傳統架構成為 AI 創新瓶頸
AI 技術改變營運模式，傳統資料庫無法即時回應 AI 應用需求，且數據分散於各個孤島，導致整合與清洗過程極為耗時，阻礙業務創新與成長
數位整合應用
MongoDB
MongoDB Atlas──全球最受歡迎的 NoSQL x AI-Ready 全方位資料平台
Introduction
從資料庫到資料平台，驅動企業數位轉型與 AI 應用落地
在企業數位轉型與 AI 應用普及的趨勢下，數據已成為企業最重要的戰略資產。然而，傳統關聯式資料庫在面對多元數據類型、快速變動的業務需求和 AI 模型訓練所需的大規模資料處理時，往往受限於僵化的資料結構、擴充成本高與跨系統整合困難等問題。企業需要更彈性、可擴展的資料管理方式，來支援數位化業務與 AI 應用的發展。
MongoDB 是全球最受歡迎的開源 NoSQL (非關聯性) 資料庫，其高彈性、高效能、易於擴充的優勢，讓企業能夠用更少的時間處理巨量資料，大幅提升開發效率。MongoDB 提供的雲端服務 MongoDB Atlas ，更將資料庫、搜尋引擎、數據分析與 AI 能力整合為一，不再只是資料儲存工具，而是作為 AI-Ready 的智能數據平台，幫助企業真正實現數據驅動的業務成長。
傳統資料庫挑戰
多元數據管理困難
傳統資料庫僵化的資料架構，讓企業需要採用多套系統處理複雜且多樣的數據類型，不僅維運成本上升，更影響決策效率和準確度
缺乏即時分析能力
企業期望透過統一平台實現快速決策，但傳統資料庫的分離架構無法支援資料即時操作與分析，決策速度受限
實現從原型到上線的敏捷開發
透過應用為導向的 JSON 文件模型 (Document Model) ， UI/UX 原型設計可直接轉為可用的資料模型，無需複雜的 ORM (Object-Relational Mapping) ，真正實現「所見即所得」的敏捷開發流程
開發與交付速度提升 3–5 倍
無需繁複的資料轉換與關聯設計，原型即可作為實際資料結構使用，大幅縮短開發時程，加快產品與服務上市速度
快速因應需求變化，營運不中斷
資料結構可隨業務需求彈性調整，新功能與新欄位無須停機即可上線，避免系統升級影響既有服務，降低營運風險
降低溝通與維運成本
資料結構直觀對照應用邏輯，讓開發、產品與營運團隊有共同語言，減少誤解與反覆修正，提升整體協作效率
MongoDB Atlas：全方位雲端資料平台
MongoDB Atlas 不只是一套資料庫，而是一個整合交易、搜尋、即時分析與 AI 向量檢索的 AI-Ready 全方位雲端資料平台。透過單一 API，打破傳統數據孤島困境，大幅降低系統複雜度，加速應用開發與創新落地。
核心功能
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Atlas Database：核心分散式資料庫
全代管的 NoSQL 文件型資料庫，採用 JSON 文件模型，能自動化調整運算與儲存資源，透過副本集與分片技術 (Sharding) ，確保高可用性與擴展性
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Atlas Search：全文檢索功能
內建全文檢索功能，無需額外架設 Elasticsearch 等第三方系統，支援模糊比對、自動補全與語言分析，能依資料變動自動更新搜尋結果，強化搜尋體驗
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Atlas Vector Search：生成式 AI 與向量搜尋
作為 RAG (檢索增強生成) 架構的核心基石，能讓大語言模型 (LLM) 即時存取企業內部資料，透過語義搜尋而非關鍵比對，強化 AI 回答能力、消除 AI 幻覺，加速智慧應用落地
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Stream Processing：串流資料處理
開發者可以即時處理流動中的數據，能夠直接讀取來自 Apache Kafka 或 MongoDB Change Streams 的即時數據流，並透過統一查詢語法，以 MongoDB Query API 來撰寫串流邏輯
核心價值
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多雲與全球部署
MongoDB Atlas 可同時部署於各大主流雲，並支援跨區域、跨雲同步資料，，讓資料更貼近全球用戶，實現低延遲服務與高可用營運
