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How System Integrators Can Help Client Companies Develop Big Data Analytics Capability

納入環境和技術變化的考量，強調路徑相依對組織資源和能力發展的重要性 (Teece,
Pisano, and Shuen, 1997)。上述兩項觀點均主張，進行特定領域的投資將有助於取得
相關的資源與知識技能，結合這些互補性資源與能耐可進一步發展出相應的組織能
力 (Aral and Weill, 2007)。Soh and Markus (1995) 的資訊科技商業價值流程模式體現
上述主張，指出資訊科技投資、資訊科技資產、資訊科技的組織性影響和企業績效

之間的轉換過程。近年來，也有越來越多研究檢視資訊科技資源、資訊科技能力、
組織能力和企業績效的實質關係 (Wang, Liang, Zhong, Xue, and Xiao, 2012)。
在大數據分析領域，許多研究也依據資源 - 能力的層級關係，定義大數據分析
能力是由大數據分析的有形資源、人力資源和無形資源所形成 (Gupta and George,
2016; Mikalef et al., 2020)。根據上述研究典範以及緒論所提的系統整合商視角，本
研究認為具備技術服務和整合服務能力的系統整合商，能更有效地讓企業獲取所需
的大數據分析科技資源，並藉由這些科技資源促進其發展所需的人力資源（即：資

訊部門分析能力）和無形資源（即：業務單位合作），進而提升其大數據分析能力
和營運效益。因此，本研究提出如圖 1 的研究架構，探討企業如何運用系統整合商
發展大數據分析能力。

圖 1 研究架構
圖 1 研究架構
二、 大數據分析能力
二、大數據分析能力
（一）大數據分析能力的定義
（一）大數據分析能力的定義
大多數學者從兩個角度定義大數據分析能力：(1) 大數據分析的資源基礎 (e.g.,
Gupta and George, 2016) 和 (2) 大數據的運用過程 (e.g., Song, Zhang, and Heng, 2020)
大多數學者從兩個角度定義大數據分析能力：(1)大數據分析的資源基礎(e.g., Gupta
and George, 2016)和(2)大數據的運用過程(e.g., Song, Zhang, and Heng, 2020)（如表 1）。
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前者將大數據分析能力視為一種彙編、整合和配置大數據分析資源的能力，反映在企業
的大數據科技基礎建設、數據分析和管理的人力資源以及有利於大數據分析決策和作業
之無形資源的品質。後者從大數據運用過程來看，將大數據分析能力描述為處理、組織、
視覺化和分析數據以產生洞見，進而促成資料驅動的作業規劃、決策制定和執行的能力。

本研究採用後者的視角來定義「大數據分析能力」，意指獲取、整合、分析和可視化各
種形式的巨量數據，及時交付給用戶以發掘出商業價值和洞見等有意義資訊的能力。

（二）大數據分析能力的價值及影響

大數據具有潛在的經濟價值，並且與企業的資產、人才一樣，是具有創造競爭優勢
潛力的資源。過去文獻已指出許多運用大數據分析創造價值的例證：零售商可利用顧客
分析增進銷售績效、金融業者用大數據分析找出有詐欺風險的案件、醫師利用醫學圖像
分析結果協助診斷、飯店業者利用大數據分析改善客戶體驗等(cf. Chen, Chiang, and

Storey, 2012)。整體而言，大數據分析有潛力支援企業的策略決策制定，也可以用來改
善企業的營運流程與運作效能(Grover et al., 2018; Hyun, Kamioka, and Hosoya, 2020)。

三、 大數據分析能力的資源基礎

依據資源基礎觀點，Gupta and George (2016)提出大數據分析能力源自於七種大數
據分析資源，包含有形資源（數據、分析工具、基礎資源）、人力資源（技術能力、管
理能力）和無形資源（數據導向文化、學習型組織）（如表 2）。有形資源本身不足以形

成大數據分析能力，光有人力資源和無形資源也是如此。然而，有形資源比較容易從市

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