中 華 大 學 碩 士 論 文
應用 AHP 評估連鎖企業之雲端資訊系統導入 Applying AHP to Evaluate the Implementation of
the Clouding Information Systems for a Chain-Store
系 所 別：資訊管理學系碩士班 學號姓名：M09910003 鄭志忠 指導教授：柯宇謙 博士
中 華 民 國 100 年 7 月
摘要
在連鎖企業全球化的趨勢中，對資訊系統的需求越來越強烈。雲端科技的資訊系 統對連鎖店的經營扮演舉足輕重的影響，其導入的優先順序，關係著資訊系統更新的 成敗。本研究運用層級分析法，分析一家連鎖店(簡稱 P 公司)資訊系統導入的優先順 序。這過程中我們組織 P 公司的管理階層，共同負責評估因素的選擇及評估尺度的設 計，讓問卷的效果符合 P 公司的需求且產生滿意的結果。
分析結果，P 公司的雲端資訊系統導入順序為 (1) 影響連鎖店作業的交易處理系 統 (2) 第二是匯集統計的管理資訊系統 (3) 第三是輔助選擇方案的決策支援系統 (4) 最後是決策性的高階主管系統。
關鍵詞：連鎖企業、雲端運算、資訊系統、層級分析法
Abstract
In the trend of the globalization of the chain-store business, information system becomes more and more important. Cloud computing with the advantages of cost, flexibility, resource sharing, etc. strongly influences the development of the chain-store. The priority of its implementation is the key for the success of the system upgrade. This research adopts Analytical Hierarchical Process to successfully work out the priority for a chain-store, called as P. During the research the managers of P are organized together to bear responsibility for choosing criteria and making scale of questionnaires. Thus the questionnaire design fits the demands of P and generates satisfying results.
In the result, the priority of the implementation of the clouding information systems follows the clouding transaction system with strongly influences in the routine works, the cloud management information system with summaries of operating data, the clouding decision support systems with analyzing alternatives, and the cloud executive information system for the decision maker of the company.
Keywords: chain-store, cloud computing, information system, AHP
謝辭
在研究所的這些日子，承蒙恩師柯宇謙博士的細心指導與鼓勵，不論是在論文的 研究與寫作，或是在待人處事的態度，老師都不辭辛勞的教導學生，對學生的家庭狀 況也都深度關切，並給予莫大的支持與關心，學生特別致上最高的謝意！
口試期間也承蒙國家講座教授曾國雄博士與王文良博士對學生的熱心指導，學生 受益良多；也特別感謝資訊學院院長游坤明博士及前系主任邱登裕博士的指導與鼓 勵，學生在此致上十二萬分的謝意！
在職場上工作了十餘年之後，能夠再回到學校接受學術洗禮，對個人來說是人生 的一大幸福。在研究所的這些日子以來，必須兼顧職場、學校以及家庭，對個人來說 也是一大考驗。
能夠順利的完成論文取得碩士學位，這一切都要感謝我的妻子芬琴，沒有她的支 持、體諒與鼓勵，我跟本沒有機會完成學業；也心疼我的兒子凱謙、女兒愷薇，在這 些日子裡都只有媽媽陪著，謝謝你們的犠牲與奉獻來成就我的殊榮，謹以此論文獻給 我最愛的家人。
鄭志忠 撰于台中 2011 年 7 月
目錄
摘要 ... i
Abstract... ii
謝辭 ...iii
目錄 ... iv
圖目錄 ... v
表目錄 ... vi
第一章 緒論 ... 1
第一節 研究背景與動機 ... 1
第二節 研究目的 ... 2
第三節 研究對象 ... 3
第四節 研究流程 ... 4
第五節 論文結構 ... 5
第二章 文獻探討 ... 6
第一節 企業資訊系統 ... 6
第二節 既有資訊系統移轉 ... 8
第三節 雲端科技 ... 9
第四節 層級分析法 ... 15
第三章 研究方法 ... 23
3.1 建立評估指標 ... 26
3.2 建立層級結構 ... 30
3.3 建立成對比較問卷 ... 31
3.4 計算第二層影響因素權重 ... 32
3.5 計算各指標相對選擇方案權重值 ... 34
3.6 總加權評價 ... 38
第四章 研究結果 ... 47
第五章 討論與未來的研究 ... 48
第一節 討論 ... 48
第二節 未來的研究 ... 48
第六章 結論 ... 50
參考文獻 ... 51
圖目錄
圖 1-1 研究流程圖... 4
圖 2-1 ERP 模組 ... 7
圖 2-2 企業資訊系統架構... 7
圖 2-3 雲端運算應用... 10
圖 2-4 雲端服務分類... 11
圖 2-5 雲端服務堆疊... 11
圖 2-6 雲端服務部署的種類... 12
圖 3-1 首次研究之層級結構圖... 23
圖 3-2 決策流程圖... 25
圖 3-3 層級結構圖... 30
圖 3-4 成對比較問卷... 31
圖 3-5 成對比較矩陣... 32
圖 3-6 第二層影響因素權重... 33
圖 3-7 成本之於選擇方案權重... 34
圖 3-8 系統效能之於選擇方案權重值... 35
圖 3-9 提升公司能力之於選擇方案權重... 36
圖 3-10 資訊安全之於選擇方案權重... 37
圖 3-11 選擇方案總加權評價，依分配模式 ... 38
圖 3-12 第二層評估指標與選擇方案的權重分析，依分配模式... 39
圖 3-13 選擇方案與第二層評估指標的權重分析，依分配模式... 39
圖 3-14 選擇方案總加權評價，依理想模式... 40
圖 3-15 第二層評估指標與選擇方案的權重分析，依理想模式... 41
圖 3-16 選擇方案與第二層評估指標的權重分析，依理想模式... 41
圖 3-17 原始優先順序... 42
圖 3-18 成本因素相對選擇方案陡坡圖... 43
圖 3-19 系統效能因素相對選擇方案陡坡圖... 44
圖 3-20 提升公司能力因素相對選擇方案陡坡圖... 45
