演講分享 · Talk
CRM 情境下的 Data 與 AI Agent 落地方式
在「數據人之夜」的一場分享。從 CRM 的資料底層講起：多來源的顧客資料怎麼清整成一層標準化的 Data Model，零散的分析需求怎麼收斂成一套可複製的分析框架，GenBI 與 Context Layer 又怎麼撐起 AI Agent；最後把數據真正接到決策與行動，而不是停在圖表。
這場會談到
- 規模化 CRM 裡，資料怎麼用 OneID 整合、清整成一層標準化的顧客 Data Model。
- 把破碎的分析需求收斂成一張方法地圖，顧客分群、顧客旅程都是其中一列。
- GenBI 一路演進最後都卡在 Context：為什麼 Context Layer 才是關鍵。
- Context Layer 不只給人看，更要設計給 AI Agent 用；人負責設計與掌控整套。
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延伸 · 實際操作
用開源工具落地數據分析 Agent
這場談的觀念，怎麼一步步做出來：在 Claude Code 上跑 WrenAI 開源版，裝 → 連上資料庫 → 用問的查詢 → 建語意層 → 部署上線。附一支 2 分鐘的操作影片。