什麽是DevOps?(二)從工廠生産流程看IT作業流程
什麽是DevOps?(二)從工廠生産流程看IT作業流程

編按:本文為系列第二篇,第一篇〈什麽是DevOps?(一)從管理與商業思維角度切入〉。

看到標題,可能很多IT技術人會跳腳地說,寫程式是需要靈感的,是一種藝術,怎麽可以跟制式化的工廠流水線相比呢!「寫程式」這個行爲確實是藝術沒錯,同一個需求,每個人寫出來的程式都會不一樣,效能也會不一樣,不過生産線每個製程其實也需要技術,否則熟練的工匠不會那麽珍貴;但最重要的是,如果將視野拉大到整個IT的作業流程與工廠生産流程,其實是有很多相同點的,這篇文章就來談這個,而這最核心的概念就是 「限制理論」(TOC, Theory of Constraints)

鳳凰專案,DevOps的實際應用小説

這幾年在談DevOps的圈子,有本書非常有名,叫做《鳳凰專案》(The Phoenix Project),内容以小説體的型式,描述IT部門如何讓一家製造公司從谷底翻身,裏面就包含了DevOps的概念與實際應用,強力推薦所有IT人都去看這本書,會發現網路時代的IT概念跟十幾年前怎麽差那麽多!最主要的原因如我系列文章第一篇講的,因爲網路技術突破了空間的限制,使得很多做法都重新調整了。 而鳳凰專案這本書,最核心的精神,就是限制理論(TOC),作者也在書最後面提到,他們花了近十年的時間在研究TOC,最後才寫出這本書,而鳳凰專案裡的許多内容,也是向限制理論作者所寫的第一本書《目標》致敬,同樣用小説體,情節安排也很類似。

淺談限制理論(TOC, Theory of Constraints)

那究竟限制理論在講什麽?這個理論是由以色列的「物理學家」(你沒看錯,物理學家),Eliyahu M. Goldratt(臺灣翻:高德拉特),在1984年藉由《目標》這本小説提出,在管理學界造成非常大的震撼,到現在超過30年了,世界各國仍然持續再版,許多MBA學校也都將限制理論納入正式課程,一開始最主要是在製造業引起很大的回響,改變了很多生産流程。簡單來説,就像沙漏一樣,工廠的生産流程,每個機台的處理時間都不同,因此最慢的那個機台,就是整個生産流程的瓶頸點,也就是「限制因素」,它的產出速度決定了整個流程出貨的速度,所以要提高生産力,最重要是要改善瓶頸點的產能,否則在其他非瓶頸點的改善做再多也沒用。

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這個概念除了工廠,在其他非製造產業也適用嗎?答案:是的。爲什麽呢?因爲一切都跟流程(Process) 有關。任何產業、任何公司,都是透過各式的流程來產生商業價值,不管是銷售流程、研發流程、製造流程、出貨流程、行政流程等,

除非所有工作都是由同一個人完成,否則只要分工就一定會有所謂的「流程」,而流程裡的「瓶頸點」,就決定了完成整個流程的速度,只有找到它、改善它,才有可能提高效率,產生更多價值。

但當舊的瓶頸改善了,整個流程裡可能又會產生新的瓶頸,所以必須反覆的去看整個系統,因此限制理論提倡的觀念,簡單可以分成五個步驟:

  1. 找出系統的瓶頸(限制因素,整體效能的上限)
  2. 決定如何利用瓶頸(充分利用瓶頸資源)
  3. 根據上面的決定,讓其他流程來配合瓶頸(一切以瓶頸為出發)
  4. 提高瓶頸的能力(整體效能提高)
  5. 回到步驟一,重新檢視新的瓶頸

限制理論雖然一開始是在製造業造成轟動,但不管是軟體業、服務業、醫療,甚至教育,都可以利用這 5 個步驟提高效率,有興趣的朋友可以去看高德拉特的四本書,分別應用在不同的情境:

《目標》(生産的應用)
《絕不是靠運氣》(銷售的應用)
《關鍵鏈》(專案管理的應用)
《仍然不足夠》(資訊科技的應用)

都是以小説形式書寫,所以看起來不會死板。

TOC在DevOps的應用

回到DevOps,一個軟體產品同樣是有流程的,從開發、測試、部署、上線、營運等,每一個步驟,都需要不同的人協力合作,也就一定會產生瓶頸點,而現在軟體的開發方式是講究敏捷精神,快速開發、快速回饋、快速修正、快速循環,但想要做到這步,前提要先知道,究竟整個流程的「瓶頸點」在哪裏,才有可能去改善它,否則永遠都快不起來。

假如瓶頸是在開發速度,那就要考慮開發手法或工具是否需要調整,或是增加資源,不管是對外招聘或培養内部人員多工;假如是部署速度跟不上,可以考慮是否使用雲端PaaS服務,尤其是新創公司在高速成長期,不可能什麽都自己來,等什麽都準備好,商機早就被別人搶走了,因此聚焦在核心競爭價值,將其他非關鍵的事情外包,才有可能實現快速成長;假如是系統營運不穩定,那就先找出整個系統是哪裡最脆弱,最容易出事情,優先處理這些瓶頸脆弱點,才能讓整體系統效能提高。

當整個IT部門的效率提升到某個程度後,其實會發現,限制整體效率提升的瓶頸,可能轉移到別的部門了,或許是行銷單位、業務單位、物流單位等,最後甚至是牽扯到整個公司的管理流程、公司政策等「組織政治」的問題,事情就不是那麽單純了,不但要處理「事」,也要處理「人」,這是實際執行上,最困難的地方。

