以Windows Server 2008兼顧成本、安全性及使用體驗
以Windows Server 2008兼顧成本、安全性及使用體驗
2008.03.31 |

明基電通在總部之下劃分了亞太、中國大陸、歐洲及美洲等四大IT區域中心,台灣不僅是亞太IT區域中心,更是全球的IT支援中心。以亞太IT區域中心為例,支援對象涵蓋日本、韓國、澳洲、印度等據點,當地人員透過遠端連結的方式,連線至區域中心使用所需的服務及應用程式,包括表單簽核、電子郵件、主管專用的決策支援系統等。

換言之,明基電通幾乎有高達百分之百的IT服務都已遠端化,外地據點已經不再看到伺服器的蹤影,員工更可不受地點限制,隨時連結主機使用各種IT服務。

也正因為如此,遠端連線就成為能否順利提供IT服務給所有員工的關鍵功能。明基電通原有環境以Windows Server 2000的Terminal Services為主,但仍需搭配其他品牌的解決方案,而在測試Windows Server 2008的RemoteApp功能並展現實質效益後,明基電通已經展開了升級及統合至單一平台的規劃。

全方位提升使用體驗

明基電通資訊技術服務中心基礎建設部王俊傑專案經理表示:「提供給使用者的功能愈多,問題就愈多。透過Windows Server 2008的RemoteApp,我們只需提供應用程給使用者即可,不必再像過去老是受困於輸入法、字型、C槽、桌面等瑣碎問題。使用者實際使用體驗的提升,也成為我們決定升級的關鍵。」

透過RemoteApp明基電通將所有應用程式以圖示標示於入口網站,使用者只需點選即可連結使用,亦可在桌面設定捷徑。如此一來,不僅免除使用者端的安裝設定作業,不再受電腦連線埠的限制,只需透過IE瀏覽器,即可讓使用者任何時間、任何地點,在任何電腦使用遠端連線服務,而且更有本機使用的操作感受。

此外,RemoteApp的連線速度明顯優於Terminal Server,大幅節省頻寬,更是改善使用體驗的要件之一。王俊傑經理指出:「測試之後,我們發現RemoteApp可節省對頻寬的需求,而且,RemoteApp是Windows Server 2008的內建功能,可以節省IT投資及管理的成本,無需額外投資其他品牌的產品,也免除了異質平台的狀況。」

明基電通資訊技術服務中心基礎建設部王汝素資深經理說明:「IT部門必須以十多名人力,24小時無休地服務全球多達七、八千名使用者,因此,我們希望儘可能地將IT環境保持在單一品牌,以降低整合及管理的複雜度。這也是我們考慮統一採用Windows Server 2008的RemoteApp功能的原因。」

值得一提的是,明基電通在Terminal Services的現行平台雖為Windows Server 2000,但在測試RemoteApp的過程中發現,從Windows Server 2000跳升Windows Server 2008的過程卻相當容易且平順,幾乎等同於從Windows Server 2000升級至Windows Server 2003。

**協助IT提升效率、降低負擔
**
另一個同樣能創造明顯效益的重要功能,當推Session Broker,即使遠端連線中斷,重新連線之後,仍可讓使用者順利接續未完的工作。明基電通的測試團隊甚至以「經濟實惠」來形容這個功能,因為它可將原先對單一高階主機的需求,轉化成為多部主機並存的負載平衡應用模式,如此一來,即可降低後端的硬體成本,但卻能服務更多的使用者。

其他備受基電通肯定且有助於IT集中化運作模式的Windows Server 2008新功能,還包括RODC(Read-Only Domain Controller)不僅可降低分公司在網路頻寬的使用,搭配Terminal Service更可將分公司的IT維運工作降至最低,大幅強化安全性。此外,Server Core更將介面簡化至DOS模式,只提供最基本的設定功能,亦深獲好評。

明基電通資訊技術服務中心基礎建設部王世傑經理表示:「明確區隔並獨立出應用層面,降低IT被使用者影響的機會,為我們省了很多事,也讓Windows Server 2008更能滿足我們在集中化的需求。」

在測試過程裡,明基電通採用的是配備Intel Xeon四核心處理器的HP ProLiant DL 380伺服器,這也是公司內部使用的標準平台。將硬體限縮於單一機器型號及規格,正是明基電通簡化IT維護及支援作業的關鍵,Intel Xeon處理器的效能加上HP伺服器的品質及穩定度,則是從眾多競爭方案裡脫穎而出的關鍵。

明基電通亦規劃,將隨同Windows Server 2008的正式上巿同步升級,第一項計畫就是以RemoteApp全面取代舊有解決方案,以最低成本、最佳安全性與最少的管理負擔,創造最極致的使用體驗。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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