開放資料必須找到商業模式,鎖定B2B小企業的需求
開放資料必須找到商業模式,鎖定B2B小企業的需求

開放資料在政府大力的推動之下,獲得開放知識基金會(Open Knowledge Foundation) 2015年開放資料指標(Open Data Index)國際評比第一的肯定,我國在開放資料達到了一個重要的里程碑之際,也代表著台灣的開放資料將邁入到下一個階段,對開放資料的看法和運用也應該要有不一樣的思維。

在政府推動開放資料初期,除了鼓勵政府各部會大量釋出所擁有的資料集之外,對開放資料亦強調在促進經濟成長與創新創業之上。

開放資料撐不起新創的兩大原因

然而,政府開放資料歷經了一段的盤整與試驗,可以發現,促進創新創業的功能是有的,但是開放資料的商業營運模式卻看不出有實質上的具體成果,亦不足以撐起創業發展。

原因有二,其一,在尚未有明確的開放目標與定位之下,各部會自行摸索盤點所擁有的資料,雖達成開放資料集數量的目標,但品質不良或者是不太具有意義政府資料被開放出來,以致於創新創業者無法運用。

其二,運用開放資料的創新創業者,若以一般民眾為目標族群,則多採手機免費下載App的方式提供服務。少數下載量高的平台,因其用戶數多、流量與能見度都高,尚能受到廣告主的青睞,有不同的廣告露出方式,而能有廣告收入。但若要民眾付費下載有相當大的困難,時間一久,平台的維運將難以為繼,像是交通運輸、房地產市場資訊等。

開放資料要產生可以維運的商業模式,必須建立起收費模式,而要跟誰收錢、跟誰收得到錢,才是平台經濟的重要思考點。

比起B2C,以直接提供一般民眾服務為訴求,B2B提供開放資料的加值服務給企業,才較具有市場成功機會。然而,若僅僅只是單純的少數幾個開放資料集的整理,就想要企業出錢購買,其實,成功機會也不大。

開放資料運用的訴求,必須從了解產業或企業的痛點著手,很會玩開放資料的工程師、程式設計師等,雖然懂得如何清理、整理與展現資料,但未必懂得這些資料在於各個行業與產業的意義。

雖然可以用很簡單方式呈現,但未必能夠了解這些資料還能產生什麼價值,以至於無法做開放資料服務的定位以及向使用者收費。也因此,不涉及產業與行業類型、無論是國內外,開放資料較為成功的運用模式,主要還是以提供基礎地理空間資訊的地圖相關服務為主的企業較有穩定的成長。

開放資料創新要從產業需求出發

事實上,有一部分開放資料的創新運用,是在企業內部。由於企業對產業的認知,了解改善產業經營績效所需要的開放資料。企業能將其所擁有的私人資訊串接政府開放資料,因而對企業內部營運效率、效能提升產生很大的價值,像是保全業運用政府竊盜資訊與其客戶資訊進行串連,重新進行服務規劃、人力配置的調整、資訊系統的佈建等等,是開放資料創新應用極佳的範例。

雖然較大規模的企業,有足夠的能力運用開放資料進行內部的創新應用,但要把企業整合私部門和公部門的資料串接成果,進行對外服務的銷售,現階段尚看不出有此可能。

開放資料的B2B市場,若以規模較小的企業為目標,可能性較大,理由除了對於產業認知較為侷限之外,運用開放資料的處理能力也有限。

此外,規模較小的企業有改善營運效能的需求,特別是減少人力成本的需求。如果將產業背景專家導入,運用開放資料為底,提供類似產業顧問的平台服務,才能真正創造產業價值,並能夠建立永續可行的商業模式。

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

立即下載 ➤《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》
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