企業主機系統軟體平台選擇模式的研究

企業主機系統軟體平台選擇模式的研究

目錄 摘要---I 第一章 前言---1 第二章 文獻回顧與探討---2 2.1 Linux&Microsoft--- 2

2.1.1 Total Cost of Ownership--- 2

2.1.2 Minimal Standard Requirement--- 2

2.2 Decision Making & Information Set--- 3

2.2.1 Decision & Information --- 3

2.2.2 Information sets--- 3 2.3 Hindsight--- 3 第三章 研究方法--- 9 3.1 資料收集--- 9 3.2 研究設計---9 第四章 研究結果---12 第五章 討論---15 第六章 結論---16

摘要:

本研究主要在探討企業決策與當時資訊環境的相關性，以企業對主機系統軟 體工作平台選擇的原因做為研究的標的。先前的文獻顯示，企業選擇系統可能依 據 Total Cost of Ownership Model (TCO)模型作為決策準則，但資料顯示台灣前 500 大企業有八成是使用 Windows 的主機做為企業的網頁伺服器，與 TCO 模型 的推論相左，然而過去研究對於平台的選擇因素如網站的難易程度、資料庫的複 雜程度、CGI 程式的需要量，不能完全解釋企業對平台軟體的選擇。本研究將證 實，企業的決策會受到當時資訊環境的影響，決策者會依據當下資訊作出最適的 決策，通常會選擇資訊較多，風險較小而不確定性較低的軟體工作平台。 Method:參考天下雜誌 1000 大企業，透過 NetCraft™收集台灣前 500 大企業 主機採用的軟體平台資料，包含軟體平台更新時間，對外網頁主機的數量。在不 同時間點的考量，利用世代研究的方式，以雜誌內容還原過去資訊環境， 來分 析過去時間點下企業為何會採用或將系統更換為 Microsoft Windows 或 Linux 系 統。

Result: 2002 年 Windows 和 Linux 的比例是 1:1，2003 年的比值提高為 14:8， 到了 2004 年比例將更進一步的提高到 226/66，而同時間相關雜誌對平台採用建 議也逐漸從 Linux 轉而傾向支持 Windows 的主機，此項相關性代表決策時間點 的資訊呈現，也就是經營者當時可以收集到的資訊，會影響經營者對企業軟體平 台的選擇。 Conclusion: 企業選擇模式主要依據某時間點下軟體平台相關資訊給予的 程度而進行決策，而非先考慮企業內部總成本或企業類型特性來做為選擇之考 量。

第一章 前言與研究目的 資訊領導決策，資訊的多寡會影響決策者作決策的正確性，然而資訊會隨著 時間的變動呈現不同的觀點，決策者也會隨著時間的變動，受資訊不同的影響而 有不同的決策，因此企業決策者在面臨系統軟體平台的選擇時，會配合當時環境 所提供的資訊來作決策，許多決策上的研究，都以現在所有的資料來評論過去的 績效，本研究屏除此種後見之明(hindsight)的影響 ，回溯收集過去時點的資訊內 容，以過去資訊的內容，來分析不同時空背景對企業作選擇軟體平台決策的影響。 近年來，網際網路(Internet)成為極熱門的話題之一，造成這股熱潮的主因便 是 World Wide Web (以下簡稱 WWW or Web)的出現。世界各地的企業網頁製作 者都將自己精心製作的網頁放到網站上，讓所有其他的人瀏覽。

上述的原因說明，任何人都可以透過瀏覽器來獲得企業的訊息，並包含企業 的網頁主機的資料，因此我們可以透過此管道，了解公司所採用的主機系統和伺 服器種類。

大致來說，網頁伺服器的主要軟體可分為 Apache、IIS 兩大主軸，Apache 通常是架設在 Unix-based ( Linux、Solaris )的平台上；而 IIS 是 Microsoft 的產品， 只能在 Windows 平台上運作。所以 Apache 系統和 IIS 系統，為兩種不同伺服器 的種類， 象徵公司使用不同的 Unix-based 或 Microsoft 平台系統。現在伺服器的 工作環境架構主要為 Three-tired 的架構，伺服器主機和資料庫分開，為了讓伺服 器主機順利取得資料庫主機的資料，通常資訊使用者會採用相同平台的伺服器主 機和資料庫主機。因此透過伺服器主機就可獲得企業內部主機的資訊。 本研究研究企業面對 Linux 和 Windows 兩大平台的競爭，該如何對企業主 機系統軟體工作平台選擇作決策。

