Gartner~42%的IT主管已經投資於巨量資料|數位時代 BusinessNext

國際研究暨顧問機構Gartner表示，經過這些年的實驗及眼見早期採用者獲致的成功後，2013年是企業大規模採用巨量資料（big data）科技的一年。根據Gartner針對全球IT主管進行的調查，42%的受訪者表示已投資於巨量資料科技，或者將於未來一年內進行相關投資。

Gartner研究副總裁Doug Laney表示，「企業對巨量資料的認識以及其所能帶來的新式業務轉變與日俱增。新的問題為『我們需要什麼樣的策略與技術？』以及『我們如何衡量並確保投資報酬率（Return on Investment, ROI）？』目前多數企業仍處於採用巨量資料的早期階段，僅少數已將其運用至企業層面，或是能認知巨量資料對其基礎架構、企業與產業所產生的全面影響。」

市場破壞力使得新興資料類型和新式資訊處理方式不斷產生並且增加需求，企業處於快速變遷的科技環境下亦著手進行巨量資料研究計畫。其對巨量資料科技的採用來自於兩個主要原因，必要性與信念。企業逐漸察覺巨量資料研究計畫的重要性，乃因體認巨量資料能夠帶來傳統的資料來源、技術或應用無法比擬的顯要或潛在業務機會。此外，媒體鋪天蓋地的報導亦包含了驚人使用案例。

Gartner研究副總裁Frank Buytendijk表示，「這增加了IT和業務主管對於是否較競爭對手延遲推動巨量資料研究計畫的疑慮。無需煩惱的是，現階段的創意與機會無窮，且部分極佳的巨量資料想法來自於採納並調整源自其它產業的創意。然而，這亦增添了縮減衡量巨量資料技術、方法以及替代方案週期的困難度。」

儘管面臨諸多挑戰，Gartner預測至2015年，20%的全球前一千大企業會將其策略重點置於「資訊基礎建設」，而其重要性等同於應用管理。

看好巨量資料商機，各產業中的企業無不預先蒐集並儲存為數眾多的營運、公開、商業與社群資料。然而，對絕大多數產業（特別是政府機關、製造業與教育界）而言，結合上述資源與目前尚未充分利用的「黑暗資料」（dark data），例如：電子郵件、多媒體與其它企業資源，方為轉換業務務最直接的機會。

Gartner認為，透過整合並綜合分析各式各樣的資料，而非僅個別進行，企業能夠取得最獨特的商業洞見，並達成流程與決策的極佳化。儘管大多數巨量資料的運用聚焦於資料取得的多寡和速度，Gartner調查顯示，最終的決勝點取決於能否擴大資料來源。

Laney表示，「業務和IT管理階層總表示資訊是公司最重要的資產。儘管企業對資訊的管理與建置的效率日增，企業卻並未將其與應用於傳統的物料、財務或其他無形資產的精確資產管理系統相互整合。正規資訊評估模型的應用將提供IT、資訊管理和業務主管針對資訊管理（information management, IM）、豐富化、資安、風險管理、採購、議價、製造與出售提出更透徹的決策依據。

隨著代理式AI（Agentic AI）快速發展，人工智慧的角色也從被動問答的對話工具，轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面；兩者根本的差異在於，前者仍須仰賴使用者逐步下達指令，後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務，品牌競爭的對象便不再限於消費者，也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此，「Business to Agent」（B2A）成為當代企業必須面對的新命題，為了擁抱嶄新的思路，跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇，以「數據領航：AI時代的真實價值」為題，邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖，一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端，搶佔AI先機。

不只SEO，還要GEO！企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期，新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說，若AI是一場棒球賽，目前僅走到第三局。這意味著，只要企業採用率持續攀升，尚且毋需擔憂AI泡沫化；反之，AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過，程世嘉也提出「智慧通膨」的現象，他表示：「各大廠不斷推出新模型，資本支出也不斷提升，但使用成本並沒有因此下降，因為算力供不應求；不過長期來看，成本曲線一定會往下走，未來AI智慧會像水龍頭一樣，打開就有。」

隨著AI逐步普及，使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調，搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO，更需布局GEO（生成式引擎優化），提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異，及早掌握規則者，才能在新流量分配中卡位。

迎戰Business-to-Agent，如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利，關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症，大家都很急著導入AI工具，但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為，AI專案應如培訓新進員工，結合商業策略與數據資產雙向評估，才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎，企業的AI就會是空中樓閣。」他強調，雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud，看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本；而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus，定位為策略中樞與營運大腦，即立基於此。

然而，架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出，全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型，關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此，企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace，構成Google所主張的「代理型工作轉型」（Agentic Workplace Transformation，AWT）主軸，讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理，並恪守數據主權歸屬企業的原則，讓企業級AI能真正發揮效益。

當企業打穩內部地基，外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次，近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出，「B2A」（Business to Agent）的時代來臨，當AI代理主導決策時，看重的是API串接流暢度與數據結構化程度，企業必須從爭取「被看見」的SEO排名，走向爭取「被推薦」的AI清單，並進一步走向「被選擇」。其中，信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

從洞察到執行，iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地，關鍵在於底層數據是否可信。對此，iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構，正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境，品牌需要建立的，是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢，代表品牌對人的理解；Kuroma則從AI搜尋視角，分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現，代表對AI的理解；兩者合力，讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台，將洞察轉化為具體行銷執行，使每一次決策都能以數據驅動、持續優化，協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

最後，在論壇壓軸的高峰對談中，程世嘉強調，當前正是典範轉移的關鍵時機，如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利；他認為，這同樣是企業重生的契機，提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其，AI轉型已非單機運作所能達成，企業應優先建立基礎建設與治理架構；當自身能力有限，也須慎選合作夥伴、借助外部資源，並在安全可信任的前提下，實現共同成長。