新一代專為雲端設計的Oracle資料庫12c全面上市|數位時代 BusinessNext

越來越多的企業逐步邁向雲端，希望透過掌握先進技術改革經營模式，同時提升整體企業營運的彈性和效能。Oracle資料庫12c為新一代領先業界的資料庫產品，全方位滿足企業需求，在迅速、擴充性優越、高可靠性和安全性的資料庫平台上，為客戶提供全新的多租戶架構。透過將雲端內嵌至Oracle資料庫12c，大幅提升企業應用軟體的品質和效能，最大化整體架構和儲存管理的可用性，以節省時間成本，並透過將數百個資料庫整併為單一資料庫進行管理，從而簡化資料庫的整合作業。

• 最新一代領先業界的資料庫產品Oracle Database 12c全面上市，已可透過Oracle Technology Network (OTN)技術網路下載。

• Oracle資料庫12c新增納入多租戶架構，簡化在雲端上整併資料庫的流程，在不變更應用軟體的前提之下，客戶可將眾多資料庫整合為單一資料庫進行管理。

• Oracle資料庫12c為甲骨文公有雲服務的基礎，為客戶部署資料庫私有雲提供絕佳的優勢，在安全的多租戶模式之下，SaaS供應商更能獲得Oracle資料庫的關鍵價值。

• Oracle資料庫12c為甲骨文極為重要的新品發佈，已於SPARC和Intel®Xeon®處理器上進行最佳化，新增500多項新功能，歷經2,500多人的長期研發、伴隨1,200萬個小時以上的測試成果，也是甲骨文客戶和合作夥伴不斷測試的心血結晶。

• 此外，Oracle資料庫12c已與甲骨文打破世界紀錄的SPARC T5伺服器相互整合。

全新多租戶架構專為雲端資料庫整合而設計
• Oracle資料庫12c顯著提升效能、降低管理成本，同時保留不同資料庫的自主性，能協助客戶在私有雲模式內因應整併資料庫時面臨的挑戰。

• Oracle資料庫12c新增Oracle Multitenant技術，允許任一資料庫嵌入多租戶架構中，如同將應用軟體嵌入任一標準的Oracle資料庫，不影響現有應用軟體的運行。

• Oracle資料庫12c於資料庫層支援多租戶技術，而非在應用軟體層，因此Oracle Multitenant能使所有運行於Oracle資料庫上的獨立軟體開發商(ISV)應用軟體，符合SaaS的需求。

• Oracle Multitenant可整併多個資料庫為單一資料庫進行管理，提升伺服器資源使用率，節省升級、備份、復原資料庫所需的時間和作業程序。

• 多租戶架構提供幾近瞬間的資料庫配置和複製，成為資料庫測試和開發雲端的理想平台。

• Oracle Multitenant能與所有Oracle資料庫的功能協同合作，包括RAC(Real Application Clusters)、分割(Partioning)、資料防護(Data Guard)、壓縮(Compression)、自動儲存管理(Automatic Storage Management)、即時應用測試(Real Application Testing)、透明資料加密(Transparent Data Encryption)以及 Database Vault等。

自動資料最佳化
• 為協助客戶有效管理更多的資料、降低儲存成本以及提升資料庫效能，Oracle資料庫12c新增自動資料最佳化(Automatic Data Optimization)功能。

• 熱感地圖(Heat Map)功能可監測資料庫的讀／寫狀態，協助資料庫管理員簡易地辨別儲存在表格和分區中的資料，透過讀取頻率判斷其為熱資料（經常讀取）、暖資料（唯讀）或冷資料（極少讀取）。

• 利用智慧壓縮和分層儲存的功能，資料庫管理員能根據資料的讀取狀態和存放的時間，輕易地定義伺服器管理政策，自動壓縮與分層OLTP、資料倉儲以及資料歸檔。

高度安全防護
• 相較於過去的Oracle資料庫，Oracle資料庫12c於安全功能方面的創新更甚以往，協助客戶因應不斷擴大的安全性威脅和日趨嚴謹的資料安全法規。

• 企業得以運用新增的移除機密資訊(Redaction)的功能，在毋須改變大部分應用軟體的條件之下，即可保護敏感性資料，例如應用軟體中的信用卡號碼。透過預先定義的政策和客戶資訊，在執行時即可移除敏感性資料。

