台灣企業60%是數據新手!看好「即服務」商機,戴爾全球喊推APEX
台灣企業60%是數據新手!看好「即服務」商機,戴爾全球喊推APEX

「數據已經成為企業負擔,而不是機會。」數位轉型是企業面對產業新競爭局態的存活關鍵,但根據戴爾科技集團委託研究機構Forrester Consulting的調查,雖高達73%的台灣企業自命為數據驅動型,但實際上,台灣企業是數據新手比例高達6成(59%),比全球54%更多,顯示多數台灣企業無法處理海量數據,僅10%的企業被定義數據領先者。

收集與分析數據,成企業競爭命脈,台灣企業雖體認「數據是企業的命脈」,但根據調查,只有17%的企業將數據視為資產,並依數據調整營運優先順序,而且台灣企業有更高的比率認為還需要更多數據,但在分析使用數據的速度上落後全球。

戴爾科技集團台灣區總經理廖仁祥表示,企業的數位轉型有5大明確障礙,包括:數據孤島、數據倉儲沒優化,導致可分析度不佳、高儲存成本、過時的IT架構及太多手動流程,無法滿足業務需要。

台灣企業:無法充分運用既有數據,卻還要收集更多

而根據Forrester Consulting的調查顯示,高達90%的台灣雖知道數據重要,但尚未改善數據技術與程序、文化與技能;雖然企業花費大量精力和成本試圖提升自身在未來數據時代的競爭優勢,但目前進展有限,仍有64%的台灣企業尚未接近數位轉型目標。

這項研究針對包括台灣在內,全球超過40個地區、4,036位負責企業數據策略的資深/高階主管,以追蹤全球企業的數據成熟度。

戴爾科技集團
戴爾從硬體起家,但現在也將各式服務雲端化並提供隨需量使用的年約服務。
圖/ 戴爾科技集團

67%台灣受訪者表示,數據蒐集的速度,遠超出分析與使用的速度;同時,卻有78%的受訪企業指出,他們持續需要比目前能力可提供的數據「還要更多」的數據量。兩者之間似乎有些矛盾,存在數據悖論。

另外,大多台灣企業制定的IT策略欠缺擴充性,54%的企業反映,過多且分散的數據湖正導致數據孤島的問題,但仍有半數以上的受訪企業(51%)持續增加對數據湖的投資,這導致高達78%的企業需應付數據孤島的問題,高於全球的60%。

戴爾倡議「即服務」,年約訂閱制使用IT

由於疫情引發新一波數據優先(data-first)、數據無所不在(data-anywhere)的經濟浪潮,60%的受訪企業認為即服務模式能協助企業增加靈活性,60%的企業也看到即服務可讓他們加快並簡化應用程式配置。不過目前只有22%的台灣企業將大多數的應用與基礎架構轉移至即服務(as-a-service)模式。

即服務(as-a-service)是什麼?廖仁祥解釋,也有人稱為「隨需」付費,或訂閱制,但對企業最大的改變,是從本來對數據中心或邊緣地端的投資,轉往雲端,根據Gartner調查顯示,現在企業新的IT投資僅2%用as a service,但預估2023年全球企業有15% IT支出會以as services模式,但因為一場COVID-19後,這個比率上調為43%。

Data-center.jpg
Gartner表示未來企業IT支出將不會純在地端,而是混和雲運用。
圖/ 阿里巴巴

隨著即服務(as a Service)時代來臨,60%資深決策者認為即服務模式將使公司更靈活;67%的企業則著重其擴充應變能力,以因應不斷變化的數據需求與數據量。廖仁祥表示,因此今年戴爾科技集團也推出APEX即服務方案,以年計費提供企業混和雲IT服務。

責任編輯:蕭閔云

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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
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