透過專屬分析團隊提供更聰明的支援
Sourcefit 提供大數據外包服務，支援日常數據任務和複雜的分析專案。從資料收集和清理到先進的建模和報告，我們的專家能夠適應您的工作流程，並提供可靠、適用於業務的情報。
透過外包大數據服務，企業不僅能避免基礎設施成本，還能根據需求彈性擴充分析能力。Sourcefit 提供的支援服務兼具靈活性與可擴展性，並專為配合您的業務成長而設計。
可靠且透明的分析作業
我們提供靈活的大數據支援，可以從個別分析師擴展到專門的分析團隊。結構化的入職、明確的資料指導方針以及可衡量的 QA 流程可確保準確性、一致性與可靠性。客戶成功經理和帳戶監督可讓專案保持一致、透明且以績效為導向。
我們的安全交付中心與嚴謹的工作流程，能有效保護敏感資訊與分析基礎架構。憑藉 17 年的外包經驗，以及分別位於菲律賓、南非、多明尼加共和國和馬達加斯加的團隊，Sourcefit 提供具備可擴展性、符合規範且廣受全球信賴的大數據外包服務。
我們提供的大數據與分析服務
資料收集與整合
彙集來自多個來源的資料並加以規範化，以確保下游分析的準確性和一致性。
資料清理與準備
將格式標準化、消除重複，並將原始資料精煉為高品質的輸入，以獲得可靠的洞察力。
資料倉儲與管理
設計和管理可擴充的儲存解決方案，以保持資訊可存取、安全且易於查詢。
商業智慧與報告
開發儀表板和報告，提供清晰、可行的洞察力，以指導領導決策。
預測分析與建模
使用 AI 和統計模型來預測需求、識別風險和預測市場趨勢。
機器學習支援
協助模型訓練、資料標籤和驗證，以加速人工智慧驅動的計畫。
AI 創新（2026 年）及人力資源創新（2025 年）類別的史蒂維金獎得主
企業為何要將大數據外包給Sourcefit
跨產業的成熟經驗
我們支援金融、電子商務、醫療保健和製造業的大數據外包專案，結合領域專業知識與先進的分析技術。
可擴充的分析支援
我們的交付中心提供全天候服務，可快速從小型專案擴充至企業部署。
成本效益高且透明
我們的成本加成計費模式消除了隱藏費用，並將風險降至最低。
AI 驅動的洞察力與預測
從自動化到機器學習，我們將人工智能工具整合到大數據工作流程中，以獲得更快、更準確的結果。
安全且合規的資料管理
強大的基礎架構、保密協議和嚴格的資料管理規範，可確保敏感資訊受到保護。
大數據與分析外包定價
每位全職員工的月費（居家辦公）。在辦公室工作的員工每月另加 100 美元。
| 職位要求 | 外包 |
|---|---|
條目
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$1,250 |
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中
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$2,000 |
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資深
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$2,700 |
費率包含哪些項目。上述所有費率均為全包式。其中包含員工的薪資與法定福利（按成本轉嫁並於您的發票中逐項列明），以及我們收取的 395 美元固定管理費。此費用涵蓋合法僱用及當地人力資源團隊、招募服務、配備雙螢幕與耳麥的 i5 電腦、全年無休的 IT 支援與安全託管網路、安全認證與保險、培訓與品質管控、客戶成功管理，以及Knit 勞動力平台。 我們不收取任何設定費、招募費、工作站費、離職費或團隊轉移費。若工作性質適合，亦可採用基於產出的計價方式，該方案同樣基於透明的框架，並會明確顯示單價計算方式。
美國一名初級分析師的年薪（不含福利）介於 80,000 至 100,000 美元之間。
費率由執行長安迪·沙赫特爾（Andy Schachtel）於 2026 年 11 月進行審核
常見問題
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大數據與分析外包的費用是多少？
Sourcefit該公司的大數據與分析服務費率如下：每名在家工作的全職員工，初級分析師每月 1,250 美元、中級分析師每月 2,000 美元，而資深數據分析師、工程師及科學家則為每月 2,700 美元。在辦公室工作的員工每月另加收 100 美元。各費率均為全包式：包含按成本計算的薪資與福利，以及 395 美元的管理費。 我們不收取任何設立、招募或退出費用。若工作性質適合，亦可採用基於產出的定價模式，該模式同樣建立在透明的框架之上：我們會說明單價的計算方式，讓您確切了解所支付的費用對應哪些服務。
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管理費是否會在此費率之上另行加收？
不。這筆費用已包含在本頁面的每項費率以及每份報價中。1,250 美元的費率中，約有 855 美元是按成本計算的薪資與福利，加上 395 美元的費用。您絕不會在所獲得的報價中看到這筆費用被額外加計。
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月費包含哪些項目？
合法僱用及符合當地法規（由在地人力資源團隊負責）、人才招募、配備雙螢幕與耳麥的 i5 電腦、全年無休的 IT 服務台、安全的託管網路、我們的安全認證與保險、培訓與品質管理、客戶成功管理，以及Knit 勞動力平台。對於辦公室職員，此方案還涵蓋辦公座位、辦公室網路及水電費。
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Sourcefit 能以多快的速度組建一支大數據與分析團隊？
大多數大數據與分析職位的招募、面試及入職流程通常在兩至三週內完成。至於實際投入運作的機器學習工程師，則可能需要更長的時間。您將負責面試並遴選數據分析師、工程師及科學家。
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誰負責團隊的日常管理工作？