圖 3-21 資訊安全因素相對選擇方案陡坡圖... 46
表目錄
表 2-1 影響因素彙總表... 14
表 2-2 AHP 評估尺度表 ... 17
表 3-1 決策小組成員... 24
表 3-2 各部門影響指標整理... 26
表 3-3 指標篩選投票結果... 28
表 3-4 未納入影響因素之檢討... 29
表 3-5 因素權重分析表... 33
表 3-6 成本之於選擇方案權重分析表... 34
表 3-7 系統效能之於選擇方案權重分析表... 35
表 3-8 提升公司能力之於選擇方案權重分析表... 36
表 3-9 資訊安全之於選擇方案權重分析表... 37
表 3-10 各選擇方案的相對權重分析表... 38
第一章緒論
第一節 研究背景與動機
雲端運算已是未來的趨勢，從近幾年國內政府及資通訊產業大張旗鼓的發佈雲端 運算訊息，可見這股洪流已燒到國內。雲端服務早已存在我們生活的周遭，從網上翻 譯、查地圖、使用電子郵件、手機上網到遊戲 online 等，使用的都是雲端服務。
行政院國家資訊通信發展推動小組(NICI)於 2006/12/26 召開第 18 次委員會議，
通過下一階段「國家資訊通信發展方案(96~100 年)」，此方案報院核定後，由相關部 會據以實施，未來五年政府將投入 200 億元經費，持續發展資通訊應用及建設，以提 昇國家整體競爭力，(行政院，2007) 。
資策會 2010 年第二季針對國內 1,302 家企業調查指出，有近四成的企業考慮在 未來使用雲端服務，但目前僅有 4.9%的企業使用雲端服務(資策會 FIND，2010)，其 中有超過 95%的企業尚未使用雲端服務。
政府投入大量預算推動雲端服務，提供服務的廠商及服務的種類越來越多，但是 真正運用及享受到此服務的企業確不到 5%。目前在雲端服務這個領域的相關研究相 當的有限，在可得的文獻裡多數是在討論服務的種類或是探討如何架構雲端服務及其 相關的技術，很少從企業應用的角度來探討導入雲端服務的決策問題。
雲端運算這一波發展趨勢與變革，對產業與國家產生重大衝擊，資訊產業應朝高 附加價值的軟體及服務發展；政府與企業則須從應用雲端運算，提升經營效率（經濟 部，2010）。
經濟部 2010 年再次規劃以 5 年共 240 億元經費，目標達成雲端服務應用體驗 1,000 萬人次、帶動企業研發投資 127 億，促成投資(含製造、服務)新台幣 1,000 億、
新增就業人口 5 萬、雲端運算產值累計達 1 兆（經濟部，2010）。
本研究試著以企業資訊系統裡的交易處理系統(TPS)、管理資訊系統(MIS)、策略 支援系統(DSS)及高階主管系統(ESS)做為選擇方案，以層級分析法(AHP)評估資訊系 統導入優先順序，並以某有機食品公司評估雲端化決策為例，來探討企業資訊系統雲 端化優先順序。
連鎖店的客戶需求與消費行為的變動已是常態，加上全球化的趨勢，企業為了提 升利益及效率，策略性的併購或縮小零售店的規模，促使整個產業的競爭壓力不斷上 升 (Hanns, 2010)。另外，方便民眾生活的連鎖店，必須設計跨市場的組織結構，其 控制議題是經營重點 (Campbell, 2009)。資訊系統是連鎖店發展競爭力或持續力的關 鍵，而評估資訊系統的導入是資訊系統成敗的決策點。
第二節 研究目的
由於全球經濟環境快速變化、資訊技術不斷更新之下，企業或組織面臨如此重大 之變革，已無法再滿足環境多變的需求；如再以傳統之經營模式或流程應付現有之環 境，對企業而言其挑戰性亦將大幅增加（蔡志雄，2004）。
經濟部 2010 年「雲端運算產業發展方案」，提出五大施政方向(1)提升政府運作 效能；(2)提升民眾生活水準；(3)提升硬體附加價值；(4)帶動產業投資、加速產業轉 型；以及(5)加強基礎研究與產業科技研發，全方位從政府推動面、社會影響面與產 業經濟面，發揮國家整體施政效益（經濟部，2010）。
隨著資訊科技的發達，雲端服務挾帶低成本、高彈性、及減少設備等的優勢，支 援企業核心能力的發展。於是，一場以企業核心對核心的競爭在雲端的世界裡啟動 了。在企業眾多的需求中，雲端科技循資訊系統的模式導入，本文簡稱為雲端資訊系 統 (Cloud Information Systems, CIM)，它是企業資訊發展的目標。本研究針對一家有 機連鎖店 (簡稱 P) 的 CIM 導入，做優先順序的評估。
本研究的目的在找出企業資訊系統雲端化之優先順序，其中雲端運算相關技術與 服務已逐漸趨於成熟，本研究以企業應用決策為主軸，故雲端技術不在本研究討論範 圍之內。
第三節 研究對象
P 公司是一家生產製造有機食品的企業，自 1997 年成立以來，除台灣地區擁有 數十家直營連鎖店外，另有二大加盟體系，自有商品品牌達數十種，經銷通路遍及全 國有機專賣店、各大型量販店、便利超商體系，且外銷通路遍及全球華人地區。P 公 司自 2010 年開始積極佈局海外加盟事業，因此資訊系統定位在全球化的議題上，導 入雲端服務的需求必須因應企業的快速擴充並保持彈性。
自 1997 年以來，P 公司已有兩次資訊系統化導入挫折的經驗，主要原因是舊系 統無法因應企業快速的成長，且維護成本過高。這些資訊系統導入都仰賴外包廠商，
但外包顧問無法深入整合各部門的需求，資訊系統的流程缺乏彈性，每當企業擴張，
資訊系統就跟不上企業成長。例如，配合市場型態的門市系統整合，搭配加盟體系或 行銷通路的供應鏈系統，隨著規模的擴大而複雜。
因此，如何配合公司新目標、新舊技術的相容、使用者抗拒、資訊安全、系統效 能、成本、及行動運算等，都是企業資訊系統發展必須應付的難題。本研究以多準則 相對重要性的關係針對連鎖店全球化的目標做層級分析找出 CIM 導入的優先順序。
第四節 研究流程
本研究欲建構企業資訊系統雲端化決策模式，運用層級分析法決定權重並排序優 先方案，並以台灣某有機食品製造商為例，驗證本研究所建構之決策模式，分析出最 適合該企業的雲端化優先順序。研究流程如圖 1-1 所示：
圖 1-1 研究流程圖 (資料來源：本研究整理)
第五節 論文結構
本文內容共分為五章，其架構如下：
第一章緒論：本章說明研究背景與動機、研究目的、研究對象、研究流程與論文 結構；第二章文獻探討：本章將本文引為研究基礎的相關文獻加以詳述，包括國 內外學者對企業資訊系統、既有系統移轉、雲端科技及層級分析法的相關文獻；
第三章研究方法：本章將說明本研究運用層級分析法建構企業資訊系統雲端化決 策模式之研究過程；第四章研究結果；第五章討論與未來的研究；第六章結論。
第二章文獻探討
第一節 企業資訊系統
資訊系統可以幫助公司無遠弗屆的擴展營業據點、提供新產品與服務、改造工作 與作業流程，以及完全改變企業經營的方式（周宣光，2003）。
資訊科技應用的三個理由：支援企業流程及營運、支援企業員工及經理人的決策 支援、支援企業用來取得競爭優勢的策略（James，2002）。企業資訊系統整合已成為 組織中重要的議題，各部門都須藉以保持競爭優勢，整合就是成功的關鍵，使資訊系 統能在任何地方、地點皆可使用的關鍵（欒斌，2005）。資訊系統已經如水力、電力 一樣成為企業基本設施與傳統的人力、設備、廠房一樣是企業不可或缺的資源（林東 清，2008）。資訊系統建置乃指新資訊系統之建立與舊資訊系統之修改、擴充或更新 等所採取之方式（吳仁和、林信惠，2010）。中小企業對於資訊委外，可能面臨的風 險有委外供應商未能完成契約、委外的費用過高、供應商無法提供完善的資訊服務、
公司機密外洩的風險等（林子銘，2001）。資訊系統專案常見的風險有技術改變的風 險、專案計劃失敗的風險、環境改變風險、系統失敗風險等（Clemons et al., 1990）。
