451 顧問

運用雲端型的方法，從大數據獲得商業價值

2016 年 2 月

本報告係依據相關研究撰寫，研究委託方為：

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諮詢

II

451 R E S E A RC H 簡介 451 Research 為一間知名的資訊科技研究與顧問公司。本機構研究重點著眼於技術

創新與市場變遷，為數位經濟領導廠商提供至關重要的市場情報。透過聯合研究、

諮詢服務，及位在北美、歐洲地區和全球超過一千名客戶機構進行的即時研究活

動，超過一百名分析師與顧問共同為提供市場情報效力。總部設於紐約的 451 Research 成立於 2000 年，並隸屬於 The 451 Group。

研究簡介 451 與大數據使用者進行了六場深度訪談，本研究中的大數據使用者都以雲端為基

礎進行主要部署。這些使用者從 Amazon Web Services (AWS) 所提供的客戶清單所挑

選。451 Research 分析上述訪談結果，並結合我們現有客戶的資料與市場分析，最

終製作了此份報告。

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III

執行摘要 隨著雲端運算持續發展，從大數據獲得商業價值的願景正快速化為現實。隨著全球數十億裝置不斷串流數據，富有前瞻

性與冒險精神的公司，已開始利用雲端從這數據風暴中獲取巨大的好處。這些好處包括：產品與服務更快上市、更低的

總持有成本 (TCO)、與現場部署基礎設施相比更低廉的管理間接成本，以及更靈活的應用程式開發。

451 Research 與六家機構進行深度訪談，檢視各機構在雲端型大數據應用中的努力成果，以及眾多所使用的工具與服

務。451 Research 從這些訪談發現了數項重要因素，若其他組織希望從自身所擁有的數據，創造具可行動性的業務情

報，這些重要因素的發現將會極有幫助。這些因素包括：

• 許多組織都能實現並取得大數據所帶來的好處。在本報告中，接受訪談的企業可代表眾多產業：行動科技分析平台供

應商、行動應用程式平台供應商、金融服務監管機構、科技顧問公司、行銷策略公司、以及一家主流金融服務企業。

• 若想從大數據獲得商業價值一事發軔初期便取得相當成效，其中的關鍵是：在現場部署的環境用比以往更低廉的成

本，取得、儲存以及處理雲端資料。這能讓使用者利用先進分析技術，尤其是分析非結構化資料的能力，此能力得以

讓公司進一步開採內部儲存資訊的價值。

• 值得一提的是，在相對短暫地以雲端為基礎來利用大數據後，若干組織發現此舉不僅對自身營運起了積沙成塔的功

效，甚至進而成為組織營運的核心。

• 雲端型大數據的好處往往能以數據來衡量與證明。在某組織中，雲端資料與現場部署的查詢次數相較後，竟有令人訝

異的 400 倍差距。另一家公司則發現，執行關鍵業務風險危機分析的時間總長，從原先的 6 至 9 個月減少至 1 週或更

短的時間，此效益與現場部署系統相比，是高達 98% 的長足進步。

研究中受訪談組織也提出了雲端型大數據所面臨的可能挑戰與阻礙。雖然雲端可大幅降低成本，也能減少其他實施大數

據運算的障礙 (如部署必要基礎設施時的時間與心力)，雲端式大數據使用者仍面臨了以往現場部署所需克服的難題。在

此新興領域中缺少擁有合適技能的人員，是受訪談組織最常提及的難題。如果要從雲端型大數據迅速取得最大價值，本

報告建議須制定培訓計畫。

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雲端能讓大數據使用者獲益的五大途徑

在此報告中，接受訪談的 6 間企業都使用了雲端來實現大數據運算，並藉此提升競爭力。這些企業將產品或服務提

供給客戶，提升了競爭力；這是以往使用傳統資料處理與分析技術、或部署模式，也無法企及的，或是如此營運將

使成本過高不堪負荷。

雲端運算結合大數據分析，研究中發現能夠帶來企業價值的五大重要途徑：

1. 更快速的上市時間：與現場部署系統相比，研究中某一組織的查詢次數成長達 40 倍，促成更快速與明智的決策，

同時大幅縮短產品與服務的開發時間。

2. 更低的總持有成本 (TCO)：與現場部署的環境相比，成本節省超過 50%。

3. 較低的管理間接成本：節省超過 50% 營運成本，釋出寶貴的 IT 人力，將工時投注於更具策略性、著重於業務的開

發任務。

4. 提升開發人員靈活度：從概念到全面生產部署，24 小時內達成。

5. 全新的獲利契機：更輕易快速地取得數據分析，進而協助發掘新的獲利契機，僅須時數分鐘，而無須耗費數日。

4

運用雲端型的方法，從大數據獲得商業價值 緒論 以往企業組織內的部分資料，由於傳統資料管理技術的成本與功能限制而受忽視，而 451 Research 將大數據定義

為，由於現今在經濟上可行的情況下，能夠儲存並處理前述受忽視的資料而催生的全新商業智慧與情報。其中包括

了現有的資料來源，例如 Web、網路與伺服器日誌資料，以及全新的資料來源：機器產生的資料和社群媒體資料。

科技歷史學家喬治‧戴森 (George Dyson) 簡明地表示：「保留資訊的成本低於丟棄資訊的成本時，大數據便應運而

生了。」這段陳述是對或錯，或許仍有待商榷；但是讓人不得質疑的是，近年來儲存與處理資料的成本銳減，讓企

業能夠利用更先進的資料分析技術，產生更強大的商業智慧與競爭優勢。