第二章 文獻回顧與探討 2.1 Linux&Microsoft

本研究探討企業主機系統的選擇，市場上網頁伺服器平台的主要分為 Unix-like(包含 Linux ， Unix 或 Solaris )、Windows 兩大派別，探討企業在面對 此兩大競爭性產品企業是如何作決策的。

2.1.1 Total Cost of Ownership

過去探討企業選擇軟體平台依據的準則，主要以總擁有成本(TCO)作為決策 的考量指標。TCO Model 是 Gartner Group 用來解釋為何企業採用某種系統的重 要指標， 達到相同運作的程度所需之總體擁有成本愈低，企業愈傾向選擇該系 統。

以 TCO 的觀點來說，Linux 比起 Microsoft Windows 具有更高的優勢，整體 來說，伺服器主機市場應該是以 Linux 為大宗，而 Microsoft 的系統所需要的 total cost of ownership 遠高於 Linux ，若以此觀念來推導，Microsoft 應該是市場上的 輸家，但事實上，研究所獲得的資訊顯示，Microsoft 從 2001 到 2004 年間，逐 漸取得市場優勢。 另外，企業的財力因素的指標如:公司資本額大小、財務狀況、資金營運流 通度等等，發現以上變數對企業軟體平台的選擇決策上都沒有統計上的顯著差 異。間接證實 TCO 和財務因素，皆無法說明企業對資訊平台選擇的原因。 因此，根據本研究收集的資料不足以支持，從成本面思考企業決策因素。 2.1.2 Minimal Standard Requirement

廠商以最少的模組，最少的硬軟體設備，來完成企業的需求，而這種模組的 給合，就是最小標準需求(Minimal Standard Requirements，下文以簡稱 MSR)。 Peter Zeidman (2002)提出另一種觀點，從需求面來探討網頁伺服器的選擇策略， 網頁伺服器的目的是能夠提供你的使用者足夠的資訊，而且主機的軟體可以控制 和連接擁有的資料庫，足夠的互動機制能夠和使用者交換訊息。從企業的最小標 準需求，即依企業本身的需求與特徵作為企業選擇系統的考量。

由 MSR 的觀點視之，影響企業軟體平台選擇模式的變數是企業的特質，因 此不同的企業對資訊有不同的需求，例如以下變數:企業網頁數目的多寡、企業 網頁數目的總量、需上網的檔案文件數、網頁所需連接資料庫的多寡、網頁的資 料是否是動態……等變數，能代表企業對資訊需求的特質;在先前的研究裡，無 法證實這些變數和企業軟體平台選擇決策時有相關。

在研究過程中，按 Microsoft 在 Gartner Group 的 12 項指標的表現愈來愈 好，尤其在在這幾年的進步尤為明顯，市佔率也逐漸地提高。

企業對未來的決策是兼具理性與未來性，所以企業作決策是會以當時可收集 的資訊作為尋求更美好未來的目標。

2.2 Decision Making & Information Set 2.2.1 Decision & Information

一般來說，資訊會影響決策者作決策，通常愈正確的資訊愈能讓企業決策者 作出愈正確的決策，因此資訊與決策間有高度相關性。資訊之於決策就像水之於 魚一樣，不可或缺，若資訊不足，較難作出正確的決策。企業就是在有限的資訊 範圍內收集到盡可能周全的資訊， 並以此資訊作為決策的準則，作出適當的決 策。 企業比起個人，在選擇軟體平台時，能夠收集與處理資訊的能力都較佳，為 選出最適用(Fitness)於企業本身的軟體， 企業會在有限的資訊範圍內作出理性的 決策。所謂理性的決策，就是將所有可以收集到的資訊進行分析後所作的決定。 想當然爾，企業在面對軟體平台的選擇時，比起個人選擇系統會收集更多的資訊 與考慮更多的因素，也就是企業在作決策時應該較一般個人更為理性，也能作出 較正確的決策。 2.2.2 Information sets 資訊集(Information sets)這個概念，來自賽局理論，決策者在某個時間點上 能獲得供參考的資訊，作出決策，而可能會導致不同得利的組合，即為資訊集。 通常資訊集表現出經營者不同決策的得利;比如說，在某時間點上，決策者所擁

