謝謝。很詳細的報告，看大家有沒有詢問或者是補充？
這是除了本來就規劃要開放的綠色企業憑證申請及宣告統計之外，還希望更專注在潔凈能源，包含綠電上，這個要不要先初步回應？
所以地熱已經有了，是不是？
沒錯。所以意思是不要等民間提需求，我們要主動盤點，而且特別是業界的需求，有些業界的需求，比如溝通的時候也不知道有 Open data，是跟我們要諮詢，但可以對於公開資訊的要求，轉譯成對於開放資料的要求，充實我們自己的 pipeline，這樣下次再有人問一樣的東西，也不用花這麼多的力氣，我想精神是這樣子，我覺得是非常重要的。
有嗎？Data 平臺很像沒有看到，看到的是水力購電的度數、水力機組大修的紀錄，這兩個是比較像的，或者你指的是這兩個。
瞭解，本來就有水力發電相關的放到再生能源裡面，但這邊希望不要擴展到一般性的水情，也就是會不會有旱災、水庫清淤之類的這一些題目，意思應該是這樣子。
我看起來很像沒有都列進去，但反正沒有關係，就回去把水力相關的放到再生能源當中，看是不是可以這樣處理？
對，這裡的區域是北中南東四分位或者是比本來的更細？
因為大概 10 年前在討論這個題目的時候，有聽過一種說法是，如果顆粒太細的話，會影響到某些用非常多電公司股價之類的，也就是可以完全用電就估計出產能，但因為用的那個非常清楚，所以大概就是它了，變成我們去顆粒化、把它到最小統計是沒有意義的，因為那個統計區就只有他會這樣子用電。後來台電自己也有一些調整。
在這種情況之下，舉例來講，可以等待一段時間後來更新，也就是那種細的顆粒度經過某段時間之後，像我們協調即時果菜存量資料一樣，如果果菜存量當天就釋出，當然就喪失調節市場的功能，但等 24 小時釋出，所有的人就覺得無所謂，有時很精細的顆粒度，你願意在時間尺度上稍微讓一下，等股票交易結束之後再公開還是怎麼樣，相對上比較沒有問題。
我想因為這邊說之後會來討論，我們還是希望盡可能細的精細度，但如果是有這一方面，包含營業秘密等等的考量，與其我們就把可用性破壞掉等等，還不如說我們接受某些顆粒度是稍微晚一點釋出，以上。
還有沒有其他要詢問或者是補充的？沒有的話我們就這樣子。
（報告案：主題六）
謝謝。目前看起來是以衛福部的為主，看大家有沒有要詢問或者是補充的？
對，就是資料品質，這部分之前有沒有討論過？
像 2 歲以上的部分，跟這個格式什麼都是相同，只是主責不同而已，像這個部分之前有盤點過嗎？
對，至少有連續性的部分。
嘉凱委員剛剛的詢問，也就是是不是有違規的紀錄，也就是你們已經檢證過，而且確實有影響到補助的部分。
特別可以問一些地方政府，像在公托、準公托等等，其實這些題目大概都討論過，也就是災害潛勢是不是會影響房價，在土壤液化那一波都討論過了，也就是整個社會已經有凝結到某一個情況是大家可以接受的，也就是社會規範，這些也不需要我們自己從頭想，也就是包含地方政府，大概都應該都有處理過類似的題目，也可以問一問。
看大家有沒有其他詢問或者是補充的？
謝謝。有沒有其他意見？
確實，demand side 常常價值比較高，因為我們政府通常對 demand side 比較沒有控制力，不然信令統計資料就不用花錢買了。通常 demand side 中間會有服務供應商，就要變成服務供應商也認同資料共好、數據公益等等的價值，才願意投資到 data pipeline 裡面。
老師講得很好，如果我們讓大家知道投入數據，對自己有什麼好處、對社會公益有什麼好處，以至於不投入的人會違背社會期特的話，在那個領域就會有成功案例，但這可能沒有辦法跨領域去說，好比像公衛這邊已經有一些 norm 了，但是很難立刻變成長照也要有相同的 norm，事實上是不同的供應者，所以我覺得還是需要建立標竿案例。