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自動擴展與高可用性
Atlas 可依據即時流量自動調整運算與儲存資源，並在系統異常時進行秒級自動切換，從日常營運到突發流量高峰，都能確保 7×24 的穩定服務
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內建搜尋與 AI 向量能力 (Auto-embedding)
Atlas 原生整合全文搜尋與向量技術，將資料轉換為嵌入向量，賦予 AI 與搜尋引擎理解語意的能力，透過相似度搜尋取代單純關鍵字比對，更精準捕捉資料背後的涵義，加速 AI 創新應用落地
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滿足企業級資安與法規要求
Atlas 提供可查詢加密 (Queryable Encryption) ，資料在加密狀態下仍可查詢，即使擁有系統權限，也無法存取明文資料，提供資料關鍵防護
產業應用
MongoDB 適合資料結構多樣化、需要高擴充性、追求開發效率與 AI 應用的企業，各產業都有合適的應用場景：
零售與電商
在新零售轉型的浪潮下，零售商亟需整合來自官網、App、實體門市及社群媒體的碎片化數據，以實現全通路顧客體驗的實時洞察。MongoDB 文件模型的靈活架構，能輕鬆應對零售業多樣的商品屬性和資料結構，結合 Change Streams 與內建的 Stream Processing 技術，建構強大的事件驅動架構 (Event-Driven Architecture)。當消費者在前端進行搜尋、加入購物車等行為時，系統能即時觸發數據更新與運算，實現快速、精準的個人化行銷，例如：會員分群推播、銷售商品推薦等，將數據轉為營收動能。
金融服務業
在金融產業中，系統必須同時兼顧資料一致性、效能與即時反應能力。MongoDB 透過支援 ACID 交易與分片（Sharding）架構，能穩定管理數十億筆歷史交易資料，即使在高併發情境下，仍能維持系統持續且可靠的運作。結合強大的 Aggregation Framework，金融機構可在分散式環境中快速完成複雜的財務統計與即時查詢，打造可即時回應的智慧收支帳本，實現毫秒級的資料存取體驗。作為高效能的營運資料庫，MongoDB 亦可作為防詐中台的核心，整合多維度交易特徵，並與機器學習模型協同運作，即時進行風險評分與異常行為判斷，協助企業在極短時間內識別潛在威脅，全面守護用戶資產安全與品牌信任。
醫療生技業
在高度依賴非結構化醫學資料的醫療與生技產業中，如何有效運用龐大的臨床與研究資料，成為創新與合規的關鍵。MongoDB Atlas Vector Search 協助企業將大量臨床試驗數據、生醫研究論文與法規文件，轉化為可即時搜尋與比對的向量資料，讓知識不再分散、難以使用。結合生成式 AI 的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構，醫療保健公司可建立專屬的專業知識庫，使 AI 在完整的醫學與法規脈絡下，精準產出法律報告與研發摘要，避免脫離實務的推論結果。醫療生技業者能夠大幅提升研發與合規作業效率，並加速新藥上市時程，讓資料真正成為驅動創新與競爭優勢的核心力量。
遊戲業
遊戲產業最大的挑戰，在於如何在全球玩家同時在線的情況下，仍能維持即時反應與穩定體驗。面對高頻、即時的交易與互動需求，MongoDB 透過分散式架構，穩定支援每秒超過 170,000 筆交易，確保遊戲運作流暢、公平不中斷。藉由 Global Clusters 技術，遊戲資料可依玩家所在地就近存取，有效降低跨區延遲，讓全球玩家都能享有一致、即時的遊戲體驗。同時，MongoDB 支援全球化部署與不中斷的擴展與版本升級，即使在大型改版或活動高峰期間，也能維持零停機運作，協助遊戲業者穩定服務品質，守護玩家沉浸感與品牌信任。
MongoDB 指定策略合作夥伴 – 博弘雲端
博弘雲端作為 MongoDB 的指定策略合作夥伴，協助企業導入技術，並量身規劃符合企業成長藍圖的數位轉型策略。透過與 MongoDB 在台原廠顧問及客戶成功團隊的協作，提供從架構設計、資料與 AI 應用導入，到營運優化的在地化專業服務。針對多雲與跨雲環境提供最佳化配置建議，確保雲部署的穩定與安全。在降低風險的同時，加速創新落地，讓 MongoDB 的價值真正轉化為商業成果。
