數據分析的目的是將一大批看來混濁並雜亂數據進行信息蒐集、分析和歸納，以找出研究對象的內部潛在規則。在產品的整個壽命週期，包括從市場調研到歸納分析和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析預測，以提升有效性。

• 1. 確認並檢查需求(Inspect)
• 2. 收集並取得數據(Collect and Obtain data)
• 3. 處理、分析並清理數據(Data Analyze and Data Cleansing)
• 4. 數據建模(Modeling data)

公司的研發與維運團隊以交付高品質的軟體與穩定的線上環境運行為首要目標，以敏捷式開發為主要方法，理解客戶需求，快速進入用戶情境，理解並提出更好的需求設計，追求用戶最高滿意度。研發流程中的持續整合與佈署，有效管理功能需求分支與合併、維持系統版本穩定並持續佈署方法提供穩定的交付結果，有效支持軟體開發全流程。

1. 持續整合與持續佈署(CI/CD)
2. Micro service
3. 高壓與即時運算
4. SRE

金融產業為發想，根據集團及客戶需求，提供完善且多方位的數據分析及系統開發服務。包括自動化監控、警示、大數據分析預測客製化模組系統構建，AI Deep learning 框架設計、導入以及大數據庫建立、完善、分析、整合串聯等，改變集團及企業運營管理決策方式、為集團及企業提供有效商業化決策。

• 1. 數據篩選、分析
• 2. 自動化資料、監控、警示
• 3. 報表模組定製