叩問AI時代：阻礙數據分析的「壁壘」真面目及其突破口 | ThinkingData「Data→AI Meetup 2026」4月17日於虎之門之丘舉行
思凌科數據股份有限公司（ThinkingData Co., Ltd.）於2026年4月17日舉辦了「Data→AI Meetup 2026」。本次活動聚焦於AI技術不斷進化的時代中，阻礙數據分析的組織和流程挑戰，數據分析師和專家們共同探討解決方案。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月1日 19:30
- 🔍 收集: 2026年4月1日 16:47
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月21日 11:37（收集後474小時49分鐘）
## 活動概要
活動名稱：Data→AI Meetup 2026 ～從數據到AI，打造真正的AI代理團隊～
日期：2026年4月17日（週五）13:00～18:00（會後派對18:00～）
會場：貝爾薩爾御成門塔（東京都港區芝公園1-1-1 住友不動產御成門塔3F・4F）
參加費用：免費（需事前報名）
名額：250名
主辦單位：思凌科數據股份有限公司
免費報名參加
本次活動將邀請在第一線奮戰的數據分析師們，共同討論一個核心主題。
## 即使AI不斷進化，為何現場課題依然存在？
2026年，AI技術在預測和因果識別方面取得了驚人的深化。然而，在遊戲營運現場，原始且本質的課題仍然堆積如山。
- 「團隊內部指標定義不一，討論無法咬合。」
- 「數據量龐大，但關鍵的『下一步』假設卻無法建立。」
- 「AI的預測結果，如何落實到現場的具體策略中，不得而知。」
這些都是無論導入多麼高階的AI，如果基礎的「組織」和「流程」沒有完善，就必然會面臨的，可謂數據利用的「壁壘」。
## 小組討論：如何突破數據分析的「壁壘」？
本次會議將匯集引領業界的數據分析專家，徹底討論這個「壁壘」的真面目。
- **釐清應委託AI的領域與應由人類負責的領域**：AI負責效率化，而人類應負責的「定性判斷」和「治理」的界線在哪裡？
- **基於實際數據的具體解決方案**：不談空泛的理想，而是提出在實際遊戲商業現場累積的、為了在2026年取得勝利的行動計畫。
- **邁向行業標準化之路**：各公司個別面對的課題，應如何提升為整個行業的「標準」並提高效率？
## 從現場的「真實」中，萃取明日可用的「突破口」
登壇者包括國內頂尖的發行商，以及支援過無數遊戲作品的顧問，他們都對數據的甜酸苦辣瞭如指掌。
本次小組討論不僅僅是分享成功案例，更會深入現場的痛點，排除表面討論，萃取本質性的見解。目標是將數據分析從單純的報告製作，轉變為真正將AI力量轉化為業務成長。
活動名稱：Data→AI Meetup 2026 ～從數據到AI，打造真正的AI代理團隊～
日期：2026年4月17日（週五）13:00～18:00（會後派對18:00～）
會場：貝爾薩爾御成門塔（東京都港區芝公園1-1-1 住友不動產御成門塔3F・4F）
參加費用：免費（需事前報名）
名額：250名
主辦單位：思凌科數據股份有限公司
免費報名參加
本次活動將邀請在第一線奮戰的數據分析師們，共同討論一個核心主題。
## 即使AI不斷進化，為何現場課題依然存在？
2026年，AI技術在預測和因果識別方面取得了驚人的深化。然而，在遊戲營運現場，原始且本質的課題仍然堆積如山。
- 「團隊內部指標定義不一，討論無法咬合。」
- 「數據量龐大，但關鍵的『下一步』假設卻無法建立。」
- 「AI的預測結果，如何落實到現場的具體策略中，不得而知。」
這些都是無論導入多麼高階的AI，如果基礎的「組織」和「流程」沒有完善，就必然會面臨的，可謂數據利用的「壁壘」。
## 小組討論：如何突破數據分析的「壁壘」？
本次會議將匯集引領業界的數據分析專家，徹底討論這個「壁壘」的真面目。
- **釐清應委託AI的領域與應由人類負責的領域**：AI負責效率化，而人類應負責的「定性判斷」和「治理」的界線在哪裡？
- **基於實際數據的具體解決方案**：不談空泛的理想，而是提出在實際遊戲商業現場累積的、為了在2026年取得勝利的行動計畫。
- **邁向行業標準化之路**：各公司個別面對的課題，應如何提升為整個行業的「標準」並提高效率？
## 從現場的「真實」中，萃取明日可用的「突破口」
登壇者包括國內頂尖的發行商，以及支援過無數遊戲作品的顧問，他們都對數據的甜酸苦辣瞭如指掌。
本次小組討論不僅僅是分享成功案例，更會深入現場的痛點，排除表面討論，萃取本質性的見解。目標是將數據分析從單純的報告製作，轉變為真正將AI力量轉化為業務成長。