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%。

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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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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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