109 年 國立成功大學會計學研究所乙組《管理資訊系統》

此題在考驗考生對於軟體即服務（SaaS, Software as a Service）的定義理解。SaaS 是雲端運算的三種主要服務模式之一，其核心概念是將軟體應用程式託管在雲端伺服器上，使用者透過網路（通常是網際網路）以訂閱制的方式存取使用，而無需在本地端安裝或維護軟體。

此題旨在測試考生對系統擴展能力的理解。當一個系統能夠在不影響效能、不崩潰的情況下，支援更多使用者或更大的負載時，我們稱之為「擴展性」（Scalability）。

選項 A (modality) 指的是模式、方式，與系統擴展無關。
選項 B (scalability) 是指系統在面對負載增加時，仍能維持效能或服務品質的能力，這正是題目的描述。

本題考查企業在評估資訊科技專案或系統時，用於分析總體成本的模型。題目中明確指出要分析「直接與間接成本」，以確定「特定科技實施的實際成本」。

選項 A (total cost of ownership, TCO) 是指一個資產在整個生命週期中所產生的所有成本，包括購買、部署、維護、營運、支援以及最終報廢處理的直接與間接成本。這完全符合題目的描述。

本題在探討如何評估市場對公司 IT 服務的需求。判斷市場需求通常需要了解潛在客戶的看法、市場趨勢以及競爭對手的情況。

選項 A (Benchmark your services) 基準測試是將自家服務與競爭對手或業界最佳實踐進行比較，這有助於了解自家服務的優劣勢，但主要用於優化而非直接評估市場需求。

本題考查美國國家標準暨技術研究院（NIST）對雲端運算所定義的關鍵特徵。NIST 對雲端運算定義了五個基本特徵：

1. On-demand self-service (隨選即用自助服務)：使用者可自行 provision 運算資源，無需人為互動。
2. Broad network access (廣泛的網路存取)：服務可透過標準機制透過網路存取，例如網際網路。
3. Resource pooling (資源池化)：供應商的運算資源被匯集起來，以服務多個消費者，且資源可動態分配與再分配。
4. Rapid elasticity (快速彈性)：資源可以快速且彈性地擴展，在某些情況下是自動的，以應對需求。
5. Measured service (量測服務)：雲端系統會自動控制和優化資源使用，並可透過計量能力來報告和支付服務。

此題在探討決策的類型，特別是當決策過程缺乏明確、標準化的程序時。決策可以根據其結構化程度分為三類：結構化決策（structured decisions）、半結構化決策（semi-structured decisions）和非結構化決策（unstructured decisions）。

結構化決策：有明確、具體的程序來處理問題，通常是重複性的、例行性的。
半結構化決策：部分程序是明確的，但仍需決策者判斷和經驗。

此題考驗考生對決策制定過程（Decision-Making Process）各階段的理解。Simon 提出的決策模型將決策過程分為三個階段：

1. Intelligence Phase (情報階段)：尋找、辨識和理解組織中的問題、需求或機會。這包括收集原始數據，識別問題或機會的跡象，並分析問題的根本原因。
2. Design Phase (設計階段)：開發和分析各種可能的解決方案。這包括產生、評估和選擇一系列潛在的行動方案。

核心觀念

本題考管理者的古典職能。管理學者法約爾等人所描述的五項古典職能為：規劃、組織、協調、決策與控制。題幹已列出規劃、組織、決策、控制，缺少的就是「協調」。此分類也見於《管理資訊系統》教材對古典管理模型的說明。教材參考

解題方法

先辨認題幹是在詢問「五項古典職能」，再將已列出的四項與完整清單比對：

規劃、組織、協調、決策、控制。

題幹缺少「協調」，因此選項中與之相符者為 coordinating。

選項分析

此題考查高速度決策（high-velocity decision making）的自動化情況。高速度決策通常是指需要在極短時間內做出的大量決策，例如在股票交易、電子商務推薦系統、即時廣告投放等場景。

為了實現高速度決策，決策過程必須高度自動化。自動化最容易實現的是那些有明確、預定義規則和程序的決策。這類決策被稱為結構化決策（structured decisions）。
非結構化決策（unstructured decisions）需要較多的人工判斷和分析，難以完全自動化。

此題在考驗考生對資料探勘（Data Mining）各種任務的理解，特別是哪種任務適用於預測數值。題目中的問題是「估計下個月的產品需求量」，這是一個預測數值的問題。

資料探勘的常見任務包括：
A) Classification (分類)：將數據點分到預定義的類別中。例如，判斷一封郵件是垃圾郵件還是正常郵件。

此題考驗考生如何應用資料探勘技術來分析社群媒體數據，以評估新聞出版品的「可信度」（trustworthiness）。「可信度」通常與人們對內容的情感、態度和觀點有關。