林昌碩（2008）在其「台灣中小企業採用資訊系統決定因素探討」的研究中提出 以下幾點觀點：
1. 公司規模愈大則愈有意願意採用新科技與技術；
2. 當企業執行長積極採用新科技時，公司的資源需求可很快達到滿足；
3. 新科技帶來銷售增加、市場擴張、成本降低、開發新市場及增強合作夥伴關係；
4. 新科技的相容度在以往的經驗、價值觀、信念及需求等會有很大影響力；
5. 執行長對於資訊系統複雜性的感受在擴大新科技的採用上並沒顯著的關聯；
6. 公司視資訊系統為競爭工具、因此會有更大的意願來擴大新科技的採用。
企業資訊系統依其支援各部門的功能，基本可分為銷售行銷系統（Sales/Marketing IS）、生產製造系統（Manufacturing/Production IS）、財會系統（Financial/Accounting IS）、人力資源系統（Human Resource IS）及其它例如研發系統等，每個資訊系統由 於支援的功能不同，因此其所包含的應用子系統也不同，如圖 2-1 所示。
圖 2-1 ERP 模組
（資料來源：鼎新 Cosmos ERP）
企業資訊系統依其支援的層次又可分為支援操層級的交易處理系統（TPS）、控 制管理的管理資訊系統（MIS）、支援偶發性決策問題的決策支援系統（DSS），最上 層是支援策略層級的高階主管支援系統（ESS），其整合架構如圖 2-2 所示。
圖 2-2 企業資訊系統架構
（圖片來源，網路擷取）
資訊系統的重要性逐漸在全球化經濟嶄露頭角，其面臨的問題包括：管理全球供 銷體系、24 小時營運、提供分公司報表、全球化營運大量資訊處理的問題。因此提 供一個具彈性、穩定、大量運算、全球化的系統，已成為企業興衰的關鍵。
第二節 既有資訊系統移轉
既有資訊系統（Legacy Information System）中存在著企業內部之營運流程，它 是整合各種資料及資訊之主要工具，擔負極為關鍵性之任務，資訊系統一旦崩潰，企 業組織將遭受相當大之衝擊。當既有資訊系統已不足以應付快速變化的環境時，其業 務也必然支離破碎（Davenport, 1998）。
組織賴以生存的重要資訊系統移轉成敗，將會引起組織的興盛或衰敗，成功的系 統移轉可提昇組織競爭力，若失敗對組織而言不但沒前進，更是往後倒退了數年（吳 冠儀，2004）。
如何將既有系統之中的資訊與知識，完整的移轉至新系統則是系統導入能否成功 的重要關鍵成功因素（蔡春智，2000）。
既有資訊系統為組織資訊流程骨幹，一旦受到環境的衝擊，無法即時回應使用者 多元化的需求，既有資訊系統進行移轉，已成為不可抗拒的應對方式（蔡志雄，2004）。
許多企業不斷的在進行外部的包裝與行銷，而忽略企業內部已逐漸產生相當多的 問題，面對企業與產業環境的快速變遷，若要提升生產力、保持競爭力，就必須面對 問題並加以排除，這些錯綜複雜的系統問題，Jesús et al.(1999)等學者所提出了幾項觀 點：
(1) 既有資訊系統通常在較老舊的軟硬體上運作，不但執行效能差，而且需 要耗費大量的資源維護，對企業的營運成本產生相當大的負擔；
(2) 既有資訊系統存在於較舊之平台與技術，系統較無彈性，一旦企業或組 織產生變動，系統無法即時提供應變之機制，以符合企業的需求；
(3) 既有資訊系統複雜度較高，而且系統通常各自獨立，各個系統間無密切 之溝通與連結，因此，即使要進行系統整合，也因受限於各系統之平台 與架構，而提高其困難度；
(4) 由於外在環境的快速變遷，系統若無法擁有彈性，一旦企業組織產生變 動，其將會產生很高的成本與費用。
由於既有資訊系統已經過長期的操作與營運，使用者已逐漸熟悉既有系統之企業 流程，從表面或許無法察覺到其適用性是否存在，或既有系統流程因環境變化而衍生 的問題，然而，既有系統之間，是否已有最妥善之連結，當外部面臨突如其來之問題 時，既有資訊系統是否仍能應付此類挑戰，以維持組織整體永續的運作？當面臨外來 的壓力時，組織內部又能如何調整產生於內部的抗拒與變革？這些都是系統導入及移 轉的關鍵性議題。
第三節 雲端科技
雲端運算，廣義的定義：「任何不在本地端進行運算而得到結果的運行方式，我 們都可稱它為雲端運算。」，本地端只是結果的呈現，並不負責複雜的運算與儲存。
雲端運算使用無所不在、便利、隨需應變的網路，共享廣大的運算資源（如網絡、
伺服器、儲存、應用程式、服務），可透過最少的管理工作及服務供應者互動，快速 提供各項服務（雲端運算使用案例討論小組，2010）。
雲端運算（Cloud Computing），從技術面來看，是一種分散式運算（Distributed Computing）的新運用。其最基本的觀念，是一種透過網際網路將龐大複雜的運算程 序（Process），切割為特定數目的較小子程序（Sub process），然後交由多部伺服器
（Multi- Server）所構成的大系統，經由搜尋與運算分析之後，將處理結果回傳給使 用者端(End-User)。利用這項技術，網路服務提供者（Service Provider）可以在短短 幾秒內，處理數以千計的資訊，達成如「超級電腦」一樣效能的網路服務效能及品質。
雲端運算將電腦集中運用，未來電腦運算設施就像是水、電；資料儲存與應用就 像是銀行，只要連上網路就可以使用，不必各自投資發展（經濟部，2010）。
圖 2-3 雲端運算應用
（資料來源：經濟部 2010 雲端運算產業發展方案）
雲端運算是一種具高度彈性、使用虛擬資源、及資源分享的運算方式，但不要求 使用者具備雲端服務的技術 (Ercan, 2010)。雲端運算是透過網際網路提供資源或服務 的一種基礎架構(Grossman, 2009)。
雲端服務依其主要的服務類型可分為以下幾種服務(Sultan, 2010)：
1. IaaS：架構即服務，位於最底層，即組織可向雲端服務業者承租虛擬架構，
自行建立各種虛擬伺服器平台，在虛擬伺服器上面安裝應用程式，但組織必 須自行管理及擁有作業系統及應用程式版權。例如：Amazon EC2、Telstra、
T-System；
2. PaaS：平台即服務，位於中層，即組織可向雲端服務業者承租虛擬伺服器，
組織可選擇承租各種適合的虛擬伺服器，自行在上面安裝應用程式，但組織 必須自行管理及擁有應用程式版權。例如：Joyent RS、Google Apps、
Force.com、Navitaire、國內如騰雲公司開發中的雲端作業系等；
3. SaaS：軟體即服務，位於最高層，即組織可向雲端服務業者承租各種軟體服 務，在這一層當中，應用軟體透過網際網路作為中介傳遞成為一種服務，使 用者只需藉由網際網路存取，而不需自行安裝及管理相關軟體。例：Yahoo Email、Gmail、Salesforce.com、Google Docs 等。
圖 2-4 雲端服務分類
（資料來源 Saleforce.com）
而本研究中所探討的雲端資訊系統就是屬於位於最高層的軟體即服務，企業可針 對其需求、架構與預算，向雲端服務供應商承租其服務。本研究整理了雲端服務堆疊 如圖 2-5 所示：
圖 2-5 雲端服務堆疊 (資料來源：本研究整理)
NIST（2010）在雲端服務上定義四種部署模型：
1. 公用雲：簡而言之，公用雲服務可透過網路及第三方服務供應者，開放給客 戶使用，「公用」一詞並不一定代表「免費」，但也可能代表免費或相當廉價，
公用雲並不表示使用者資料可供任何人查看，公用雲供應者通常會對使用者 實施使用存取控制機制，公用雲作為解決方案，既有彈性，又具備成本效益；
2. 私有雲： 私有雲具備許多公用雲環境的優點，例如彈性、適合提供服務，