在減少儲存與處理資料的成本一事上，雲端運算是一大功臣。然而，這只是運用雲端所帶來的諸多潛在益處之一，

其他益處還包括開發人員/企業靈活度、快速採用新興科技、高可用性，及較少的基礎設施設定/管理間接成本。近年

來，在雲端與託管服務領域，出現許多儲存、處理與分析資料的新方法，可謂族繁不及備載。

在組織營運當中採用雲端非常盛行，而大數據的出現，讓越來越多企業開始尋找從資料中獲取情報的新方法，而以

往這些資料是受到忽視、或都是無法經實際或有效處理的資料。除了現場部署的基礎設施之外，雲端服務提供新方

法，讓組織能夠儲存並處理大小型資料集。此外，這些服務可減少投注大量資本的需求，進而降低採用上的困難

度，便能啟用隨收隨付模式，順暢促進全球的業務拓展。最終，企業在設定新的大數據處理與分析平台時，便得以

減少相關的成本與時間投入。

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本研究報告透過與企業利益關係人與決策者直接互動，能以客戶的觀點概述現有的產品與採用趨勢。 451 Research 與企業進行六場深度訪談，這些企業運用雲端服務來：

• 達成大數據目標、辨別業務目標與成功指標。

• 判定達成這些目標的現有阻礙。

• 辨別在促成這些目標中，雲端服務供應商所扮演的角色。

5

目錄

雲端型大數據：雙管齊下，強力提升商業價值 1

大數據的業務目標 ................................................................................................................................................................................. 1

使用者與使用案例 3

由數據催生的應用程式與服務 ......................................................................................................................................................... 3

業務報告與進階分析 ............................................................................................................................................................................ 3

資料科學 .................................................................................................................................................................................................... 4

難題 — 技術、流程、業務 5

大數據計畫可能面臨的挑戰： ................................................................................................................................................... 6

透過數據，展示成效 7

更快速的上市時間 ................................................................................................................................................................................. 7

總持有成本 ............................................................................................................................................................................................... 8

企業績效 .................................................................................................................................................................................................... 9

靈活度 ........................................................................................................................................................................................................ 9