有的 Information Set 為 (A，B)時，代表選擇 Linux 能獲得的利得是 A， 而選 擇 Microsoft 的利得是 B。 本研究假設同一個時段上，資訊為完全充分的，即假設任何人皆可取得所有 相關資訊沒有任何障礙，這種情況為經濟學上所謂的完全資訊，意味著每一個決 策者都能夠獲得相同的資訊，預期上，面對相同的資訊，所有管理者都會做出相 同的決策。 而根據上一段的假設，若資訊是完全充足，所有決策者在同一個時段所擁有 對平台軟體相關的資訊集，可表示為 (Microsoft，Linux) = (A，B)。

為了收集各個年代 Linux & Microsoft 系統平台的資訊集，可以從有代表性 相關電腦雜誌內容所提供的訊息組合，配合 Garten Group 對於 Linux Unix 和 Windows 軟體工作平台評比的 12 項重要指標的精神來建立各年度 Linux 和 Microsoft 的資訊集。

這 12 項指標依次為: Stability、Security、SMP Scaling、Clustering、High Availability、RDBMS Size、Ease of Use、Plug-and-Play Drivers、Technical Support、 Network Support、System Management、Pricing 。

12 項指標的內容敘述如下，在將此 12 項指標依特性分成架構面、軟體面、 使用面和價格來探討: 一.架構面: 1. Stability(穩定性):平台上軟體能正常處理不會輕易當機 企業軟體平台系統的穩定性與否，關係整個作業系統進行的持續性，斷斷續 續的作業系統，絕對不會是一個優良的系統平台，因此系統穩定性是選擇軟 體平台時首要關心的指標。 2. Security(安全性): 企業文件是企業內部最重要的機密，能否適當地將文件傳送到收件者是件重 要議題;系統最怕當機或駭客入侵，系統安全性愈高對使用者有愈高的保障， 無論在文件機密上或只是系統維護上。

3. SMP Scaling (多處理器) :能支援多個 CPU 的功能(系統內部擴充功能) 一個系統能支援多個 CPU ，即能避免使用單個 CPU 有限的處理量，多處 理器的作用主要是在系統設計中使系統資源分享能更安全有效的功能，面對 即時系統的需求，多處理器的規模亦是選擇平台時一重要指標。 4. Clustering(叢集 or 群集): 企業電腦運作，主要由多台主機與網路所構成，所以緊密地運用網路來結合 這些主機作共同運算作業的電腦系統即為群集。群集有分散風險的功能，通 常不會用一台主機系統全權負責整個系統的運作，增加電腦系統的運算能力。 二.軟體面: 5. High Availability(程式):套裝軟體的豐富程度 系統平台上可使用的應用軟體的豐富程度，豐富程度愈高表示此平台可供應 用的軟體愈多，更能符合使用者的需求。 6. RDBMS Size(關聯式資料庫管理系統的大小):資料庫是否成熟足夠負擔商業 資料儲存的能力 關聯式資料庫管理系統的主要功能為管理和儲存資料， 最常見的關連式資料 庫系統就是 access ，透過很多表格進行資料的分析，好處是可以節省資料重 複性的問題，加快資料分析的速度。 7. Network Support (網路支援) :分享 網路支援程度的高低，關乎軟體平台使用者的需求，分享資源，隨著網際網 路的無遠弗屆，系統具有網路能支援的程度已成一重要指標。 三.使用面: 8. Ease of Use(易於使用):學習成本 使用便利性的高低，即表進入使用某系統門檻的高低，和學習某系統學習成 本的高低成正比;系統的學習障礙愈低愈能創造高使用量，企業在選擇平台的 同時，會考慮到大眾(使用者)對系統的學習成本高低，所以成為系統選擇的 重要指標。