兩者差別在於私有雲服務中，資料與程序皆在組織內管理，且與公用雲服務 不同，不會受到網絡頻寬、安全疑慮、法規限制影響；此外，私有雲服務讓 供應者及使用者更能掌控雲端基礎架構、改善安全與彈性，因為使用者與網 絡都受到特殊限制；
3. 社群雲：社群雲由眾多利益相仿的組織掌控及使用，例如特定安全要求、共 同宗旨等。社群成員共同使用雲端資料及應用程式；
4. 混合雲：混合雲結合公用雲及私有雲，這個模式中，使用者通常將非企業關 鍵資訊外包，並在公用雲上處理，但同時掌控企業關鍵服務及資料。
圖 2-6 雲端服務部署的種類
（資料來源 wikipedia.org）
雲端運算具有以下幾種特徵(Rosenthal et al., 2010)：
1. 資源委外(Resource outsourcing)：雲端資源依其服務供應商提供相關之軟硬 體，使用者不必再自己採購建置及維修相關昂貴的軟硬體設備；
2. 公用運算(utility computing)：用多少付多少，使用者依需求增加資源使用，
當不需要時隨即釋放資源，不同的雲提供不同的資源，所有資源皆可透網路 共享；
3. 大量的機器(Large numbers of machines)：雲端服務通常使用大量非昂貴的設 備所架構而成，使其能輕易增加機器及快速更換故障的設備，具有高度的調 性與擴充能力；
4. 自動化資源管理(Automated resource management)：使用者不必具備相關知識 與技術，也不必自行管理與維護相關資源，所有的資源由服務供應商統一適 配管理；
5. 虛擬化技術(Virtualization)：雲端運算大量使用虛擬化技術，使硬體資源可 互相分享，使其具高度的調性；
6. 平行運算(Parallel computing)：雲端運算同時使用大量的機器進行運算，使 其能同時快速處理大量的數據運算。
雲端服務在 IT 成本結構上大幅度的降低了組織自建 IT 架構的負擔，在運用上也 非常的彈性與靈活，在這兩大有利因素的考量下組織將願意嘗試使用雲端服務。雲端 服務消除了軟體授權、硬體成本及維護費用、消除了災難復原的風險及高費用 (Ercan,2010)；綠色的雲、使用及付費的靈活度與成本的降低(Sultan,2010)；它提供了 大量的經濟利益、靈活性、易用性效益及較為安全(Rosenthal et al., 2010)。
相對的在組織使用雲端服務之前，亦提出了以下的疑慮：服務的制約因素、無具 體服務水準協議 SLA、安全性及服務供應商的技術等級(Ercan, 2010)；技術成熟度、
控制權、供應商鎖、導入陣痛期、安全性、可靠性及可移植性(Sultan, 2010)；數據遺 失、服務中斷、擴展性(Rosenthal et al., 2010)；軟體及資料傳輸所佔用的頻寬、資料、
電子郵件及應用程式被攔截甚至被反工程的潛在風險(Hawthorn, 2009)；個人資料處 理的法律問題、資料庫所有權問題、保密問題等疑慮(Joint et al., 2009)。
本研究將雲端運算相關文獻所提到之影響因素，整理如表 2-1，用以作為本研究 影響指標來源。
表 2-1 影響因素彙總表
影響因素 A B C D E F G H I J K L M
服務有效性 V V
軟體鎖 V
資訊安全 V V V V V V V V
頻寬瓶頸 V
系統穩定性 V
使用彈性 V V V V
軟體授權 V
特權使用者存取 V
可移植性 V
成本降低 V V V
彈性付費 V V V V V
行動運算 V
專注核心競爭力 V V V
災難復原性 V
無限的資源 V V
系統的穩定性 V
該服務具有可靠性 V
該服務讓使用者感興趣 V
該服務可增加品牌價值 V
該服務可創造群聚效應 V
可提供完善的服務網絡 V
引進先進技術的能力 V
可彈性取得資訊科技 V
配合業務快速成長 V V
較佳之管理模式 V V V
具有系統及網路安全性考量 V V
提高資訊服務水準 V
能專心於核心業務 V V V
容易取得資訊人員 V
平順的移轉過程 V
提升軟體開發之品質 V
預期成效 V V
文獻來源：A: Armbrust et al., B: Brodkin, C: Natis et al. D: Zhao et al., E: Mei et al., F:
Sandhu et al., G: Zhang et al., H: Balachandra et al., I: Hutchinson et al., J:林冠宏。K: 曹 瀛芳。L: 江建基。 M: 李雅雯。(資料來源：本研究整理)
經過近幾年的金融海嘯、物價波動及天然災害等總體趨勢環境的變化，促使全球 系統性風險提高，對於雲端運算的需求大幅提升，加以全球市場競爭激烈，在企業成 本與效率的考量下，雲端運算的架構與環境遂成為產業未來發展與應用的最佳選擇。
第四節 層級分析法
層級分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是由匹茲堡大學教授 Thomas Saaty 於 1971 提出，主要應用在不確定情況下及具有多數評估準則的決策問題上。經過三 十多年的發展，已經成為決策領域中常用的決策工具，其方法理論簡單又實用，因此 發展以來被各國研究單位普遍應用(曾國雄、鄧振源，1989)。
多準則決策（MCDM）可幫助決策者在數目有限的可行方案中，依據每個屬特 徵，從可行方案中，將各個方案做優先排序，再作為決策者的決策參考（Hwang et al., 1981）。
AHP 是匯集專家學者的意見把錯綜複雜的評估問題結構化，以簡明的因素層級 架構表示，藉名義尺度作各層級的因素兩兩比對，予以量化後建立比較矩陣，求得矩 陣的特徵值與特徵向量，藉以評估比較矩陣的一致性強度，作為決策評估者的參考(禇 志鵬，2009)。
利用 AHP 建立層級結構和決策模式時，需要解決的問題有二：一是如何建構決 策元素；二是如何評估每個層級中每個元素的相對值。AHP 的層級結構通常是由兩 個以上的決策層級構成，且每個層級的元素與上下層間逐級連結(簡禎富，2009)。
層級分析法主要應用在多準則多目標決策問題，可應用於以下 12 類問題(Saaty, 1980)：
(1) 規劃(Planning)；
(2) 產生替代方案(Generating a Set of Alternatives)；
(3) 決定優先順序(Setting Priorities)；
(4) 選擇最佳方案或政策(Choosing a Best Alternatives)；
(5) 資源分配(Allocating Resource)；
(6) 決定需求(Determining Requirements)；
(7) 預測結果或風險評估(Predicting Outcomes/Risk Assessment)；
(8) 系統設計(Designing Systems)；
(9) 績效評量(Measuring Performance)；
(10) 確定系統穩定(Insuring the Stability of a System)；
(11) 最適化(Optimization)；
(12) 解決衝突(Resolving Conflict)。
本研究藉用 AHP 在決定優先順序的議題做 CIM 導入的評估。
4.1 層級分析法的基本假設
層級分析法是將複雜的問題結構化，並區分不同層級，透過量化的評估，加以綜 合分析。層級分析法有以下九個基本假設(曾國雄、鄧振源，1989)：
(1) 一個系統可被分解成許多種類(Classes)或成份(Components)，並形成有向網 路(Directed Network)的層級結構；
(2) 層級結構中每一層級的要素均具其獨立性；
(3) 每一層級內的要素，可以用上一層級內某些或所有要作準則進行評估；
