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大數據關鍵七問

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2015-01-21
大數據關鍵七問

本文為《大數據的關鍵思考》 一書作者車品覺針對台灣企業運用大數據時可能遇到的問題,所提出的看法與建議。

問:對很多人來說,大數據只是個流行詞,誰會需要大數據?

:任何可以成為流行詞的東西,肯定是社會對它充滿巨大的期望和想像。大數據也不例外。建議企業在考慮使用大數據之前要從當前的問題著手,然後思考:

1. 理解業務中有沒有一些決策做得不好,使用數據可以解決嗎?

2. 在營運的工作流程中,有沒有錯誤可以利用數據快速糾正呢?

3. 數據是否有可能幫助提升產品或服務的品質?甚至直接成為創新的元素?

以上幾個問題,是希望大家明白大數據的運用和你對業務是否有深入理解相關。從這個角度去看,數據化營運無孔不入,跟誰都有關係。然而在使用數據之前,企業還要關注一些基本功,數據平台的軟、硬體支援、如何做好數據的加工準備(包括新舊數據整合)、提煉數據到解決問題的能力。如是,才有資格談大數據。 所以,中小企業都應該用數據去認知自己哪些做得好或者不好(數據化營運),數據作為一個工具,可以幫助中小企業去了解自己,也可以優化業務。但是經營的本質還是取決於創始人的方向與管理,大家不能本末倒置,一昧期待透過大數據就能解決企業的所有挑戰。

問:台灣的中小企業可以如何應用大數據?

:大數據的力量來自分享、整合和產品化。例如,Google地圖之所以能告訴你前面的路塞車,其實是有賴於每個使用Google地圖的位置分享。所以我認為政府的推動,可以讓小企業減少得到數據的門檻、增加業界的數據共用,這樣就更有利於讓小企業也享受到大數據的科技。從產業鏈來看,小公司聯盟,把數據統一,用數據來解決一些業內彼此都不能解決的問題。

問:台灣大多是中小企業,相較於大公司,中小企業做大數據的方式、思維有何不同?

:不管是中小企業還是大企業,在運用任何一種新科技的時候必然要量力而為。而中小企業和大企業的區別,在於中小企業的資源肯定沒有大企業那麼多,所以,中小企業不容易像大公司一樣有龐大的數據團隊。因此,中小企業在運用數據的時候一定要有更穩妥的方法,注重使用數據的效益,可以嘗試從小專案著手再逐步拓展。

問:在資訊氾濫的環境,數據愈來愈容易收集,但也代表「噪音」愈多。企業該如何找到核心數據並成功應用?

:根據過去的經驗,我認為初期不要貿然就開始一個非常大的大數據項目,而應該是要從小處開始。數據比較適合以小、具體、容易評估效果作為起點的專案,以此鍛鍊自己收集、加工、使用數據來做決策,以及衡量這個數據價值的能力,即以小知大。從小的場景開始,用數據在商業場景中不斷優化。

問:您曾提到大數據的應用講求跨界和創新,在實踐大數據的過程中,最困難的地方為何?

:大數據應用講求跨界和創新,更準確地說,大數據的價值來自可以從多角度來看同一件事,全景觀察可以減少誤差及創造新的機會。但並不是要求你能夠認知到全部外面的世界,而是能讓其他人的數據為你所用。大數據實踐中最困難的地方在於你對自身的理解,再加上,隔行如隔山,外部整合回來的數據可能很有價值但同時也有很多噪音,大家並不完全清楚數據的來源和定義。

問:成為一名傑出的數據部門主管應具備哪些關鍵能力?

:據我的觀察,目前非常缺乏一種數據管理人才:對業務要有足夠的理解、明白數據能為業務起什麼作用、了解技術更新對價值產生的關係、數據收集到加工、新數據與歷史的整合、使用數據的便利性等等。其中,對業務和商業的理解,絕對是成為數據主管所需要的基本條件,但若是想達到傑出的程度,肯定要懂得如何在人才匱乏的大數據行業中吸引和保留住人才的眼光和能力了。

問:如何培養對大數據的敏銳度?

:當在公司遇到業務問題時,問問自己:現在擁有的數據能幫我解決問題嗎?假定所有數據可以獲取,我需要什麼數據來解決問題?要怎麼做才能更容易獲取需要的數據呢? 舉例來說,我過去看到路上的交通狀況時曾經想過,大城市裡的計程車服務會不會有可能改善?我那時想著,如果計程車上有個燈能顯示過去客戶對他的評價,那麼司機為了保持住好評價,應該會提供更好的服務水準,這就是數據可能解決的一個簡單例子,下一步才是如何設計一個容易的方法讓顧客去評價,而現在的叫車軟體就是一個很好的實現案例。 這是訓練數據敏感度的好方法,也是過去10年我個人一直在用的方法──透過周遭事物訓練數據敏感度,讓數字「說話」。

 

延伸閱讀:【【SmartM 書摘】大數據的關鍵思考 -- 數據化營運三訣竅

原文出處:轉載自合作媒體 我讀網

 

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