9. Plug-and-Play Drivers(插入可行):擴充性，擴充成本方便的考量

插入可行，插入可行的功能可以減少系統使用者使用上的障礙，增加新硬體 時方便性較高，沒有系統上相容性的障礙，使得各種週邊組件的連結性增加， 可降低擴充時的成本，對使用者而言愈便利。

10. Technical Support(技術支援):有公司支援，有問題時公司有 bug 處理的服務-售後服務 技術支援，即系統產生問題時，系統公司能有效幫忙解決問題的服務。 得視微軟和 Linux 兩大公司對於科技投入設計的程度，通常微軟的系統具有 較高的科技支援，因為其在研發的同時，通常會配合系統的相容性來作設計。 11. System Management(系統管理的便利性):電腦裡的系統管理 電腦系統管理如:控制台/webmin ，即系統在設計系統管理時，讓使用者能 方便進行電腦管理的程度。 系統管理為資訊人員主要辦演的角色，若系統管理的複雜度高，軟體平台對 於管理面和專業性的投入變相對較高。 四.價格面: 12. Pricing(定價): 定價即為成本面的考量，亦作為評估系統的一指標。 依相關電腦雜誌資訊內容細分成此 12 項特徵，作成以下各年度的資訊集: 2001 2002 2003 2004 Stability (0 ，2 ) ( 0，2 ) ( 1 ，2 ) ( 2 ，2 ) Security (0 ，2 ) ( 0，2 ) ( 1 ，2 ) ( 2 ，2 ) SMP Scaling (0 ，2 ) (0 ，2 ) ( 1 ，2 ) ( 2 ，2 ) Clustering (0 ，2 ) (0 ，2 ) ( 1 ，2 ) ( 2 ，2 ) High Availability (0 ，2 ) (0 ，2 ) ( 1 ，1 ) ( 2 ，1 ) RDBMS Size (0 ，2 ) (0 ，2 ) ( 1 ，1 ) ( 2 ，1)

Network Support (0 ，2 ) (0 ，2 ) ( 1 ，1 ) ( 2 ，2 ) Ease of Use ( 1 ，1) ( 1 ，1) ( 2 ，1) ( 2 ，0) Lug-and-Play Drivers ( 1 ，1) ( 1 ，1) ( 2 ，1) ( 2 ，0) Technical Support ( 1 ，1) ( 1 ，1) ( 2 ，1) ( 2 ，0) System Management ( 1 ，1) ( 1 ，2) ( 2 ，1) ( 2 ，0) Pricing (0 ，2 ) (0 ，2 ) ( 0 ，2 ) ( 0 ，2 ) Total (4 ，20 ) (4 ，21 ) ( 15 ，17) ( 22 ，14) 2.3 Hindsight 本研究要屏除後見之明的思考陷阱，不站在現在的眼光來分析過去為何企業 會作這樣的決策，而是透過收集過去環境的資料，以過去的眼光來分析企業所作 的決策。跳脫後見之明的迷思，純粹以當下的資訊環境作為決策者策略的分析準 則。 實際上只有當時的資訊才能正確反應當時決策的合理性，要研究企業選擇軟 體平台的決策模式，得還原當時的資訊環境來作分析。 這種情況就是以當下資訊較充足的角度，來評論過去環境下作決策的行為模 式，即是所謂的後見之明。許多過去決策模式的研究多採用後見之明的方式，然 而後見之明的研究方式可能會導致以下的迷思: 假設有兩個時點 X，Y，X 的時間點是早於 Y 的時間點，正常來說，同樣 的一個決策，在 X 點上的資訊集是 Information Set(X)，而 Y 的點上有另一個資 訊集 Information Set (Y)。在評估 X 點決策，應該用 X 點 information set (X)來考 量，而不能用 information set(Y)來評論 X 點的決策，這就是所謂後見之明，因為 在不同的時間點上，資訊集是不同的，通常 information set(Y)比 information set (X) 更能夠讓決策者做出更好的決策，但是 information set (Y)在時間點 X 是不存在 的，所以如果以現在的 information set 是不能夠推估過去的決策。