(4) 比較評估時，可將絶對尺度轉換成比例尺度；
(5) 各要素成對比較後，可使用正倒值矩陣(Positive Reciprocal Matrix)處理；
(6) 偏好關係滿足遞移性(Transitivity)。不僅優劣關係滿足遞移性(A 優於 B，B 優於 C，則 A 優於 C)，同時強度關係也滿足遞移性(A 優於 B 二倍，B 優 於 C 三倍，則 A 優於 C 六倍)；
(7) 各要優劣及強度關係要滿足完全遞移性不容易，因此容許不具遞移性的存 在，但需測試其一致性(Consistency)程度；
(8) 要素的優勢程度經由加權法則求得；
(9) 不論要素的優勢程度高低，均被認為與整個評估結構相關。
4.2 層級與要素
層級為整個系統結構的骨架，用以研究階層中各個要素的交互影響，以及對整個 系統的衝擊。層級結構的多寡，視整個系統的複雜性與分析所需而定。
依據 Saaty 的說明，建立層級結構具有以下優點：
(1) 利用要素個體形成層級形式，易於達成工作；
(2) 有助於描述高層級要素對低層級要素的影響程度；
(3) 對整個系統的結構與功能面能詳細的描述；
(4) 自然系統都是以層級的方式組合而成，而且是一種有效的方式；
(5) 層級具有穩定性與彈性。
4.3 評估尺度
AHP 評估尺度基本劃分為五項，同等重要、稍重要、頗重要、極重要及絕對重 要，並賦予名目尺度 1、3、5、7、9 的衡量值；另有四項介於五個基本尺度之間，並 賦予名目尺度 2、4、6、8 的衡量值。如表 2-2，資料來源(禇志鵬)。
表 2-2 AHP 評估尺度表
評估尺度 定義 說明
1 同等重要 兩比較方案的貢獻程度據同等重要性
3 稍重要 經驗與判斷稍微傾向喜好某一方案
5 頗重要 經驗與判斷強烈傾向喜好某一方案
7 極重要 經驗與判斷非常強烈傾向喜好某一方案
9 絕對重要 有足夠證據肯定絕對喜好某一方案
2,4,6,8 相鄰尺度之中間值 需折衷值時 (資料來源：本研究整理)
依 Saaty 所提出的評估尺度 1-9 的理由，可歸納成以下八點（禇志鵬，2003）：
(1) Weber(1846)從事心理反應的研究，發現人類尺度 S 的反應，當 S 成一固定 比例增加時，能夠注意到增加部分所產生的改變；
(2) Fecher(1860)從事心理反應的研究，發現人類對間斷的算術序列，能夠注意 到當中不同的地方；
(3) Weber & Fecher 在隨後的研究中發現，人類的反應與所使用的尺度，成自然 對數的線性函數；
(4) Miller(1956)研究發現，人類無法同時對 7 2 種以上的事物進行比較，Saaty 採取 9 的最高限，在不同的連續數值中做統一的比較，因此起始值定為 1;
(5) Green & Yoram(1973)也曾說明從行銷研究中的發現一個人對值的判斷，不能 超過 7 個尺度值；
(6) 質的判斷在實務上極具意義，當進行性質相近的比較時，需要有精確的劃 分，以表現人類不同的感覺才能進行比較；
(7) 目前的統計理論未能提供設計好的判斷資料，通常應用誤差均方根(RMS)與 中位數絕對誤差(MAD)兩個指標，Saaty 從 27 種不同的尺度值進行實驗，發 現 1-9 的尺度值其 RMS 與 MAD 最小，同時能提供較佳的一致性測試；
(8) 人類對質的區別能力，以利用等強、稍強、頗強、極強及絕對強等 5 個屬性 加以表示較好，為了更精確起見，在相鄰的屬性間加一折衷屬性，使其得到 更好的連續性，因此總共需要 9 個屬性值。
4.4 層級分析法的實施步驟
在具有多目標(Multi-objective)或多準則(Multi-criteria)的決策領域中，是一種簡單 又實用的方法，實務上大致可區分為以下五個步驟(禇志鵬，2009)：
(1) 問題的界定；
(2) 建構層級結構 (3) 問卷設計與調查；
(4) 層級一致性的檢定；
(5) 替代方案的選擇。
步驟一：問題的界定
將所有與問題相關的要因全部收集起來，同時成立規劃群，對問題的範圍加以界 定。對於收集的方式可採用文獻分析、腦力激盪等方法。蒐集可供確認問題性質、範 圍、影響因素、可用資源等資訊，並視需要而構思可能待選的方案。
步驟二：建立層級結構
將複雜的決策問題結構化、系統化，列出影響因素，建立層級結構。將影響系統 的要素加以分解成數個群組，每個群組再分成多個次群，逐級建立層級結構。在分析 群組時，應注意以下各點（禇志鵬，2009）：
(1)最高層級代表評估的最終目標；
(2)儘量將重要性相近的要素放在同一層級；
(3)層級內的要素不宜過多，依 Saaty 的建議最好不要超過 7 個；
(4)層級內的各個要素力求具備獨立性；
(5)最低層級的要素即為替代方案。
步驟三：問卷設計與調查
每一層級要素在上一層級某一要素作為評估基準下，進行成對比較。因此，對每一個 成對比較需設計問卷。根據問卷調查的結果，建立成對比較矩陣，再透過運算求取各 成對比較矩陣的特徵值與特徵向量。此階段可分為二個步驟：
建立成對比較矩陣：
假設有 n 個指標，則需進行 n(n-1)/2 個成對比較。其值分別為 1/9，1/8，．．．，
1/2，1，2，．．．，8，9(如評估尺度表)，將 n 個指標比較的結果，置於成對比較矩 陣 A 的上三角部份，而下三角部份的數值，為上三角相對位置數值的倒數，建立比 較矩陣。
1 /
1 / 1
1 /
1 1
2 1
2 12
1 12
n n
n n
ij
a a
a a
a a
a
A (2 1)
n i
n j
n n j
n n
n i j
i i
n j
n j
n i
w w w
n
w w w
w w w
w w
w
w w w
w w
w
w w w
w w
w
w w
w
w w w
A
1 1
1 1
1 1
1 1 1
1
) 2 2 (
0
max
0
A w n w A nI w A I w
計算特徵值與特徵向量
實務上計算特徵值與特徵向量有以下幾種方法：
(1) 行向量平均值正規化法(Average of Normalization Columns: ANC)：
n j
i a a
W n
ni ij ij
i 1 , 1,2, ,
1
,
) 3 2 (
(2) 列平均值正規化法(Normalization of Row Average: NRA)：
n j
i a a
W n
i n
j ij n
j ij
i , 1,2, ,
1 1
, 1
(2 4)
(3) 行向量和倒數正規化法(Normalization of the Reciprocal of Columns Sum: NRCS)：
n j
i a a
W
nj n
i ij n
i ij
i , 1,2, ,
) / 1 (
) / 1 (
1 1
, 1
(2 5)
(4) 列向量幾何平均正規化法(Normalization of geometric mean of the rows: NGM)。
n j
i a a
W
ni
n n
j ij
n n
j ij
i , 1,2, ,
) (
) (
1
1
1 1
, 1
(2 6)
步驟四：層級一致性的檢定
一般 AHP 法在計算向量值時，大多採第一種向量平均值標準化法計算，並在計算 完向量後，為判斷前後之一致性時，需計算
C.I.
值，其公式為：. 1 . max
n I n
C
) 7 2 (
n
i i
n
j ij j
w a w n
11 max
1C.I.=0
表示前後判斷完全一致，Saaty 建議在R.I.<0.1
的情況下，可視為有較 好的一致性。Saaty 建議以一致性指標
C.I.
以及一致性比率C.R.
進行檢定，在C.R.