• Oracle資料庫12c納入最新的執行權限分析(Run-Time Privilege Analysis)功能，企業得以辨識實際使用者的權限和角色，撤銷不必要的授權，設定最低的必要執行權限確保企業營運不受影響。

最大化資料庫雲的可用性
• Oracle資料庫12c新增多項高可用性的功能，強化既有的技術，協助客戶得以持續不斷地存取企業資料。

• 全球資料服務(Global Data Services)為分散全球的資料庫配置提供負載平衡和容錯功能。

• Data Guard Far Sync將零資料損失的待機保護機制不受到距離的限制，也不受限於延遲時間的影響。

• Application Continuity強化Oracle Real Application Clusters，透過自動重新處理失敗的交易，從使用者端遮罩應用程式失誤。

效率極佳的資料庫管理
• 與Oracle Enterprise Manager 12c Cloud Control的無縫整合，協助資料庫管理員能輕鬆部署、管理新的Oracle資料庫12c功能，包含新的多租戶架構和移除機密資料的功能。

• Oracle Real Application Testing具備全面性的測試功能，透過同時間進行測試和擴充工作負載，協助客戶有效地執行升級與資料庫整併策略。

簡化巨量資料分析
• 為因應巨量資料的需求，Oracle資料庫12c透過SQL Pattern Matching強化in-Database MapReduce功能，可立即、伸延搜尋商業事件的序列，例如財務交易、網路紀錄(network log)和點擊log(clickstream logs)。

• 透過資料庫內的預測性演算法以及開源R語言與Oracle資料庫12c的整合，資料科學家將更能精準分析企業資訊和巨量資料。

甲骨文高階主管引言
• 甲骨文資料庫伺服器技術資深副總裁Andrew Mendelsohn 表示：「Oracle資料庫12c的創新相當符合甲骨文客戶對於雲端的需求。最新的多租戶架構協助客戶更簡易地整合資料庫，以單一資料庫進行安全管控，同時在無須改變主要應用程式的條件之下，為客戶提供多項雲端運算的功能，例如簡化配置、複製和資源優先排序。」

• Oracle Users Group(IOUG)總裁Michelle Malcher表示：「Oracle User Group社群積極參與Oracle資料庫12c的開發和測試，我們很樂於見到功能全面強化的新產品，新的架構將協助客戶更易於將資料庫整合至雲端。」

• IDC資料庫管理暨資料整合式軟體研究副總裁Carl Olofson 表示：「現在企業資料中心經理人面臨最大的挑戰在於，在固定的伺服器配置之下，大量的資料庫運行是高成本、高複雜性且缺乏彈性的，加以大部分的資料庫資源無法獲得充分運用，成為大多數企業資料庫伺服器軟體的常態。資料庫無法隨意移動，重新部署也困難重重，整併資料庫勢必提升資料庫管理員的管理難度和複雜度。有鑒於此，Oracle資料庫12c提供完善的解決方案，讓部署更加彈性，加以簡化多重的資料庫管理，客戶不用變動應用軟體，也無須增加資料庫管理員的學習壓力。此外，以雲端運算發展的觀點來看，Oracle資料庫12c提供卓越的資料中心支援。」

支援性資源
• Oracle 資料庫 12c
• Oracle Learning Network
• 白皮書：Plug into the Cloud with Oracle Database 12c
• 客戶和合作夥伴對Oracle 資料庫12c的高度評價
• Technology Day: Plug into the Cloud with Oracle Database 12c
• Oracle Cloud
• 透過部落格、Facebook和Twitter了解Oracle資料庫

關於甲骨文
甲骨文公司整合軟、硬體系統，高效運行於雲端環境以及企業資料中心，盡展極致效能。如欲取得更多甲骨文(NASDAQ:ORCL)的最新訊息，歡迎瀏覽Oracle官方網站。如欲瞭解更多甲骨文相關新聞，歡迎造訪甲骨文台灣新聞中心。

商標
甲骨文 (Oracle) 是甲骨文公司及 (或) 所屬公司的註冊商標，其他名稱可能屬於其個別公司所擁有之商標。

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。