決策者為何做此決策。

IDC 在 2002 年所寫的 Windows 2000 Versus Linux in Enterprise Computing 報告顯示，軟硬體的成本支出佔公司成本比例不到 10%，而在資訊系統管理及人 員的訓練支出卻高達 60%以上，代表系統成本的高低不足構成企業選擇系統時的 參考因素。 如果上述的調查結果是正確的，企業會比較重視所謂的資訊軟體管理成本的 問題，而不再對軟硬體的架構和特點那麼重視，選擇系統會回歸管理面的思維， 過去有許多的文章，強調 Linux 的授權是免費的，而且 Linux 的系統，不像 Microsoft Windows 需要比較好的速度和記憶空間，但是以 IDC 提供的數據， Linux 的免費不再是吸引企業資訊主管採用的誘因，取而代之的是其它議題如管 理和訓練的考量。因此強調 TCO 的方法來作為評量軟體工作平台選擇的策略， 此論點深受質疑。

第三章 研究方法 世代追蹤研究法(cohort study) ，常用在疾病因果之間的追蹤研究，嘗試追 蹤發病的病人在過去生活環境中，暴露於病因的情形，來推估此病因和導致疾病 的因果相關性。譬如追蹤罹患肺癌的患者，研究吸煙與肺癌之間關係的研究，發 現罹患肺癌實驗組的病人，在過去某個時段內吸煙的比例，高於未罹患肺癌的對 照組的人，此種研究方法為世代研究法。 3.1 資料收集: 代表性電腦雜誌的選取是經由專家所提供的意見來選取，選取的雜誌出版期 間必須包括從 2000 年至 2005 仍出刊的有象徵代表性的電腦雜誌。在上述限制下 本研究選取的雜誌有: Linux Journal Chinese、網路資訊雜誌、windows 2000 magazise ，利用雜誌所提供的相關資訊內容，將同期間相似的資料，利用下述 的研究設計彙總為多個年次的資訊集來進行研究分析。

Netcraft 網站資料的收集方式如下: 進入 Netcraft 網站

http://news.netcraft.com/ 後，在首頁的左上角，可以作 webserver search ，只要

將欲查詢的企業網址輸入後便可得知該企業的 webserver 系統，可呈現的資料有: 該企業的作業系統的種類、網頁伺服器、作業系統最後更新的時間、網頁伺服器 所在的 IP address 和網路服務提供者 Netblock Owner (ISP)等，透過此方式蒐集到 台灣前 500 大企業的作業系統內容。 對於本研究採用的台灣前 500 大企業，來自 2004 年天下雜誌所出版的 1000 大企業之前 500 家，來代表台灣最重要的 500 大企業。 3.2 研究設計: 在我們的研究裡，可以假設企業現在使用 Microsoft 系統為實驗組，而採用 Linux 系統的企業為對照組，利用 Netcraft™來調查企業所選用的軟體平台是 Microsoft 或 Linux 系統後， 並透過過期雜誌的內容回溯，收集決策當時環境中， 某個時段企業電子平台技術發展資訊和技術的成熟性，來研究當時平台技術的情 境，也就是建立過去環境的資訊集(Information Set)，研究過去資訊集和主導企業

資訊管理者(CIO)選擇某種平台之間的關係。

研究裡我們利用 Garten Group 對於 Linux Unix 和 Windows 軟體工作平台 評比的 12 項重要指標如下: Stability、Security、SMP Scaling、Clustering、High Availability、RDBMS Size、Ease of Use、Plug-and-Play Drivers、Technical Support、 Network Support、System Management、Pricing ，依據此 12 像指標為關鍵字(Key word) ， 比對雜誌中相關的訊息，以當時電腦雜誌的評論與廣告，來做為技術 環境和企業能取得技術相關資訊，按雜誌上的評比綜合後給予力克尺度 3 的分 級，定義由優到劣為 2、1、0 ，然後將這些項目的評分加總，就可得到本研究 所需要的當年軟體平台決策的資料集(information set)，也就是當年如採用不同系 統有不同的效益推估，正如賽局理論裡，作不同決定有不同的收益，可以表示如 下(Microsoft，Linux ) =(A，B)。 Microsoft Linux Effectiveness A B 例如 2000 年的資料集為:

Linux (2000) UNIX(2000) Win2K (2000)

Stability Medium(1) High(2) Medium(1)

Security High(2) High(2) Medium(1)

SMP Scaling High(2) Medium(1) Medium(1)

Clustering Special(0) Good(2) Medium(1)

High Availability Low(0) High(2) Low(0)

RDBMS Size Small(0) Large(2) Medium(1)

Ease of Use Hard(0) Hard(0) Easy (2)

Plug-and-Play Drivers Low(0) Low(0) High(2)

Technical Support Low(0) High(2) High(2)

System Management Hard(0) Medium(1) Easy(2)

Pricing Low(2) High(-1) Medium(1)

Total A (7) B (15) C (15)

用同樣的方法，得到各年(2001-2004)的資訊集。

除了利用上述 Garten Group 的評比項目組成我們的資訊集外，對當時技術資 訊的收集，為了加強資訊集的信度，本研究透過專家意見，找出當年與軟體平台 相關的雜誌內容，來比對過去的資訊技術。

第四章 研究結果

研究結果顯示，台灣前五百大企業的軟體平台系統更新情形如下，在 2002 年企業更新平台為 Windows 和 Linux 的比例是 1:1，2003 年的比例提高為 7:4， 到了 2004 年比例將更進一步的提高到 113:33，相對於 2001 年，2002 年，2003 年 2004 年的資訊集(A1，B1) ，(A2，B2) ，(A3，A3) ，(A4，B4)透過卡方檢 定顯示有顯著差異，即樣本顯示更新為 windows 系統的數量大於 Linux 系統;且 同時間相關雜誌對平台採用建議也逐漸從 Linux 轉而傾向支持 Windows 的主機。 上述兩項分析結果顯示，決策時間點資訊的呈現，也就是經營者當時可以收集到 的資訊，會影響經營者對企業軟體平台的選擇。 以下為統計分析: 母體被分成兩類時，本研究用卡方檢定來探討此兩種不同類方式是否獨立， 即獨立性檢定(Independence of test): 2001 2002 2003 2004 Total Microsoft 9 4 14 226 253 Linux 9 4 7 66 86 Total 18 8 21 292 339 Ho:年代與系統選擇無關 H1:年代與系統選擇有關 檢定結果如下:Chi-square = 10.215 DF = 3 P = 0.0168 Contingency coefficient = 0.171 統計結果顯示拒絕虛無假設，即年代與系統的選擇相關。 根據卡方檢定算出 2002，2003，2004 年間對伺服器選擇的統計分析情形:

Information Set ( Micorsotr ， Linux ) 伺服器比 ( Micorsotr ， Linux ) 2001 ( 4 ， 20 ) 9:9 2002 ( 4， 21 ) 4:4 2003 (15 ，17 ) 14:7 2004 (22 ，14 ) 226:66 Ho: 各年代間資訊集與系統選擇無關 H1: 各年代間資訊集與系統選擇有關 檢定結果如下: Chi-square = 18.905 DF = 3 P = 0.0003 Contingency coefficient = 0.373 所以，根據卡方檢定算出 2002，2003，2004 年間對伺服器的選擇是有改變 的。

Gamma 關聯測量法( Goodman & Kruskal )

Goodman and Kruskal 提出適合對稱的有序列聯表之關聯測度如下:

s d s d s d s d s d N N N N G N N N N N N − = = − + + + 其中，N 表示兩數對中之同序對數，如_s

(

X Y₁, ₁

)

及

(

X Y₂, ₂

)