這也是為什麼叫「多元創新司」，不是直接叫「資料司」的其中一個原因，我們希望有多元創新的案例，不只是 suplier，而是從需求端呈現出來，不過這個挑戰很大，所以司長的工作量很大（笑）。
我想之後會有一些標竿案例，我們也會著重在老師所說的，特別是 demand side 貢獻手上的資料，以至於服務品質增加的重點，這是數據公益很重要的一點。
看大家有沒有要詢問或者要補充的？
我有一個 meta 的問題，像這些表格貼到簡報當中，顯然本來都是試算表，所以這些高應用價值領域的預計開放、已開放的資料集本身是不是可以是一個資料集？我也是看到這個表格在想出來的；我不確定我們現在的統計是用 PPT 來做這個統計或者是 Ragic 或者是試算表之類的系統？大家怎麼統計這件事？先請衛福部來回答。這張表本身要變成資料集，對你們來說會不會很困難？
所以技術上並不困難，因為已經存在某個承辦人的硬碟當中，現在只是要有一個一致的格式填報而已，像瀑布或者是漣漪，我覺得還是要讓各界比較清楚來分析從他投了這個石頭到擴大，大概花了多少時間且擴大到哪裡去，當然我們完全都是公開透明，但每次都要回來看簡報第幾頁的話，我覺得是加深資料清洗的負擔，我的想法是這樣。
所以，我覺得是不是先請多元司想一下，可能不急著這次會議之後立刻轉成資料集，但規劃一下是不是有可能大家共用某種預計開放、已開放，現在誰承辦，也就是剛剛的那些簡報當中共用欄位，也不一定要全部填滿，這樣的話，至少也許下一次再回來看因為各界的建議，所以又多了哪一些高應用價值資料的時候，我們自己可以用機器可讀的方式來做一些視覺化或是判斷，就規劃看看，不是這一次規劃完之後，就要立刻轉成資料集。
我們自己部裡是 Ragic 在地端、Google Workspace 在雲端，但是端是落地的本地雲，海纜斷掉也還可以用；我想這個應該是沒問題，在資料協作上盡可能讓後端不用反覆複製貼上，我覺得是非常好的方向，是不是多元司就往這個方向來規劃。
再看大家對於這個資料集，有沒有更多的想法？
如果沒有的話，這個部分就先這樣，我們再往下。有沒有臨時動議？
看各位委員有沒有最後要跟我們分享什麼？如果沒有的話，我們就提早半小時結束，謝謝。
我們正式開始紀錄。我也沒有準備致詞。
我們談了什麼，就是這些事情。
就我主持的。其他目前還在規劃系統，但是以我主持的開始。
我們目前測試過的自動辨識，有一定的準確率，但是還是要花一點人工。
維然這一方面很專業，因為他之前就是做這個題目。他現在是全面導入機器學習的專家。
就是 AI in the loop，人還在。
但是重複性工作當中盡量導入。
我們是不是要介紹一下，維然是不是要自我介紹一下？從拉網路線開始的。
我們有一些分工，就是我們自己試出來的做法，像 Zero trust 這些，或者是機器學習的應用，兩署是我們的使用者，也不會收他們的錢，產業署跟資安署也會用這個產品，分別會去讓資服業者、資安業者知道現在有這一套做法在擴散。
維然有個四色定理的概念，我們去做任何應用的時候，相鄰的兩層並不會找同一個 vendor，好比像微軟在這一層（Azure AD），我們在上下層就不會用微軟的產品（Intune、M365），而且每層都有兩個以上的解決方案，確保互通性。資服業者會幫我們 maintain，不是都我們自己來維護。
是哪間新創？
謝謝。
請同仁自己講一下？
謝謝。看 Isabel 要不要介紹？
後來有看到那位留言說「不是二等艙，而是沒上飛機」的朋友，張教授，寫了好幾篇。
他有一套 ontology，哲學功力深厚，很有見地，受益良多。
請院士指導。