未來展望 10

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1

雲端型大數據：雙管齊下， 強力提升商業價值

雖然雲端運算之採用過去會使人聯想到尖端新創公司，451 Research 發現各產業當中許多企業正考察、甚或已採用

雲端服務。本報告概述數家已採用雲端服務的公司，這些公司將雲端服務運用於組織內的大數據計畫，意即將過

去因為與傳統現場部署的基礎設施、資料儲存與處理技術不相容而受到忽略的資料，進行儲存、處理與分析。

不相容性起因於數個因素：

• 關聯式資料庫的設計，並不適合儲存與處理非結構化資料。

• 關聯式資料庫並不適合處理大型資料磁碟區。

• 關聯式資料庫更適合處理預先定義查詢，並不適合讓資料分析師與科學家探索資料集，以尋找新的商業情報。

然而，如上所述，我們相信促進業界採用新興資料處理科技的主要因素，是成本經濟：縱使在技術層面上，傳統

架構可供儲存並處理大數據，大規模執行此任務的成本將超出負荷。

由於雲端服務摒除建立、設定，與管理現場部署之基礎設施需求，因此能降低採用大數據處理平台的門檻。這讓

開發人員能更快速的從概念驗證階段，進入生產階段，另一方面開發人員也可更即時地將業務情報提供給資料分

析師與科學家。

雲端服務與儲存、處理與視覺化資料的新方法兩相結合，為企業提供了創造企業變革與達成嶄新業務目標的新契

機。然而，雲端資料處理仍在初期發展階段，本研究中受訪談對象亦強調了拓展雲端型資料處理業務的意圖，可

望在此一窺在雲端服務中進行大數據處理的未來潛在發展方向。

本報告中的受訪談對象使用各種 AWS 產品，例如用於雲端儲存的 Amazon S3、用於資料倉儲的 Amazon Redshift，以及 Amazon Elastic MapReduce (EMR) — Amazon EMR 是 Hadoop 服務產品，能與 Hive、Presto 及其他 Hadoop 關聯物件相容並交互作用。同時，若干受訪者亦在雲端基礎設施上運行 Hadoop 分佈。Amazon DynamoDB NoSQL 資料庫、關聯式資料庫服務及其他雲端服務，亦也用於生產、測試與開發。

大數據的業務目標 誠如上述，推動業界採用大數據處理的一大關鍵趨勢 (無論是現場部署或在雲端)，是利用成本低廉的運算資源，來

進行規模性資料處理與分析的能力，在過去此規模的資料處理與分析因成本與複雜度而無法達成。

因大數據處理而生的眾多商業機會，大體上可歸類為兩大關鍵領域：

• 透過將現有的資料處理工作負載，移轉至較低廉卻更強大的平台上，進而提高營運效率。例如，許多企業利用 Hadoop 的低儲存成本特性，將解壓縮、轉換與載入 (ETL) 的工作負載與歷史資料從資料倉儲移轉至 Hadoop，其

目的是降低資料處理與儲存成本，同時釋放資料倉儲容量，供更具價值的分析工作負載使用。

• 利用過往未使用的資料與新興分析技術 (例如，點擊流分析、社群資料分析、物聯網、預測分析與機器學習等)，來取得全新商業情報，進而促成與支援新的業務企劃。商業個案案例包括即時客戶服務、詐欺分析與針對性行

銷與廣告。

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2

運用雲端型的方法，從大數據獲得商業價值 因此，成功利用雲端大數據處理的公司，不僅僅逐步獲得改善，雲端型大數據處理所帶來的益處，更是旋即成為業務的

核心關鍵 — 運用嶄新的應用程式與業務流程，得以讓公司擁有競爭優勢。

「我們能夠做為一間企業生存下來，便是因為採用了大數據計畫，我們的生存便是衡量成果的最佳見證。」 – 行動平台供應商

另一個明確的例子是一家金融服務企業，該企業使用 Amazon Redshift 做為主要的資料倉儲，供其帳單系統與相關的

報表與分析之用。應用程式及程式下的 Amazon Redshift 資料倉儲，便是讓該金融服務企業成功運作的關鍵任務。

同樣的成功結果亦出現在我們另一名受訪談廠商，該廠商是一家行動科技分析平台供應商，其產品的設計與部署皆

以雲端為基礎。若沒有大數據雲端服務，該公司將不復存在。

在此報告中接受訪談的所有企業，都將大數據處理與雲端兩相結合，藉此

提升競爭力，並成功將產品與服務提供給客戶，而這是使用傳統資料處理

與分析技術和部署模式所辦不到的。

研究中一個案例是一家從事金融服務規管業務的機構，該機構必須不定

時重新執行特定「風險威脅模組」的分析工作，此類分析工作以大型磁

碟區中的歷史資料為基礎，資料時間橫跨 15 個月以上。如果使用關聯

式分析資料庫，該機構要耗時 6 至 9 個月才能完成分析工作。使用 Amazon EMR 雲端型 Hadoop 服務，執行同樣的分析工作，該機構則能

在一週內完成。因此，對於組織內過去與目前的風險威脅情報，該組織

能擁有相對較即時與準確的訊息掌握。

該組織在查詢已檢索的資料供企業分析師使用時，亦獲得了若干益處。有些查詢是在數個皆位元組 (ZB) 的數據汪洋

中進行。運用該組織舊有的資料倉儲環境，這類的查詢可能最多得耗時四小時才能顯示結果。現在該組織已轉換至 Hadoop 與 Amazon EC2 上的 HBase，效能提升極為顯著：