值小於0.1
時，其矩陣之一致性和程度是可以接受的C.R.
的公式為：. .
. . . .
R I
I R C
C
(2 8)步驟五：替代方案的選擇
最後在第二層評估項目上我們計算出權重以
W
表示，在第三層替代方案上我們計 算各方案的相對重要程度以α
表示，各方案之評值乘以各評估項目之權重加總即可方 案的權重以S
表示，其公式為：n j
n i
w S
n
j ji i
i 1,2,, ; 1,2,
1
(2 9)Belton and Gear(1983)認為層級分析法最為人詬病的問題即為排序逆轉，決策 者對於問題之目標、評估準則與替代方案之偏好皆不變的情形下，僅將某一新方案納 入考量/或將某一原有方案不納入考量，因而導致原有方案之排序產生逆轉之情形。
Millet and Saaty(2000)認為層級分析法有兩種不同的合成過程，此兩種合成模 式為分配模式(distributive)與理想模式(ideal)。分配模式是在每一準則下正規化 其方案分數，因此總合為 1，由於依賴著其它方案，會受其它方案之影響，故可能會 產生排序逆轉之現象，然而理想模式是針對每一準則之最佳方案，理想模式分配該準 則之全部權重予該方案，而其它非最佳方案，則依相對最佳方案之重要性比例分配權 重，故理想模式不會產生排序逆轉之現象。
第三章研究方法
本研究過程中，第一次的研究經由匯集學術、管理顧問及資訊業專家意見做為評 估指標，並依層級分析法過程進行決策，但產生了以下問題：
(1) 專家所提意見無法切合企業實際狀況，容易產生爭議情形；
(2) 層級結構過多，如圖 3-1，影響決策者問卷填答意願；
(3) 決策者對問卷評估尺度敏感度不一，且易產生猶豫不決而隨便填答情形，影 響前後的一致性；
(4) 決策者敷衍了事，非真正參與；
(5) 整個決策過程過於耗時。
圖 3-1 首次研究之層級結構圖 (資料來源：本研究整理)
為解決以上問題，本研究由企業內部總經理室、廠務部、研發室、人資部、行銷 部、財會部及資訊部主管等九人組成決策小組，如表 3-1。
表 3-1 決策小組成員
部門 職務 企業年資
總經理室 總經理 12 年 執行副總 12 年 業務副總 12 年 廠務部 廠長 8 年 研發室 研發經理 8 年 人資部 人資經理 9 年 行銷部 行銷經理 8 年 財會部 財會經理 11 年 資訊部 資訊經理 7 年
(資料來源：本研究整理)
參考專家評估指標後，由內部主管提出會影響該部門的指標，作為影響因素，並 由決策小組共同評估 AHP 問卷的尺度衡量，有效解決了研究過程中所產生的缺點。
整個決策流程如圖 3-2，並使用 Expert Choice 11.5 決策支援軟體進行研究分析：
成立九人決策小組
收集指標
建立層級結構
成對比較評估
建立成對比較矩陣
一致性檢定 C.R.< 0.1 C.R.> 0.1
提供決策參考資訊 完成各層級
比較評估 Y
N 指標篩選
成立九人決策小組
收集指標
建立層級結構
成對比較評估
建立成對比較矩陣
一致性檢定 C.R.< 0.1 C.R.> 0.1
提供決策參考資訊 完成各層級
比較評估 Y
N 指標篩選
圖 3-2 決策流程圖 (資料來源：本研究整理)
3.1 建立評估指標
3.1.1 成立決策小組
本階段由企業的總經理室、生產、行銷、人力資源、研發、財會、資訊單位等九 位高階主管組成決策小組，以解決無法切合企業實際狀況的缺點。
3.1.2 收集指標
本階段為切合企業實際狀況，由決策小組成員針對本議題進行瞭解，參考由第一 次研究所整理的所有指標，由小組成員個別分析整理該單位的需求與意見，並由每位 小組成員提出最多三點對於資訊系統雲端化的意見。針對小組成員所提出之意見作分 類整理，如下頁表 3-2 所示。
表 3-2 各部門影響指標整理 項次 考量因素分類 各部門提出之意見
1 引進技術的能力 資訊人力及技術不足問題(資訊部)
2 提升公司能力
要能提升公司運作效率(總經理) 縮短研發時間(研發室)
要能領先同業資訊(業務副總) 要能專注核心競爭力(執行副總) 全球同步行銷策略的目標(行銷部)
3 使用者抗拒
員工對新系統接受度(執行副總) 新系統要能讓使用者接受(廠務部) 員工對系統移轉的接受度(人資部)
4 資訊安全
資訊安全問題(資訊部)
敏感性資料保密問題(財會部) 個資保密問題(人資部)
商品機密問題(研發室) 行銷策略保密問題(行銷部)
5 提升公司形象 使用新科技可能提升公司形象(總經理) 6 系統效能 要能即時提供銷售分析(行銷部)
要能縮短報表產出時間(財會部) 要能縮短成份分析時間(研發室) 要能改善目前的資訊環境(執行副總) 要能簡易存取使用(業務副總)
要能提供穩定的資訊系統(廠務部)
7 成本 要降低資訊投入成本(總經理)
要降低公司人事成本(人資部) 要降低資訊採購成本(財會部)
要縮減教育訓練時間及人力(廠務部) 要降低資訊維護成本(資訊部)
8 行動運算 要能全球 24 小時使用(業務副總) (資料來源：本研究整理)
3.1.3 指標篩選
在第一次的研究過程中，經由專家篩選影響因素、建立層級結構、設計問卷、權 重分析到最後產出總加權權重，整個決策過程超過四個月。在競爭激烈的全球化環境 下，企業決策必須快速反應市場需求。倘若一個企業的決策，從決策分析到最後發包 執行需耗時長達半年，此一企業恐怕難以在這全球化競爭環境下繼續生存！
Millet and Harker(1990)認為採用層級分析法時，若決策之層級數增加時，則所需 兩兩比較之因素的次數將程指數成長，會使得填答者因題目過多，因此產生思緒混 淆，降低了層級分析法之效率。
本階段主要在篩選出關鍵性指標，為解決小組成員敷衍了事，非真正參與，本階 段由意見提出者以類似政見發表方式解釋其意見及理由並進行討論，藉以突顯其意見 的重要程度，讓小組成員充份參與及讓其它成員瞭解該部門所關切的問題及意見。
最後為避免受其他成員影響，由所有的小組成員採取匿名投票的方式，決定將那 些指標列入考量因素，其投票結果整理如表 3-3 所示。
表 3-3 指標篩選投票結果
影響因素 票數
引進技術的能力 2
提升公司能力 6
使用者抗拒 4
資訊安全 5
提升公司形象 3
系統效能 8
成本 9
行動運算 2
(資料來源：本研究整理)
最後為簡化決策過程，決策小組決定取過半數之影響因素，分別為成本 9 票、系 統效能 8 票、提升公司能力 6 票、資訊安全 5 票，做為本次研究之評估指標。至於未 納入影響因素部份也做出以下檢討結果，如表 3-4：
表 3-4 未納入影響因素之檢討
未納入因素 檢討內容 結果
引進技術的能力 雲端運算是未來的趨勢，由廠商輔 導或專業訓練即可與導入順序無關
同意不納入
使用者抗拒 任何新系統都會遭遇抗拒，介由教
育訓練與輔導即可與導入順序無關
同意不納入
提升公司形象 資訊系統移轉應與提升公司形象無 重要關連與導入順序無關
同意不納入
行動運算 雲端運算的基本特徵已具備行動運
算與導入順序無關
同意不納入
(資料來源：本研究整理)
3.2 建立層級結構
本階段依層級分析法建立層級結構，欲達成目的找出「企業資訊系統雲端化優先 順序」，評估指標「成本、系統效能、提升公司能力、資訊安全」以及優先導入方案
「交易處理系統(TPS)、管理資訊系統(MIS)、決策支援系統(DSS)、高階主管系統 (ESS) 」，建立層級結構如圖 3-3：
圖 3-3 層級結構圖
(資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
3.3 建立成對比較問卷
本階段依層級結構建立成對比較問卷，為解決小組成員對於評估尺度的敏感度不 一，而隨便填答影響前後一致性，其比較值的取得方式由小組成員集體表決投票，決 定兩指標間之重要程度，並依序輸入 Expert Choice，如圖 3-4 所示。
圖 3-4 成對比較問卷
(資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