這取決於您的選擇。多數客戶會直接管理團隊：資料分析師、工程師和科學家向您的經理彙報，並在您的流程與工具框架內工作，而Sourcefit 則在幕後負責處理僱傭、人力資源、設備、資訊科技及品質支援等事宜。若您不希望參與日常管理，我們的Sightline模式將建立一支自主運作的團隊，該團隊由專屬的Sourcefit 團隊負責人及品質管控層級負責，依據約定的服務水準協議（SLA）交付成果，同時仍直接向您彙報，並以您的關鍵績效指標（KPI）為準，而非我們的指標。 Sightline 將另行報價。
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該團隊能否在我們現有的系統內運作？
是的。資料分析師、工程師和科學家會依照您的存取規則，在您的資料與商業智慧（BI）平台上進行作業，例如 SQL、Python、Snowflake、BigQuery、Databricks、dbt、Power BI、Tableau 及 Looker。您將保留每個帳戶的所有權，且當有人離職當日，其存取權限即會被撤銷。
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大數據與分析服務的外包是否安全？
Sourcefit 直接持有 ISO 27001:2022 及 ISO 27701 認證，已通過 PCI DSS 驗證，具備 SOC 2 報告，並在必要時簽署 HIPAA 業務合作夥伴協議，其資料處理作業亦符合 GDPR 規範。居家辦公的員工透過 VPN 使用公司管理的電腦進行工作，相關流量均經由 Cloudflare 路由。
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如果我們想將團隊納入公司內部，會發生什麼情況？
這支團隊歸您所有。如果您決定將他們轉移至您自己的實體，或帶走他們，他們便會隨您而去。無需支付轉會費、買斷費或轉換費。
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在菲律賓市場中，「資料科學家」一詞究竟代表什麼？我們是否能掌握實際應用機器學習的技能？
大多數菲律賓的資料科學家都是具備一定建模經驗的優秀分析師；而具備生產環境經驗的機器學習工程師則較為稀少，其薪資水準也高於資深級別。我們會與您坦誠地釐清職位範圍——無論是分析工程師、商業智慧開發人員、資料工程師或機器學習工程師——並在您面試前，透過多張資料表的 SQL 實作練習及一項簡短的 Python 任務來進行能力測試。
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專職的離岸資料工程師，還是資料顧問公司？
針對範圍有限的專案（例如系統遷移或資料倉儲重建）提供顧問服務。在貴方技術主管的領導下，指派專職工程師或分析師負責持續的資料管線、建模及商業智慧（BI）相關工作。判斷標準在於：您是否希望三年後將此人納入貴公司薪資名冊；若答案為肯定，則安排專職人員。
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我們可以期待哪些工具和技能呢？
SQL、Python 以及一種 BI 工具（Power BI、Tableau 或 Looker）是基本要求。具備 Snowflake、BigQuery 或 Databricks 雲端資料倉儲經驗以及 dbt 經驗者雖屬可選條件，但此類人才庫較小，因此招募時間會稍長一些。Azure DP-203、AWS 資料分析或 SnowPro 等認證僅供參考，並非保證；我們會進行實際測試。
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我們該如何保護專有資料集和客戶資料？
分析師將在您的環境中，透過指定帳戶以最低權限方式進行作業，使用公司管理的電腦並透過 VPN 連線，且根據您的政策要求對本機儲存空間進行嚴格管控，以確保資料始終保留在您的租戶內。保密條款與 IP 位址指派均載明於服務條款中，且Sourcefit的 ISO 27001:2022 與 ISO 27701 管控措施、符合 GDPR 的資料處理規範，以及 HIPAA 業務合作夥伴協議，均將視需要適用。
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程式碼、模型和儀表板的所有權歸誰所有？
確實如此。所有內容皆建置於您的儲存庫與 BI 租戶中，並作為預定交付項目記錄在案，且不會隨人員離職而流失。
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我們需要多少時區重疊？
分析工作通常有三至四小時的核心重疊時段；資料處理流程的執行與報表更新時間安排與菲律賓的日間時段相符；若該職位需直接對接利害關係人，則可提供完整的美國時區班次。澳洲與英國的時區則自然重疊。
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新聘用的資料分析人員需要多久才能發揮生產力？
招募人員需時兩至三週，隨後再花費四至八週，即可熟稔貴公司的倉儲及業務定義。以文件形式記錄的指標定義是加速進程的最大關鍵，若貴公司尚未制定相關定義，我們將協助您撰寫。
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與本地數據分析師相比，離岸數據分析師的薪資如何？
美國一名初級分析師的年薪（不含福利）介於 80,000 至 100,000 美元之間。 若換算成美元，澳洲同類職位的薪資水準與此相近，而英國的薪資則略低；在這三個市場中，當地薪資水準均為海外薪資的數倍。根據Sourcefit的數據，大數據專家的月薪（全包）介於 1,250 至 2,700 美元之間，其中稀缺的技術棧人才薪資可達資深級別的頂端，或另行報價。
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在人工智慧時代，數據分析師這個職位還值得聘用嗎？
是的。人工智慧能加速 SQL 執行、程式碼編寫與視覺化呈現；但資料清理、指標定義、將利害關係人的問題轉化為具體問題，以及品質保證等工作，仍需仰賴人力，而大多數人工智慧專案的失敗，正是源於缺乏這些關鍵技能。分析師是推動貴公司人工智慧工作的關鍵角色，而非其犧牲品，因此我們招募的正是那些懂得善用這些工具的人才。