先讓資料被理解
透過 Ontology 定義實體、欄位、關係與規則，讓不同來源的資料能用同一套語言被管理與交換。
From Data to Evidence
資料要被信任，不能只靠資料庫保存。
再讓資料被驗證
透過 Hash、Merkle Tree、IPFS 與 TSA，為資料建立完整性、批次驗證、內容追溯與時間證明。
最後讓資料被稽核與運用
透過 API、Dashboard、Audit Trail 與角色權限，讓管理者、稽核者、供應鏈或使用者能在合適權限下查詢與驗證。
Trust Flow
從資料產生到第三方稽核，每一步都保留可驗證證據。
設備、文件、影像、表單、產品履歷、研究資料或既有系統資料進入平台。
定義實體、欄位、關係、角色權限與驗證規則，讓資料能被理解、交換與長期維護。
為資料或批次資料建立不可逆的完整性指紋，不公開原始資料也能進行完整性驗證。
將大量資料指紋聚合成 Root Hash，支援批次資料驗證與單筆抽驗。
保存關鍵證據、檔案與內容指紋，形成可追溯的外部驗證線索。
為 Root Hash 或關鍵證據加上可信時間證明，避免資料事後補登卻難以辨識。
將經過驗證與時間證明的 Root Hash 錨定為可供第三方查核的信任節點。
透過 API、Dashboard、DPP 查詢頁或稽核介面提供資料查詢與驗證結果。
記錄資料建立、修改、簽核、查詢與驗證行為，並依角色控制可見範圍。
Core Modules
每一個技術選擇，都要能回答一個稽核問題。
Ontology 語義建模
解決的問題：資料來源不同、欄位名稱不同、使用者理解不同，導致後續查詢、交換、稽核與 AI 應用都容易失準。
道易怎麼用：先定義產品、材料、設備、批次、人物、作品、事件、地點、組織與文件等核心實體，再定義欄位、關係與規則。
- 資料欄位有一致語意
- 支援跨系統整合
- 支援語意搜尋與知識圖譜
- 支援資料驗證與規則檢查
Hash / Merkle Tree
解決的問題：大量資料若只靠人工比對，不但負擔高，也難以快速驗證特定資料是否被修改或是否屬於某批可信紀錄。
道易怎麼用：先為單筆資料建立 Hash 指紋，再透過 Merkle Tree 將多筆資料聚合成 Root Hash。
- 單筆資料完整性驗證
- 大批量資料快速抽驗
- 降低人工查核負擔
- 支援第三方稽核場景
IPFS 與證據保存
解決的問題：檔案、影像與附件若只存在單一系統，後續很難證明內容未被替換，也容易失去追溯線索。
道易怎麼用：將關鍵證據、檔案或內容指紋保存於可追溯架構，記錄資料與證據之間的關聯。
- 內容指紋追溯
- 降低單點竄改風險
- 讓證據與資料紀錄可互相對應
- 支援長期保存與外部查核
TSA 時間戳與 Root Hash 錨定
解決的問題：資料在什麼時間存在，是稽核與爭議處理中的關鍵；缺少可信時間證明時，資料容易被質疑。
道易怎麼用：將 Root Hash 或關鍵證據送出時間戳驗證，並保留可供查核的時間證明與錨定紀錄。
- 證明資料在特定時間點已存在
- 強化稽核與爭議處理能力
- 讓批次資料有清楚時間邊界
- 支援外部查核者驗證
API 與異質系統整合
解決的問題：企業與機構通常已有 ERP、MES、IoT、資料庫、前台網站或第三方系統，可信資料平台必須能串接既有流程。
道易怎麼用：依資料來源、角色權限與查詢場景設計 API，串接既有系統、設備資料、前台 DPP 頁面與稽核查詢流程。
- 降低重複輸入
- 串接既有營運流程
- 提供查詢、驗證與資料交換接口
- 支援 PoC 到正式平台擴充
AI / AIoT 校驗
解決的問題：現場資料、影像、文本與感測資料常需要先被擷取、辨識或檢查，否則進入平台時可能已不完整。
道易怎麼用：依場景導入 OCR、語意擷取、影像辨識、設備資料串接或異常偵測，協助資料先被整理與初步校驗。
- 降低人工輸入負擔
- 提升資料蒐集效率
- 協助發現異常資料
- 支援現場流程資料化
Audit Trail 與角色權限
解決的問題：可信資料不只需要證明資料內容，也需要知道誰建立、誰修改、誰查詢、誰驗證，以及不同角色能看到哪些資料。
道易怎麼用：建立操作紀錄、角色權限、查核結果與資料狀態，支援不同角色的查詢、驗證與治理需求。
- 操作行為可追蹤
- 權限邊界清楚
- 查核結果可回溯
- 支援內控、外部稽核與長期維運
Technology to Solutions
同一套可信資料底座，支撐不同產業場景。
數據信任鏈與高效稽核平台
以 Ontology 建立資料模型與稽核規則，透過 Hash / Merkle Tree、TSA、Root Hash、Dashboard 與 API 建立快速抽驗與對外佐證能力。
DPP 數位產品護照
以 Ontology 定義產品、材料、製程、碳資訊與回收欄位，串接後台與 QR 查詢頁，並視需求保留資料完整性證明。
AI-Ontology 知識平台
以 Ontology 定義人物、作品、事件、地點、組織與文件關係，結合 OCR、語意擷取、Knowledge Graph 與後台治理。
AIoT 回收履歷整合
串接設備、感測器與影像辨識，定義回收履歷流程節點，並以數據信任鏈保留後續稽核證據。
Recommended Start
先找出資料信任鏈最需要補強的一段。
適合已有資料平台，但缺少驗證、時間證明或稽核流程的團隊。
輸出：資料來源盤點、稽核節點盤點、信任缺口分析、技術導入優先序。適合想用一個產品、一條流程或一批資料先驗證 DPP / ESG 可行性的團隊。
輸出：欄位藍圖、查詢頁或 Dashboard 原型、Hash / Merkle 驗證流程草案、MVP 範圍建議。適合有大量文本、人物、作品、事件、地點或研究資料，需要整理成知識平台的團隊。
輸出：核心實體與關係草案、查詢場景盤點、OCR / 語意擷取流程建議、平台模組優先序。