3.4 計算第二層影響因素權重
3.4.1 依公式(3-1)建立第二層影響因素成對比較矩陣，填入右側尺度以紅色表示，如 圖 3-5 所示。
1 /
1 / 1
1 /
1 1
2 1
2 12
1 12
n n
n n
ij
a a
a a
a a
a
A
31
1 7 5 333 . 0
143 . 0 1 333 . 0 111 . 0
2 . 0 3 1 2 . 0
3 9 5 1
1 7 5 3 1
7 1 1 3 1 9 1
5 1 3 1 5 / 1
3 9 5 1
a
ijA
圖 3-5 成對比較矩陣
(資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
3.4.2 經 Expert Choice 11.5 運算後得第二層影響因素權重，其排序依次為「成本」、「資 訊安全」、「系統效能」及「提升公司能力」，如圖：3-6 所示。
圖 3-6 第二層影響因素權重
(資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
由於 Expert Choice 11.5 使用 Inconsistency，一致性檢定 I.R.<0.1 其一致性程度可以被 接受，其因素權重分析表如表 3-5：所示。
表 3-5 因素權重分析表
影響因素 A B C D 相對權重 成本 A 1 5 9 3 0.558 系統效能 B 1/5 1 3 1/5 0.095 提升公司能力 C 1/9 1/3 1 1/7 0.043
資訊安全 D 1/3 5 7 1 0.303
Inconsistency=0.07
(資料來源：本研究整理)
3.5 計算各指標相對選擇方案權重值
(1)成本之於選擇方案權重，Expert Choice 運算結果依排次序為「交易處理系統」、「管 理資訊系統」、「決策支援系統」及「高階主管系統」，如圖：3-7 所示。
圖 3-7 成本之於選擇方案權重 (資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
成本之於選擇方案權重分析表如表：3-6 所示，一致性檢定 I.R.<0.1，一致性程度可以 被接受。
表 3-6 成本之於選擇方案權重分析表
成本 TPS MIS DSS ESS 相對權重
TPS 1 1 7 9 0.465
MIS 1 1 5 7 0.399
DSS 1/7 1/5 1 3 0.091 ESS 1/9 1/7 1/3 1 0.045
Inconsistency=0.04 (資料來源：本研究整理)
(2) 系統效能之於選擇方案權重值，Expert Choice 運算結果依排次序為「交易處理系 統」、「管理資訊系統」、「決策支援系統」及「高階主管系統」，如圖：3-8 所示。
圖 3-8 系統效能之於選擇方案權重值 (資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
系統效能之於選擇方案權重分析表如表：3-7 所示，一致性檢定 I.R.<0.1，一致性程度 可以被接受。
表 3-7 系統效能之於選擇方案權重分析表 系統效能 TPS MIS DSS ESS 相對權重
TPS 1 1 3 7 0.411
MIS 1 1 3 5 0.381
DSS 1/3 1/3 1 3 0.147 ESS 1/7 1/5 1/3 1 0.061
Inconsistency=0.01 (資料來源：本研究整理)
(3) 提升公司能力之於選擇方案權重，Expert Choice 運算結果依排次序為「管理資訊 系統」、「交易處理系統」、「決策支援系統」及「高階主管系統」，如圖：3-9 所示。
圖 3-9 提升公司能力之於選擇方案權重 (資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
提升公司能力之於選擇方案權重分析表如表：3-8 所示，一致性檢定 I.R.<0.1，一致性 程度可以被接受。
表 3-8 提升公司能力之於選擇方案權重分析表 提升公司能力 TPS MIS DSS ESS 相對權重
TPS 1 1 3 5 0.370
MIS 1 1 5 5 0.434
DSS 1/3 1/5 1 3 0.131 ESS 1/5 1/5 1/3 1 0.066
Inconsistency=0.04 (資料來源：本研究整理)
(4) 資訊安全之於選擇方案權重，Expert Choice 運算結果依排次序為「交易處理系統」
與「管理資訊系統」相同，其次為「決策支援系統」及「高階主管系統」，如圖：3-10 所示。
圖 3-10 資訊安全之於選擇方案權重 (資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
資訊安全之於選擇方案權重分析表如表：3-9 所示，一致性檢定 I.R.<0.1，一致性程度 可以被接受。
表 3-9 資訊安全之於選擇方案權重分析表 資訊安全 TPS MIS DSS ESS 相對權重
TPS 1 1 7 9 0.435
MIS 1 1 7 9 0.435
DSS 1/7 1/7 1 5 0.093 ESS 1/9 1/9 1/5 1 0.036
Inconsistency=0.09 (資料來源：本研究整理)
(5)各選擇方案的相對權重分析如表：3-10 所示。
表 3-10 各選擇方案的相對權重分析表
TPS MIS DSS ESS 第二層影響因素權重
成本 0.465 0.399 0.091 0.045 0.558 系統效能 0.411 0.381 0.147 0.061 0.095 提升公司能力 0.370 0.434 0.131 0.066 0.043
資訊安全 0.435 0.435 0.093 0.036 0.303 (資料來源：本研究整理)
3.6 總加權評價
3.6.1 依分配模式(Distributive mode)計算總加權評價
選擇方案總加權評價，Expert Choice 以分配模式(Distributive mode)運算結果，依 排次序為「交易處理系統」、「管理資訊系統」、「決策支援系統」及「高階主管系統」，
如圖：3-11 所示，一致性檢定 R.I.<0.1，其一致性程度可以被接受。
圖 3-11 選擇方案總加權評價，依分配模式 (資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
在分配模式下，第二層評估指標與選擇方案的權重分析如圖：3-12 所示。
圖 3-12 第二層評估指標與選擇方案的權重分析，依分配模式 (資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
在分配模式下，選擇方案與第二層評估指標的權重分析如圖：3-13 所示。
圖 3-13 選擇方案與第二層評估指標的權重分析，依分配模式 (資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
3.6.2 依理想模式(Ideal mode)計算總加權評價
選擇方案總加權評價，Expert Choice 以理想模式(Ideal mode)運算結果依排次序 為「高階主管系統」、「決策支援系統」、「管理資訊系統」及「交易處理系統」，如圖：
3-14 所示，一致性檢定 R.I.<0.1，其一致性程度可以被接受。
圖 3-14 選擇方案總加權評價，依理想模式 (資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
在理想模式下，第二層評估指標與選擇方案的權重分析如圖：3-15 所示。
圖 3-15 第二層評估指標與選擇方案的權重分析，依理想模式 (資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