「同樣的查詢，使用雲端上的 HBase 來執

行，查詢結果能在 10 至 12 秒顯示，這顯

然是 400 倍的效能提升。不是快 4 倍，而

是快 400 倍。」 – 金融服務監管機構

在現場部署的資料倉儲執行查詢，耗時 4 小時， 現在運用 Hadoop 以及 IaaS 上的 Hbase，

只要 10 到 12 秒

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本報告中接受訪談的公司，一致將組織內的雲端型大數據處理計畫，視為帶動業務變革的關鍵任務，並引述了

各項指標，包括上市時間縮短、資料處理成本降低、客戶情報與客戶服務品質提升。

400 倍 的效能提升

6 至 9 個月 現場部署的關聯式資料庫

風險威脅 分析

少於 1 週 雲端型 Hadoop 服務

3

使用者與使用案例

由數據催生的應用程式與服務 直接向客戶提供由大數據催生的應用程式與服務，是行銷策略公司的主要使用案例。該公司利用大數據雲端服務，

向客戶提供情報，包括行銷成本的投資與成果，尤其是競爭力分析報告。

理所當然的，該科技顧問公司亦側重於根據客戶的業務內容，提供符合客戶需求的情報。利用大數據雲端服務的具

體例子，包括交易分析、會員卡分析以及客製化產品製作等。

行動科技分析平台供應商同樣涉及將數據提供給客戶，但在該供應商的例子中，該供應商提供行動應用程式開發人

員，有關所開發行動應用程式的相關使用情報。 業務報告與進階分析 雲端型大數據的應用可提供不同的客戶出發點選擇。提供報告與分析給外部對象，跟提供給內部客戶一樣輕鬆簡單。

舉例來說，本研究中的金融服務企業能將若干數據提供給客戶，讓客戶自行執行同行間的競爭力分析，但該金融服

務企業主要的使用案例是著重在內部的非法交易模式搜尋。因此，核心使用者便是企業分析師與金融分析師，他們

擁有使用報表及視覺化工具的領域專業。

而除了提供數據催生的服務給客戶外，本研究中的行銷策略公司擁有自己的企業分析師，他們透過內部報表與趨勢

分析工具，查詢同樣的數據，進而提供客戶更優質的服務。

另外，本研究中的金融服務監管機構則在雲端運行三大內部工作負載，供業務分析之用，分別是：批次分析、交互

分析及摘要報告。第四個使用案例為專案分析，目前該分析仍在現場部署的資料倉儲基礎設施中執行，但該監管機

構正計畫將專案分析移轉至雲端。

打造能讓此功能透過雲端提供的環境，是一樣正在進行中的工作。然而，此金融服務監管機構，從雲端式批次分

析、交互分析與摘要報告使用案例中獲得益處後，打算開發相關工具，讓內部的資料科學家也能夠運用儲存在雲端

上的資料。

現場部署的專案分析工具，其最終使用者是資料科學家，該工具會結合分析工具與技術，包括數據分析、可程式分

析與 Hadoop 上的 SQL。

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企業在大數據雲端服務中運用各種使用案例。我們的研究訪談中出現數個主要例子，包括直接向客戶提供應用

