誰贏Database,誰就贏全部!
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2004.12.01 | 科技

從1977年,甲骨文(Oracle)以資料庫產品創立,資料庫軟體歷經近30年的發展後,已經成為一塊高度成熟的領域。如今,在商用領域中,只剩下甲骨文以及IBM的兩強對抗,兩家廠商合計拿下全球七成以上的市占率,這兩年來,兩大資料庫廠商的競爭,更是十分激烈,容不下對方。
在企業的IT架構中,資料庫是所有應用軟體的基礎。小至財務、薪資、銷售、採購,大至牽動企業整體的ERP(企業資源規劃)等各種軟體應用,都要進資料庫進行資料蒐集與處理,甲骨文與IBM在資料庫龐大的占有率,等於直接擁有了商業軟體市場的主宰大權,幾乎現在每家應用程式的廠商,都要能同時支援雙方的資料庫架構,兩家廠商在資料庫的競爭,除了市占率之外,更是一場產業地位的保衛戰。

**水平與垂直,相異的布局策略

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「甲骨文與IBM的競爭,等於是『垂直』與『水平』兩種整合模式的競爭,」IDC軟體資深分析師許芸婷指出。除了資料庫軟體外,甲骨文另一個主力產品就是ERP,過去近十年來,立足在資料庫龐大的市占率上,甲骨文的ERP應用軟體,也快速成長至目前全球第三大商業應用軟體廠商的位置,底層的資料庫結合上層的應用軟體,為甲骨文打下大片江山。
相形之下,IBM則是以打造軟體平台的方式,水平布局軟體事業部的發展。1993年上任IBM執行長的葛斯納(Louis Gerstner),在任10年內,成功領導了IBM的轉型,主導多項軟體購併案,打造出IBM全新的軟體競爭力,在1995年時,IBM擁有超過4000種軟體產品,複雜到連IBM人都不太清楚自家到底有哪些軟體,葛斯納將IBM定位為中介軟體(Middleware)廠商,連結起最底層的作業系統(告訴硬體該做什麼事),以及最頂層的應用軟體(各種使用者在螢幕上看到的程式),從1995年開始,陸續買下協同作業軟體Lotus、系統管理軟體Tivoli、資料庫軟體Informix、軟體開發工具Rational,打造出IBM水平的中介軟體產品線。
完整的中介軟體布局,也成為IBM軟體事業群最大的競爭優勢。不進軍應用軟體市場,但IBM在軟體平台的完整性,則讓它可以成為幾乎全球每一家商業應用軟體廠商的策略夥伴,在IBM的軟體平台上,開發更多的應用,「IBM絕對不會和策略夥伴搶市場,」IBM大中華區軟體事業群副總經理丁瑞麟指出,除了清楚宣示IBM的軟體策略外,也暗示了與甲骨文「下有資料庫、上有ERP」的模式不同。

**廣度與深度,經營模式大不同

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在今年,IBM與甲骨文,則不約而同地同時進行龐大的軟體部門重整,企圖在成長趨緩的軟體產業中,為本身創造下一個再成長,也同樣反應過去彼此垂直與水平布局策略的不同,企圖加強服務的比重,而非單純只做軟體銷售。
IBM在今年1月,打破原有依產品的分類方式,將軟體事業群重組為12個依產業別分類的部門,提供像金融、醫療等不同產業量身訂做的軟體組合。IBM台灣軟體產品處工商事業部經理賴晉昕指出,組織的重整也代表了IBM思維的改變,從個別產品的銷售轉型為提供企業解決方案。IBM挑出12項全力搶攻市占率的產業領域,把旗下不同軟體產品整合起來,除了加速軟體的發展,以避免內部的資源浪費,「過去IBM的軟體業務員只要了解自家產品就好,現在還要對客戶的產業有深刻了解,現在業務員都是和軟體架構師一起去攻客戶,」賴晉昕指出,IBM希望集中火力,將水平且完整的中介軟體,一次就滿足企業客戶所需。
相較於IBM在中介軟體的水平布局,甲骨文在今年也加速本身在軟體產業的垂直布局。最著名的,莫過於過去一年來,積極對商業應用軟體大廠仁科(PeopleSoft)的敵意購併,加強垂直布局的深度,一旦購併成功,全球資料庫龍頭甲骨文,將另外成為商業應用軟體第二大廠商,僅次於思愛普(SAP),但結合資料庫與商業應用軟體的地位,將使甲骨文在軟體產業影響力大增,足以繼續與IBM抗衡。

**競爭與合作,攸關軟體市占率

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甲骨除了積極收購仁科,9月時甲骨文也進行組織重整,做好收購其他應用軟體廠商的準備。甲骨文台灣區總經理吳昇奇表示,甲骨文的組織重整為企業、應用軟體和中介軟體等三大事業部門,其中企業部門負責各產業別的客戶,提供專門的軟體及服務,而新增的應用軟體部門則是為了因應將來購併其他應用軟體廠商。「這樣的分法是為了讓員工能夠聚焦,方便分工,」吳昇奇解釋,當和客戶談應用軟體時,需要了解的是客戶產業經營模式、企業管理理念和需求,而在談資料庫等中介軟體時,則要了解資訊系統架構與平台如何配合。
「各種應用軟體最後還是要靠資料庫整合資料,才能發揮綜效,」吳昇奇一語道破爭奪資料庫龍頭的原因,他也指出,軟體產業其實是個競合關係,「和IBM是競爭多,合作也多的關係,而非完全是競爭對手。」從資料庫、中介軟體一路到軟體產業地位的競爭,IBM與甲骨文的對抗,與其視為一場你死我活的市占率殺戮戰,不如把它視為在「軟體聯合國」內,這兩大「常任理事國」的影響力競賽。

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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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