在理想模式下，選擇方案與第二層評估指標的權重分析如圖：3-16 所示。
圖 3-16 選擇方案與第二層評估指標的權重分析，依理想模式 (資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
3.7 敏感度分析
敏感度分析是為了確定：當評估準則的權重改變時，對企業資訊系統雲端化導入 順序的影響。本研究運用 Expert Choice 的整體效能敏感度分析(Performance Sensitivity Analysis, PSA)來分析，當評估準則的權重值改變時，選擇方案的順序 會如何跟著改變。本研究原始的優先順序如圖：3-17。
圖 3-17 原始優先順序
(資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
在成本因素相對選擇方案陡坡圖：3-18 中可發現，成本權重值由 0.558 減少至 0.022 時，優先順序會改變為「管理資訊系統」、「交易處理系統」、「決策支援系統」
及「高階主管系統」；
圖 3-18 成本因素相對選擇方案陡坡圖 (資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
在系統效能因素相對選擇方案陡坡圖 3-19 中可發現，此一影響因素不會對選擇 方案的優先順序造成影響；
圖 3-19 系統效能因素相對選擇方案陡坡圖 (資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
在提升公司能力因素相對選擇方案陡坡圖 3-20 中可發現，提升公司能力權重值 由 0.043 增加至 0.40 時，優先順序會改變為「管理資訊系統」、「交易處理系統」、「決 策支援系統」及「高階主管系統」；
圖 3-20 提升公司能力因素相對選擇方案陡坡圖 (資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
在資訊安全因素相對選擇方案陡坡圖 3-21 中可發現，資訊安全權重值由 0.303 增加至 1.00 時，優先順序會改變為「管理資訊系統」與「交易處理系統」同等重要，
其次為「高階主管系統」及「決策支援系統」；
圖 3-21 資訊安全因素相對選擇方案陡坡圖 (資料來源：Expert Choice 11.5 操作畫面)
第四章研究結果
研究期間，製作問卷的過程曾有數次的挫折，如資訊顧問的專家所提供的問卷內 容無法被決策者理解，原因是問卷內容與企業實際狀況脫節，再加上問卷製作過程很 難得到企業部門的充份參與，而掉入理論歸理論實務歸實務的窘境。本研究改變經由 文獻整理及專家意見所產出的影響指標，讓企業各部門成為影響指標的主要收集人，
顧及到生產、行銷、人力資源、財務、研發、及資訊技術的六大營運部門。讓企業各 部門充份表達其最關注的議題，我們成功地收集到對該企業最有影響力的指標。
另一個研究挫折是傳統的 AHP 的評估級距，雖是經過長期驗證後最佳的級距，
但實際應用於 CIM 的導入作業，卻造成受測者難以適應，受測者的填答意願低落而 隨便填答，易造成前後一致性不佳的情形。本研究改變個別問卷填答方式，改以企業 中五大營運部門、資訊科技、及高階管理者等九人所組成的決策小組，在決策會議中 共同決定評估比值，成功地建立一套快速且實際的問卷填答方式。它讓受測者充份參 與、切合企業實際狀況，也符合 AHP 一致性檢定。
研究結果發現，影響 CIM 導入的因素中，其權重依序為成本 0.558、資訊安全 0.303、系統效能 0.095、提升公司能力 0.043。其一致性檢定 I.R.= 0.07 < 0.1 ，符合 接受的條件。
選擇方案加權總評價依序為交易處理系統 0.446、管理資訊系統 0.41、決策支援 系統 0.099、高階主管系統 0.045。其一致性檢定分別為成本 I.R.=0.04、資訊安全
I.R.=0.09、系統效能 I.R.=0.01、提升公司能力 I.R.=0.04，整體 I.R.=0.06 都在可被接受
建議範圍內。第五章討論與未來的研究
第一節 討論
在第一次的研究過程中，經由文獻整理及專家意見所建立的層級結構及 AHP 問 卷，決策者不斷的反應，部份的影響因素雖然在該產業裡有這些考量，但並不見得適 用於所有的企業，相對的有些沒被專家所納入的因素中，在個別的企業裡，確是決定 性的關鍵！
而且建立的層級結構及因素數量如果過多，其決策過程必然過於冗長，且容易因 此徧離焦點，在競爭激烈的全球化環境裡，速度及差異化的競爭優勢才能決勝戰場！
如果，以產業角度所建立的通用性問卷，其產出的分析結果做為決策參考，恐怕對個 別企業的決策參考價值不高！
因此在第二次的研究中，由企業各部門所組成的決策小組，以各部門的實際狀況 考量，並參考第一次研究中所產出的影響指標後，由各部門分別提出關鍵性的影響因 素，建立層級結構及問卷，並在專案召開的決策會議中共同討論，評估各項議題及決 定影響尺度，其最後產出的研究結果也深受決策者肯定！
第二節 未來的研究
在本研究過程中以投票過半數所決定的影響因素：成本、系統效能、提升公司能 力、資訊安全，建構出層級結構、問卷到最後產出的結果。其決策參考價值，深受該 企業肯定。
但其它一樣由決策小組所提出而未過半數的影響因素：引進技術的能力、使用者 抗拒、提升公司形象及行動運算，雖未被納入本次研究考量，但其一樣有著影響公司 運作的成份。建議可在後續的研究中，加入這些因素做更深入的研究，觀查其結果的 變化，或許會有另人意想不到的結論！
本研究乃應用層級分析法(AHP)進行 CIM 導入順序評估，為對企業做更有幫助的 決策分析，建議在後續的研究裡可應用分析網絡程序法(Analytic Network Process, ANP)、決策實驗室分析法(Decision making trial and evaluation laboratory, DEMATEL) 等其它多準則決策方法進行分析並比較其差異。
分析網路程序法（ANP）乃是在 1996 年由 Saaty 所提出，此法乃以一網路形態 呈現並由過去之分析階層程序法（Analytic Hierarchy Process, AHP）所衍生而來。其 為將分析階層程序法加上一回饋（feedback）之機制而加以闡述及發展之。
決策實驗室分析法（DEMATEL）源於 1973 年日內瓦研究中心 Battelle 協會(來 源)，當時 DEMATEL 方法用於研究世界複雜、困難的問題(如種族、饑餓、環保、能 源問題等等)。當初 DEMATEL 的理想及目標主要係為幫助收集世界問題及獲得世界 問題更好的解，並藉由此方法而獲得世界各區域間有更好的知識交流。但世界各國由 於法律或風俗等因素的影響而使得各國所期待要解決的問題目標不一樣，因此，為使 問題解可以順利達成預期的目標，故對 DEMATEL 相關的應用亦跨足許多不同領域，
包括企業規劃與決策、都市規劃設計、地理環境評估、分析全球問題群等。
第六章結論
本研究應用 AHP 評估 CIM 導入方案，成功建構了一個簡單快速的決策模式，在 個案驗證中，這模式切合連鎖店的需求，成功分析出連鎖店的資訊系統雲端化的優先 順序。其結果顯示，目前連鎖店正處在成長的階段，門市專賣店與行銷通路不斷擴大，
設備及後續的維護成本不斷上升，交易處理系統正是這個階段的重點，而管理資訊系 統是發揮交易系統的關鍵，所以它們的總權重相近。
為了提升問卷的效果，由生產、銷售、人資、研發、財會、及資訊部門中的管理 階層，組成九人的組成決策小組，共同設計適合連鎖店的問卷及評估尺度，建構評估 企業資訊系統雲端化的決策模式，改善該連鎖店應用 AHP 的困難，終於順利解決專 家的意見偏離實際產生的爭議、層級結構過多影響問卷填答意願、敏感度不一致對評 估一致性的影響、及冗長的會議造成的反效果。
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