Google、Salesforce接連高價收購,數據分析為何成為了巨頭的「核武器」?
Google、Salesforce接連高價收購,數據分析為何成為了巨頭的「核武器」?
2019.06.12 | Amazon

五天前,Google才以26億美元收購數據分析公司Looker。同在雲服務戰場,Salesforce不及Google,卻佔據了客戶關係管理(CRM)細分領域的領頭羊,並在Google之後公佈了6倍價值的收購案。

企業如何搶灘雲端服務商機?

Salesforce與Tableau都以開發軟體起家,後期向雲端服務轉型,卻已經置身於亞馬遜、微軟、Google等巨頭搶奪激烈的雲端服務戰場。

雲端
圖/ 品玩

Salesforce在客戶關係管理服務領域佔據了最大份額,而Tableau專攻視覺化數據分析,兩家公司聯手再戰一局,以客戶數據和分析工具互補,似乎是避免市場遭受鯨吞蠶食的理想路徑。

「我們將世界第一的CRM供應商與首屈一指的分析平台結合在一起。Tableau幫助人們查看和理解數據,Salesforce幫助人們吸引和了解客戶。這對我們的客戶來說真是兩全其美。」Salesforce聯合CEO馬克·班尼奧夫(Marc Benioff)在新聞稿中解釋這場收購的原因。

雲端
圖/ 品玩

Salesforce自1999年成立之後,以客戶關係管理(CRM)服務起家,逐漸發展成雲端服務細分市場不可忽視的力量。據國際數據公司(IDC),Salesforce連續6年蟬聯CRM領域的最大供應商地位,市佔率超過微軟、甲骨文等巨頭企業。

但王座並非不可動搖,雲端服務巨頭也在對這片市場虎視眈眈,比如微軟、甲骨文、IBM等都發展出Tableau同類的商業智慧(BI)產品。隨著企業客戶掌握越來越多的數據,對數據進行分析處理、用以輔助商業決策,成為了雲端巨頭爭奪市場、鞏固客戶的焦點。

上週Google更宣布將以26億美元的價格,全現金收購視覺化數據分析公司Looker。Google雲端業務新掌門人湯瑪斯・庫里安(Thomas Kurian)接手以來一改Google雲端人工智慧的重心,更加強調為企業客戶提供服務,也為Google的雲端服務贏得商業利益。

庫里安在Google部落格寫到:「將Looker添加到Google雲端中,將幫助Google為客戶提供更完整的分析解決方案,從提取數據到提供視覺化分析結果,並將數據和分析集成到客戶的日常工作流程中。

它還將幫助Google在關鍵的垂直領域提供針對行業的分析解決方案,比如零售業的供應鏈分析,娛樂業的媒介分析,或全球範圍內的醫療保健分析。」

Salesforce為何敢溢價收購?

此次Salesforce做出了其史上最大的收購。據彭博社,該交易價格相當於Tableau週五收盤價的42%溢價。Salesforce在新聞稿中宣布採取全股票交易收購,Tableau的A類和B類普通股每股將兌1.103股Salesforce普通股。

Tableau於2003年在加州山景城成立,目前總部位於西雅圖。Tableau宣布目前擁有超過86,000名客戶,包括美國主要電信服務商Verizon以及影音網站Netflix。此次收購完成後,Salesforce也將西雅圖視為第二總部,Tableau現任CEO亞當·塞利普斯基(Adam Selipsky)仍將負責當前業務。

同是提升產品線,Google花出26億美元,Salesforce撒出157億美元,導致業界疑問Salesforce付出的價格是否太過高昂?

Salesforce自身的營收成長能力也因此受到質疑。在過去20年間,收購一直是Salesforce保持規模的手段。《Crunchbase》已經記錄了Salesforce的59起公司收購,此次收購預計將在10月31日前完成。

投資者似乎對這場收購有所疑慮,Salesforce股價週一下跌5.23%,以152.79美元收盤。Tableau股價則飆漲33.7%,收盤價達到每股167.41美元。

班尼奧夫甚至接受採訪為這場高溢價收購辯護,他對《CNBC》表示:「Tableau不想要我們付現金,他們想要我們的股權,因為他們知道這場收購的真正價值在於我們共同創造的公司,我們非常樂意給他們任何他們想要的貨幣,但最終他們想要我們的股票,嘿,我又不能怪他們。」

Salesforce預計,該收購案將使其2020財年總收入增加約3.5億美元至4億美元。但營業利潤率同比下降約75個基點,同時每股盈利減少約0.37美元至0.39美元。

本文授權轉載自:Pingwest

往下滑看下一篇文章
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
立即報名

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