這一路從工程師到架構師、從內部團隊到客戶現場的歷練，讓他不只談「該怎麼做」，更能談「實際做的時候會遇到什麼」。

 

 注意事項

一、報名與入場

活動提供「現場票」與「線上票」兩種票種，報名前請確認參加方式。每張票限本人使用，不得轉售或轉讓。現場票請依指示入場；線上票連結通常會於活動三天前寄出，請留意Accupass報名人信箱，若未收到可以與我們聯繫 (聯絡信箱：[email protected])。

 

二、改票與退票規則

如需更改票種，請於活動前五天透過 Email 或 Accupass 訊息聯繫主辦單位，逾期恕不受理。若票價不同，依實際票價補差或退差。 退票須於活動開始前八天依 Accupass 規範辦理，逾期（活動前七日內）不接受退票。退款依平台流程與手續費規定辦理。因個人因素（臨時有事、遲到、未登入等）未能參與者恕不退費。

 

三、活動異動與取消

若因天災、疫情等不可抗力因素延期或取消，主辦單位將公告處理方式並主動通知。延期者可保留票券，若無法配合新日期，可依公告退費。

四、影像與個資 活動過程可能錄影、拍攝或截圖，報名即同意影像可用於紀錄與宣傳。個資僅供聯繫與活動通知，不會提供第三方。

主辦單位保留調整活動內容、時間及講師之權利；未盡事宜以主辦單位及 Accupass 公告為準。