A) Data mining software for identifying associations (識別關聯性的資料探勘軟體)：用於發現數據中的關聯規則，例如「購買 A 的顧客也常購買 B」。這與評估可信度關聯不大。
B) Web usage mining technologies (網路使用探勘技術)：用於分析使用者在網站上的瀏覽行為，例如點擊流、停留時間等。雖然可以間接反映使用者對內容的興趣，但無法直接衡量「可信度」。

此題旨在測試考生對資料分析工具的理解，特別是能夠從多個維度（dimensions）觀察同一數據的工具。

A) OLAP (Online Analytical Processing, 線上分析處理)：OLAP 是一種資料處理方法，其設計宗旨就是支持多維度分析。OLAP 資料庫（通常是資料倉儲）允許使用者從不同角度（如時間、地理位置、產品類別）對數據進行切片（slice）、切塊（dice）、鑽取（drill down）和上捲（roll up），以進行複雜的分析和報表製作。這完全符合題目的描述。

本題考查資料探勘（Data Mining）的主要目的和功能。資料探勘是從大量數據中發現有價值的、先前未知但潛在有用的模式和知識的過程。

A) Obtain online answers to ad-hoc questions in a rapid amount of time (在短時間內獲得即席問題的線上答案)：這更像是資料庫查詢（database querying）或 OLAP（Online Analytical Processing）的功能，而不是資料探勘的核心。

此題在探討用於分析「大型非結構化數據集」（large unstructured data sets）的工具。非結構化數據集，如電子郵件、備忘錄、問卷回覆等，其內容多為自然語言文本，難以直接套用傳統的結構化數據分析方法。

A) In-memory tools (記憶體內工具)：這類工具將數據載入記憶體中進行處理，以提高速度。它可以應用於任何類型的數據，並非專門針對非結構化數據。

本題考查組織中負責資料庫設計與維護的職能。

A) Data administration (數據管理)：這是一個較廣泛的概念，可能包含數據策略、標準、品質等，但不一定直接涵蓋物理設計和維護。
B) Information policy administration (資訊政策管理)：這主要負責制定和執行組織的資訊使用政策，例如安全、隱私等，與物理設計和維護的技術層面關係較小。

此題為解釋名詞，共包含五個子題，總分 25 分，代表每小題約 5 分。

A) Application Programming Interface (API)
API (Application Programming Interface) 是一種軟體介面，它定義了不同軟體組件之間如何互動。它指定了軟體組件應如何請求服務，以及如何傳遞數據。你可以將 API 想像成一個「合約」，規定了開發者如何使用一個程式庫（library）、操作系統（operating system）或其他軟體應用程式的功能。API 允許程式之間互相溝通，而無需了解彼此的內部實現細節。例如，當你在網頁上使用地圖服務時，網頁應用程式就是透過 Google Maps API 來調用地圖數據和功能。

B) 病毒行銷 (Viral Marketing)
病毒行銷是一種利用社群網路和人們的傳播習慣，讓訊息或產品像病毒一樣快速、廣泛地在使用者之間傳播的行銷策略。其核心是創造引人入勝、易於分享的內容（如影片、圖片、遊戲、優惠訊息），鼓勵使用者自發地將其分享給親友，從而達到低成本、高效率的推廣效果。成功的病毒行銷能產生指數級的傳播效應。

C) 社交工程 (Social Engineering)
社交工程是一種利用人性的弱點、心理學原理和欺騙手段，來獲取敏感資訊或誘使目標執行特定行為的攻擊技術。攻擊者通常會偽裝成可信任的個體（如 IT 技術人員、同事、客服人員），透過電話、電子郵件、簡訊或面對面交流，誘騙受害者透露密碼、帳戶資訊、個人資料，或點擊惡意連結、下載惡意軟體。

此題要求解釋雲端運算的三種主要服務模式：SaaS, PaaS, IaaS。這三種模式代表了雲端服務提供者向客戶提供的不同層級的抽象化和管理責任。

1. 基礎設施即服務 (Infrastructure as a Service, IaaS)
IaaS 是雲端運算中最底層的服務模式。在 IaaS 模型中，雲端提供者負責管理和維護底層的基礎設施，包括伺服器、儲存、網路和虛擬化層。客戶則獲得對這些資源的存取權，可以自行部署和管理作業系統、應用程式、中間件等。客戶對應用程式和部分作業系統擁有較高的控制權，但需要自行負責其安裝、設定、維護和更新。

• 客戶負責管理：應用程式、數據、運行時、中間件、作業系統。
• 提供者負責管理：虛擬化、伺服器、儲存、網路。
• 例子：Amazon Web Services (AWS) EC2, Microsoft Azure Virtual Machines, Google Compute Engine。

2. 平台即服務 (Platform as a Service, PaaS)
PaaS 建立在 IaaS 之上，它提供了一個開發和部署應用程式的平台。雲端提供者不僅管理底層基礎設施，還負責管理作業系統、中間件（如資料庫、訊息佇列）和運行時環境。客戶則專注於開發和部署他們的應用程式，無需擔心基礎設施和作業系統的管理。PaaS 簡化了應用程式開發和部署的流程。

• 客戶負責管理：應用程式、數據。