中X₁ >X₂則 1 2 Y > 。反之，Y N 表兩數對中之順序相反之異序對數。從投資的角度來看， 如_d 果預測某樣投資是好的時候，就應該投資某項，此時列為同項序 Ns ;如果預測 某樣投資是好的時候，而沒有投資某項，此時列為異項序 Nd 。 此係數可以直接用機率來解釋，即表任意兩個個體的兩個變數相似的機率與 相異的機率之差。G 介於 1 和-1 之間，兩變數獨立時 G=0。G 愈大表同向多，G 取絕對值可以消除錯誤的觀念。

Information Set 伺服器比

( Micorsotr ， Linux ) ( Micorsotr ， Linux ) (X1，X2) (Y1，Y2) 2001 ( 4 ，20 ) 09:09 2002 ( 4， 21 ) 04:04 2003 ( 15，17 ) 14:07 2004 (22，14 ) 226:66 報酬率 投資決策 X1>X2 X1<X2 投資 Y1 =226 =9+4+14 投資 Y2 =66 =9+4+7 報酬率 投資決策 X1>X2 X1<X2 投資 Y1 226 27 投資 Y2 66 20 合計 292 47 339 符合同序數對 Ns=226+20=246 符合異序數對 Ns=27+66=93 G=(Ns-Nd)/(Ns+Nd) 0.451 統計結果顯示，各年度的資訊集與各年度的伺服器數量之關係為正向。

第五章 討論 為何在本研究裡只選取台灣前五百大企業為代表性樣本資料，主要因為相較 於大企業而言，小型企業對於網頁維護整理和重視不如大企業，因為網頁對小型 企業的重要性相對於一般大企業較為不高，所以小型企業對網頁網路平台的選擇 考慮問題較少，且小型企業對外的連結不多，可能多為靜態網頁;亦多採用委外 的形式來降低小型企業在系統維護方面的成本，所以本研究放棄五百大企業以外 之樣本，因為相對於大企業而言，小型企業對平台選擇決策的代表性不高。 透過當期雜誌所蒐集到的資料，信度如何?本研究對於電腦雜誌的選取，除 了比對雜誌出版期間來對應本研究的需求，更參考了對網路伺服主機專家的意 見，從專家所推薦之網路相關資訊的雜誌進行研究，對於還原當時資訊環境的情 況，信度甚高。 企業網頁主機與內部主機(MIS)如果採用不相同的系統，雖說有某種共同介 面的標準(如 XML) 來交換資訊，但系統的複雜性較高，根據 Normal Accident 作者的說法，系統發生錯誤的機會增加，可能需要更多人員的維護，造成成本的 提高.所以考量到系統相關性與相容性.企業在選擇主機系統時，會有很高的一致 性。企業不需要冒險採用不同的網頁主機和內部資料庫主機系統，可能會導致企 業系統維護的成本增加。

本研究中所定義的資訊集(Information set) ，是利用 Garten Group 對於 Linux Unix 和 Windows 軟體工作平台評比的 12 項指標來作為本研究資訊集的依據， 現今對伺服器效能的研究並沒有完美無缺點的指標，在本研究中採用 Garten Group 對伺服器平台評比的指標，主要是因為 Garten Group 是對商業主機採用的 研究，最專門的顧問，所以依其指標來建構本研究資訊集。

事實上，不同不同時間點企業對資訊收集和認知的能力有所不同，但為了簡 化研究，本研究假設某個時間點下， 所有的公司對收集資訊的能力都相近，不 會因為公司的屬性不同，而有不同的資訊處理能力， 也就是經濟學上的完全資

訊。假設企業面對環境為完全資訊，便簡化假設研究時空的環境為完全資訊，企 業擁有相近的認知，雖然實際情況可能不盡如此。 第六章 結論 本研究屏除後見之明的分析思考方式，發現企業面對軟體平台的選擇模式， 主要是依據某時間點下能收集到軟體平台相關的資訊的程度來進行選擇，而非先 考慮企業總擁有成本或企業類型特性或需求來做為選擇之考量。所以某決策時間 點下相關資訊的豐富程度，會高度影響企業作軟體平台的選擇，亦即決策時間點 資訊集與企業決策者作決策的相關性很高。

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