程式與服務、執行業務報告與分析、運用資料科學家探索數據藉此獲得新的情報與商機。

4

運用雲端型的方法，從大數據獲得商業價值 資料科學 其他受訪者亦運用大數據雲端服務來推動資料科學的運用。研究中的行銷策略公司擁有數名資料科學家，他們的

工作是將雲端中的資料模型化，並進行預測分析，在辨別新的資料來源和競爭力情報後，將之運用於銷售給客戶

的產品與服務當中，其中便包括了預測分析服務。

「我們擁有一小群的資料科學家，他們的自主性極高，宛如奔騰寶馬，但如果結果不僅是一場實驗，而是有所 成果，那麼我們則會制定具體業務流程。」– 行銷策略公司

在採用大數據雲端服務一事上，451 Research 認為資料重力的概念，是主要的影響力，其背後原因是資料處理資源將會

移轉到儲存最多資料 (或是最重要資料) 的平台。

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如同我們在緒論所提到的，接受訪談的組織使用各種雲端型大數據服務。451 Research 的觀點是資料處理與

分析會吸引更多資料，而訪談中最常見的產品是 Amazon S3 雲端儲存服務，這點為我們的研究觀點提供了若

干證據，提升雲端型資料處理的主要推動力，將會是資料儲存服務的持續增長與使用。

5

難題 — 技術、流程、業務

無論是在雲端或現場部署架構，執行大數據計畫會面臨多種難題。引人注目的是，受訪者所強調的難題，大多非

針對雲端本身。我們從此訪談結果得到的結論是，當談到大數據部署時，雲端本身並非主要的難題。

整體而言，無論是現場部署系統或雲端中，資料科學家的短缺是一項巨大的難題，然而此難題在雲端中的情況較

輕微，因為雲端本身便可為資料科學家負擔部分的系統複雜性。對所有採用大數據的組織而言，尋找適當人才是

一件艱鉅的任務，這些人才須能夠使用如 Python 和 R 等工具來分析資料，並能運用這些技能建立新產品與服務。

雇用擁有商業分析技能的人才也是一項挑戰，必須確保所雇用之人員具備所需的領域知識，能將技術層面的技能

運用在手邊的業務問題。在此強調，金融服務公司與顧問公司都強調此人才問題，這也顯示了辨別使用案例，以

藉此利用此科技的需求，是多麼重要。

其他難題與挑戰包括與外部資料來源的整合 (特別是透過 API 的來源整合) 以及與內部系統的整合等。本研究中的

行動分析平台供應商，正面臨此關鍵難題，其背後因素是因為該供應商近日接受併購，目前隸屬於一間大型企

業。由於該公司營運越來越成功，另一項與雲端相關的難題，便是處理潛在成本以及平衡成本與效益，如何讓客

戶成長所需的基礎設施規模不加倍 (及管理基礎設施的成本) 的情況下，讓客戶的數量倍數成長。

數據治理是企業流程的另一道難題，尤其是本研究中的行銷策略公司，此難題是起因於該公司須處理與數據治理

相關的區域性法規。顧問公司亦表示數據治理也是一大流程問題，另外還有安全性，安全性對任何公司而言都是

長期存在的問題，而對欲將現有應用程式移轉至雲端服務的組織而言，安全性更是特別重要。這些大數據的合規

議題影響遍及現場部署與雲端型執行個體。

「我認為數據的蓬勃增長，及資料四散的可取得性，讓實際採用雲端大數據的實踐者，在數據治理與管理

上，疲於奔命。我相信我們做得還不錯，但好還要更好。」– 行銷策略公司

毫無意外地，金融服務企業針對其雲端供應商，進行長達數月的安全性審核，就是為了確保能安全無虞的將資料

與服務移轉至雲端。雖然該雲端供應商通過安全性審核，該金融服務企業的所有資料，並非全都儲存於雲端中。

由於數據治理的法規規定，若干資料集仍儲存於現場部署系統當中。

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建業已久的業主，拒絕做出改變，這也是金融服務企業與顧問公司都有提出的難題，然而金融服務企業亦很

快發現，總持有成本的益處能夠緩解此問題。

6

運用雲端型的方法，從大數據獲得商業價值 大數據計畫可能面臨的挑戰：

1 到 5 級的程度劃分，1 表示最輕微的難題，5 代表最關鍵的難題

缺乏擁有合適技能的人才

價值感知

缺乏業務使用案例

缺少量化成本的能力

業主客戶之排斥

0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0

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7

透過數據，展示成效

既然受訪公司利用雲端中的大數據來達成新的業務目標，那麼他們如何衡量大數據計畫的成效，更具體地，雲端

中的大數據計畫之成效呢？各組織間的答案基於雲端大數據的作用而有差異。接受訪談的組織描述了數種潛在益

處，包括節約成本、更快速的上市時間、開發人員靈活度及收入增加等。 更快速的上市時間 能將產品與服務更快速地打入市場，往往是新創公司與新興產業採用大數據雲端服務的主要因素，這讓他們能從