DevOps的實際案例

剛好有個非常好的DevOps案例,完全突顯出開發、部署、營運的重要性;這幾年的11月11日,都是電商的大日子,而今年(2018)的這次大日,臺灣的電商們也卯住了勁,做了相當多的行銷推廣策略,結果證明相當成功,瀏覽人數大幅增加,但也因爲行銷太成功,PChome、MoMo的平臺都承受不了瞬間的壓力,而導致系統停止服務,游舒帆Gipi的這篇文章就討論了這件事(雙11準備不足,PChome和momo網站皆進入系統維護狀態),這個案例完全突顯出DevOps思維的重要性,在開發階段要是沒考慮到實際營運的需求,就算功能寫的再好,也會出現不得不停止服務的情形,就像Gipi文章講的,這其實是非常好的經驗,也是IT技術人員更可以向公司證明技術架構重要性的大好機會,不要抱著「我早就說過了」這種態度,每個人都是不經一事,不長一智,用商業思維的角度去跟公司報告IT技術在網路時代的重要性,我相信大部分的公司藉由這次的案例能更有體悟。

本文由李正霖授權轉載自其blog

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數據驅動體驗升級!全台唯一上櫃電商「美而快」如何打造成長引擎
數據驅動體驗升級!全台唯一上櫃電商「美而快」如何打造成長引擎

當電商市場告別流量紅利,企業的成長路徑也面臨改變。廣告投放的邊際效益不再、社群觸及率下滑,加上第三方 Cookie 的正式退場,使得傳統「廣撒網」的行銷模式失靈。面對變局,擁有百萬會員的服飾集團美而快,在導入直通國際ESi的一站式 CDP(Customer Data Platform)後,有效提升分眾溝通效率與顧客經營精準度,讓數據應用從行銷部門逐步滲透至營運節奏規劃,成為推動企業成長的新引擎。

流量為王的時代過去,顧客經營必須深化

「這幾年電商獲客成本增加很多,品牌若無法將流量轉為有效會員,很快會失去競爭力。」美而快總經理王志仁指出,在數位廣告成本飆升、新客轉換日益困難的趨勢下,「私域經營」就成了品牌必修課;依賴流量已不夠,如何讓顧客留下、回購、持續互動更是關鍵。

為了深化會員經營,美而快團隊開始深入分析會員行為,區分出長期未購、已回訪未結帳、潛在高價值等類型客群,再依據行為進行對應溝通與內容推播。然而,分眾管理極為繁瑣,需仰賴大量人力與反覆操作,「每天都得手動撈資料、打包受眾、分眾投遞。」王志仁直言,這是一項曠日費時、卻無法逃避的任務。

直通國際
圖/ 數位時代

對此,美而快選擇導入直通國際的客戶數據平台 CDP,以系統思維出發,打造可長期營運、可擴張、可迭代的顧客管理模式。

對美而快而言,導入 CDP 後最直觀的改變就是「效率」。例如:過去每日需手動處理的「180 天未購會員」分眾任務,現在可藉由自動化流程完成,釋放行銷人力,專注策略性規劃。同時,團隊也開始盤點冗餘的 LINE OA 投遞對象,刪除一年以上無回應的 LINE 會員,反而讓開封率與點擊率雙雙提升,ROAS 更一舉翻倍。

打通線上、線下任督二脈,CDP 為 OMO 鋪路

當 CDP 不再只是行銷工具,而是轉變為驅動企業營運的中樞系統,其價值即體現在資料整合、流程優化與策略制定的全面提升。美而快導入直通國際 CDP 後,另一個有感的突破就是線上、線下數據的打通,成功串聯集團旗下多元品牌通路,重構消費者旅程。

以 2023 年底開幕的 UR Living 實體門市為契機,美而快同步推動 App 積點與會員綁定機制,鼓勵實體顧客登入線上會員系統;同時,透過 CDP 將線下交易資料完整回收,不只實現會員輪廓識別,也為 OMO 策略奠定基礎。這套整合機制迅速展現成效——以主力品牌 PAZZO 為例,實體店開幕後,線上會員與營收成長 25%,其中近半新客來自實體通路。

「線下其實是很有效的新客來源,像 PAZZO 的新會員裡,有一半都是從線下來的,」總經理王志仁分享,若從會員結構觀察,不同品牌在線上、線下的表現其實有所差異,例如 PAZZO 線上與線下客群各占一半,而部分新品牌則在線下更具導流優勢。

有了 CDP 整合數據,美而快得以建立「雙向引流、數據貫通」的 OMO 策略,聚焦顧客行為與場域偏好,讓每一個接觸點都更精準、更有價值。

CDP 驅動商品決策,預測力成關鍵競爭力

讓數據真正驅動企業運作,關鍵在於能否跨出行銷部門,擴展至商品、內容與營運等決策核心。對美而快而言,這樣的延伸雖仍在逐步建立,卻已有方向。

服飾業的商品多為非結構化資料,細節如剪裁、材質、風格等變化極大,加上時尚週期更迭快速,除了基本的品類與顏色,很難建立細緻穩定的分類模型。即便如此,美而快仍透過 CDP 進行購物行為分析,掌握哪些商品高瀏覽但未轉換、哪些品項吸引新客,並回饋給內容與商品團隊,作為優化依據。「我們希望透過 CDP 協助商品開發,更細緻地理解交易失敗的新客行為,去改善、去優化,」王志仁表示。

「對零售業來說,不管是 AI 還是數據,最終目標都是『預測』。預測商品熱度、預測顧客行為、預測營收走向——能預測,才能控制成本、降低風險。而『數據』是每天必須做到的基本功。如果沒有奠定基礎,就無從發揮後續價值。」王志仁強調,一步一步把數據的基本功打穩,紮實累積、系統性整合,CDP 才能發揮價值,為預測力打下基礎。

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