什麽是DevOps?(一)從管理與商業思維角度切入
什麽是DevOps?(一)從管理與商業思維角度切入

DevOps是資訊界這幾年在提倡的一種思維,就字面上來説,是Development(開發)+ Operation(營運)的縮寫,臺灣有的人把Operation翻作「維運」,但我覺得翻作「營運」會更好,因爲以前的資訊系統商,在談系統售後服務,都是講維運合約,也就是Maintenance,而「維運」的含義我覺得相對來説被動,「營運」比較強調主動去做更多事;另外我覺得,DevOps還要再加上Deployment(部署)才完整,也就是Development(開發)+ Deployment(部署)+ Operation(營運),這樣才是網路時代,一個系統需要的完整流程。

爲什麽這幾年會出現這樣的概念?在2000年之前的軟體時代,因爲空間上的限制,程式開發完,打包成光碟,交付給使用者就結束了,如果程式有問題,就要等之後再推出新版本才能更新,每次交付給使用者的時間基本上是以月為單位,所以這個時候的軟體開發方式是用傳統的 「瀑布式管理」,一開始一定要先將需求規格定的很明確,才會進行開發、測試,以免最後出問題。

而進入網路時代之後,一切開始改變了,透過網路,可以跨越空間的限制,將程式快速上線,這代表,產品交付給使用者的時間大幅縮短,而在商業競爭的本質上,能快速回應使用者的需求,就能更獲得青睞,因此現在的開發模式變成 「敏捷式開發」,講究快速交付、快速修正、快速回應,可看我另一篇文章談瀑布式與敏捷式的差別

DevOps主要的概念和内容是什麽?

DevOps強調的是,現在網路時代的程式開發,不再只是開發測試完就結束了,還要考慮到程式部署時所需的環境,以及後續長期營運,持續優化的問題,這些過程都會影響到使用者感受,唯有全面考慮到了,才能在這競爭激烈的市場脫穎而出,讓使用者願意持續使用這個產品,這樣的概念下,就產生了快速開發、快速部署、快速上線、快速修改、快速回應的循環。

但要達到這樣的效果,當然不是那麽簡單,要考慮的事情會很多,所以DevOps的實際内容在講些什麽?其實它融合了非常多的方法論,不管是管理手法或開發手法,包含「商業思維」、目標管理(MBO)、限制理論(TOC)、資訊科技基礎資料庫(ITIL)、精實生産(Lean Production)、持續整合與部署(CI/CD)、看版(Kanban)、敏捷式開發(Agile Development)。爲什麽要融合這麽多?後續分享一些我自己的想法。

資訊科技在網路時代的價值

很多IT技術出身的人,會覺得只要把程式開發好,系統維護好,這樣就夠了,其他什麽財務、銷售、製造不用去管,但我覺得這樣是大大低估了資訊人的價值!在網路時代,資訊科技可以為企業帶來的價值,是以前無法想像的,資訊人可以做的事比以前多出非常多。

未來將會是由「數據分析」引領其他專業部門。

怎麽説呢?不管什麽產業,都會說經驗很重要,以前的各項行爲,不管是行銷、業務、製造,因爲無法明確地記錄各項數據,只能靠人的大腦去記憶,所以經驗越豐富,理論上越知道如何做出正確的決策,所以會很常聽到「以我多年的經驗,我判斷XXX」,但實際上準確率多少,是無法確實掌握的。

但網路時代的到來,透過資訊科技帶來的數位化,可以蒐集到以前完全無法得知的各項數據!數據蒐集的越多,越能透過這些數據去分析出使用者實際的行爲是如何。舉個例,現在的電子商務,爲什麽在談 「精準行銷」?以前的廣告投放方式,説白一點就是亂槍打鳥,靠大量的曝光來讓使用者知道產品,但這樣的廣告成本越來越高,而且最重要的是,很多並不是目標客群,所以競爭激烈的情況下,廣告投放的投資報酬率越來越低,但如果透過系統蒐集到的數據,就可以分析出哪些才是真正的目標客群(TA),針對這些TA再去做精準行銷,就能以最經濟的成本,達到最大的效果,同樣的方式對業務推廣、生產製造,都是同樣的道理。

培養商業思維,進行目標管理

但要怎麽樣才能達到這樣的效果,首先要培養商業思維,什麽是 「商業思維」

簡單來説,不能只是被動地聽主管的指示才去做事,而是要主動去瞭解哪些是對公司更有價值的事。

很多人時常會問,投資導入了資訊系統,到底為公司帶來什麽價值?常聽到的回答是,可以提高生産力啦,提高效率啦,降低人工成本啦…等,但最根本的價值是什麽?任何公司,最根本的目標只有一個,就是賺錢獲利,這非常現實但也實際,公司經營不是在做慈善事業,只有公司賺錢了,員工才可能有更好的薪資待遇。

因此,每間公司一定是從這個最根本的目標,再根據自身的條件和環境,來發展不同的策略目標,這就是「目標管理」,只做對目標有幫助的事情,任何對目標沒有幫助的事情,都是資源的浪費。

而資訊系統的價值,就是協助公司更有效率地進行管理及評估,以達到策略目標,像是前面寫的,透過系統,協助行銷部找到目標客群在哪裡,協助業務部找到哪些客戶更容易成交,協助製造部找到產線的瓶頸,提高有效產出(Throughput),製造這部分,是限制理論(TOC)的範圍,之後的文章再來談。

本文由李正霖授權轉載自其blog

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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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