概念便跳至生產，無須設計、採購、設定與維護現場部署的基礎設施。這是行動科技分析平台供應商所提出最主

要的益處，另外的益處則是雲端的可升級性，讓該公司能更即時回應尖峰需求。另一項該公司所提出的益處，則

是雲端平台能夠吸引工程師與開發人員，這使該公司雇用與留任人才。

行動應用程式平台供應商亦表示，進入市場的時間縮短，是該公司採用雲端大數據服務的主要獲益之處，原裝服

務的可用性卻同時具有內建可升級性，進而讓該公司能更快速的開發與啟動產品。

「能更快的上市，是目前最重要的因素；由於能夠利用這些原裝、內建可升級性、且成本合理的實用服務，

我們便能更有效率地建立我們的服務。」– 行動應用程式平台供應商

行銷策略公司亦提及了多樣益處，包括節約成本、更快速的上市

時間、開發人員靈活度及收入增加等。上述益處的重要性因受訪

人員部門而有差異：金融部門、行銷專員、或是 IT 部門。對於行銷

策略公司的技術長而言，最主要的益處便是能更快速的進入市場。

「我們能在早上有一個新構思，然後有需要的話在下午就著

手開發；我們曾在 24 小時內建立一個完整的解決方案。這

根本史無前例的佳績。」– 行銷策略公司

從概念到生產部署，

24 小時內達成

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24 小時

8

運用雲端型的方法，從大數據獲得商業價值 總持有成本 建業有年的大數據大型使用者，往往受到降低成本與提升營運效率的機會而受吸引，進而使用雲端服務。毫無意

外地，金融服務企業極注重成本節約效益，透過將現場部署的資料倉儲移轉至資料倉儲服務，進而節省了約 6 成的

成本。

「基本上，由於總持有成本是我們最重視的關鍵因素之

一，企業內部對此益處的價值認知便相當重要，由上至下

都必須了解並貫徹這點。」 – 金融服務企業

「我們將資料倉儲從現場部署系統移轉至雲端時，我們無

疑極大幅地銳減所需成本。數據顯示，我們節省了 57% 的成本。” – 金融服務企業

金融服務監管機構也相當重視成本，該機構運用各種關鍵績效

指標 (KPI) 來衡量雲端服務的成效。這些關鍵績效指標包括雲端

計畫是否符合所設定的目標，以及該計畫是否按時並在預算內

執行。

在這方面，移轉至雲端提供了若干益處。

現場部署的資料倉儲。

57% 的成本節約效率

雲端型資料 倉儲服務

該公司發現，透過一開始的成本節約計畫後，與現場部署的環境相比，能夠節省 35 至 40% 的成本。另外，該公司

亦發現，持續的開發雲端服務，並運用創新的全新服務與科技，每年能替公司達成節省 12% 到 14% 成本的目標。

「一年半前，我們運用 Hadoop 分佈安裝了 HBase 環境。我們現在預

計將之替換為 Amazon EMR，並在 Amazon S3 上運行 HBase。我們

擁有另一應用程式，該應用程式使用較大型的暫時性 HS1 系統 (密集

儲存，擁有高序列讀寫效能)，一年內，我們將之替換為 D2 (密集儲存

執行個體，擁有高序列讀寫效能，專為極大型資料集而設計)，因為 D2 效能更強大，成本只需要原先的 6 成左右。我們有另一項互動應

用程式，該應用程式以 Hive 為基礎而建立。該應用程式已進入生產

階段達 8 個月。我們今天預計將之替換為 Presto 系統。」– 金融服

務監管機構

對金融服務企業的業務而言，大數據如今宛如命脈，甚至於該金融服

務企業運用通用的業務指標，來衡量其計畫的成效，例如每月收入與

市場佔有率。而大數據系統本身，成本則是一項關鍵指標，同樣地，

能夠即時建立報表的能力，也是衡量成效的一大重要指標。

「我們在計算過後，發現雲端型系統所花費成本，只有舊式現場部署系統的一半不到，合作企業的決策者便

馬上表示『沒錯，就是這個了，請確保這系統能流暢運作，且我們公司的資料能安全無憂。』所有項目都

打勾通過，這決策再簡單不過了。」 – 金融服務企業

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35-40% 的成本 節約效率

與內部環境對照組相比

9

運用雲端型的方法，從大數據獲得商業價值 企業績效 針對行銷策略公司，關鍵績效指標特別針對系統本身，舉凡成本、運行時間、應用程式效能與安全性。上述這些

績效考察，是以業務執行的整體績效為基礎來進行。

同樣地，由於效能與相對成本是雲端系統的主要益處，行動分析平台供應商運用多項指標衡量雲端系統的成效，

最重要的指標則關乎業務運作。關鍵績效指標包括客戶使用服務的情況、內部處理多大量的客戶資料、以及能提

供多少價值給客戶。

顧問公司同樣也享有多種益處。最明顯的益處優點是節省成本，而更快速地進入市場、收入增加同時也是顯著的

兩大益處。同時，顧問公司也聚焦在與客戶相關的指標上，舉凡新收入與新客戶的增加及客戶維繫。

本研究中的行動應用程式平台供應商估計，由於免除雇用人員管理和維護服務的需求，公司進而節省了成本。 靈活度 行動應用程式開發平台供應商表示，更快速地進入市場，以及能以更靈活的方式修改與拓展平台的能力，在現場

部署應用程式或在雲端部屬的兩難決策中，此能力是一大關鍵。

如前所述，對建業有年的產業與廠商而言，成本是主要因素，然而靈活度則成為了更強大的優點，因為高靈活度

能善用並支援新的業務計畫，藉此達到更廣泛的產品與服務採用。除了成本考量外，金融服務企業也表示靈活度

也是關鍵，尤其與佈建現場部署的硬體伺服器時，所需要的文書工作與困難關卡相比，因為雲端的高靈活度，團

隊在雲端佈建新的運算與儲存資源相對輕鬆簡單。

「如果我想要在雲端佈建各種硬體，我能現在就辦到。如果我要在我們的資料中心佈建靜體，則需耗費數月的

冗長文書工作還有電話往返。」 – 金融服務企業

行銷策略公司亦宣稱，靈活度是一項優點，並表示靈活度提高，對營運團隊與企業分析師來說都是一大助力。

「我認為最大的受益團隊是 IT 基礎設施營運部門，因為我們已經沒有任何現場部署的設施；而分析師和資料

科學家能在要求架設環境後一小時內，便擁有完整的環境設定好供使用，這代表企業使用者也會從中受

益。」– 行銷策略公司

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未來展望

毫無意外地，接受訪談的廠商，將大數據處理與雲端兩相結合，藉此提升競爭力並提供新的服務，這些廠商一致

認為，大數據是公司產品與服務的關鍵。接受訪談的廠商亦表示，他們在大數據的投資，在未來的 1 到 2 年內，

將會有所成長。將大數據處理架設在雲端，能帶來無限可用的容量、靈活度，及更低廉的成本，這些都是促進成

長的關鍵要素，廠商與我們分享的願景計畫中便可見一斑：

無限可用的容量

「過去十年來，人們已知道如何盡可能地儲存與收集大量資料，而現在人們則是想方設法從利用這些資料，

所以對於容量的需求勢必會持續成長。」– 行動分析平台供應商。

靈活度

「我們擁有越多數據，且能越快速地對這海量數據進行分析，我們就能更快速地生產能夠上市銷售的新數據

產品。如果無法衡量並容納海量數據，便無法進而利用它。一言以蔽之。– 金融服務企業

更低的總持有成本 (TCO)

「我們將越來越多系統移轉至雲端，並收集越來越多資料；雖然收集海量資料會耗費更多金錢，但這絕對是

高還本的投資，與我們合作的企業主也都支持這筆投資。他們積極要求我們增加更多數據到資料倉儲當

中。我們將系統移轉至雲端，節省了內部成本，再轉而將之投注在大數據。」 – 金融服務企業

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