全球產生的數據量將每12小時翻一番。面對如此龐大的數據洪流,你需要賦予組織中的每個人能力,而不僅僅是數據專家。人工智慧 (AI) 將幫助團隊從海量資訊中挖掘商業洞察,但AI本身也需要數據來學習和改進決策。這就是我們創建這份數據詞彙表的原因,讓您組織中的每個人——從高階領導到個別從業人員——都能立即具備數據素養。
熟悉這些基本術語將有助於您和您的團隊,無論技術能力如何,都能自信地談論數據,並理解如何使用數據來創造商業價值。
1. 批次處理 (Batch Processing)
批次處理就像是電腦界的「團體作業」。它指的是電腦自動執行一系列重複的任務,或是將一大堆資料當成一個單位來處理,而不是一個個分開處理。有些處理器密集型的任務,如果一個個分開跑會很沒效率,這時就可以用批次處理,把資料作業集中在一起跑,通常會選在離峰時間,這樣可以節省電腦資源。
- 對客戶的影響: 當像訂單處理這類工作以批次方式執行時,客戶會覺得處理速度更快,而且結果也會更一致、更準確。想像一下,你一次訂了十樣東西,店家如果分十次處理,肯定比一次處理好幾樣來得慢。
- 對團隊的影響: 團隊可以節省時間,因為不用花太多力氣在處理單個任務的雜務上。而且,透過在批次流程中使用標準的商業規則,也能獲得更一致的品質控管。
2. 商業分析 (Business Analytics)
商業分析就是利用資料來驗證假設、預測未來,或是做出更明智的決策,通常是跟未來的表現有關。商業分析帶有「預測」的性質,也就是說,你會建立模型、分析資料,找出新的洞見,並且預測趨勢。
- 對客戶的影響: 客戶可以獲得全面性的體驗改善,包括個人化的產品推薦,以及在對的時間收到對的行銷訊息。比如說,你常買咖啡,店家可能會根據你的購買紀錄,推薦你其他口味的咖啡,或是推出你可能會感興趣的促銷活動。
- 對團隊的影響: 團隊可以透過商業分析搶得先機,利用它來幫助他們做出更準確的預測,並針對資源規劃、需求預測、風險評估等等,做出更聰明的決策。
3. 商業智慧 (Business Intelligence)
商業智慧指的是彙集大量資料,以了解目前的績效狀況,並從中找出可行的洞見來驅動決策。商業智慧帶有「描述」的性質,也就是說,它「描述」了在特定時間點正在發生的事情。
- 對客戶的影響: 當組織能夠了解他們過去或現在的努力是否有成效,並利用這些洞見來改進時,他們就能更好地服務客戶,進而提高客戶滿意度和忠誠度。舉例來說,店家分析了過去的銷售數據,發現某個時段的生意比較差,他們就可以推出促銷活動來吸引顧客。
- 對團隊的影響: 團隊可以利用商業智慧來進行內部工作,像是追蹤關鍵績效指標 (KPI),以及外部工作,像是找出部門或團隊內的業務風險,例如監控客戶滿意度 (CSAT) 分數。
4. 客戶資料平台 (Customer Data Platform, CDP)
CDP 幫助企業收集、整理和使用來自各種來源(像是網站、行動應用程式、電子郵件和社群媒體)的客戶資料,以建立客戶的統一檔案。
- 對客戶的影響: 有了 CDP,企業可以更好地預測客戶需求,進行更有意義的品牌互動,並幫助客戶解決問題。比如說,電商平台可以根據你過去的瀏覽紀錄,推薦你可能感興趣的商品。
- 對團隊的影響: 透過統一的客戶視圖,團隊可以創造更有意義且更有針對性的體驗、活動和產品。而且,隨著更多資料進來,他們也能更好地追蹤、衡量和改進。
5. 儀表板 (Dashboard)
儀表板就像是企業的「駕駛艙」,它以視覺化的方式呈現各種數據,用來監控狀況或幫助理解。儀表板通常包含多個互動式圖表,描述重要的業務流程和關鍵績效指標 (KPI)。想像一下汽車儀表板,它能讓你一眼看到車速、油量、引擎溫度等資訊,儀表板在企業裡扮演著類似的角色。
- 對客戶的影響: 組織如果能有效地監控他們的流程,就能產生更有針對性的洞見,進而更好地滿足客戶的需求。比如說,店家透過儀表板發現某個產品的銷售量突然下降,就能立即採取行動,了解原因並加以改善,避免影響客戶購買。
- 對團隊的影響: 透過監控關鍵業務目標的進展,儀表板讓團隊成員能看到好的和壞的趨勢,並深入探討造成這些趨勢的原因,以便採取行動。例如,行銷團隊可以透過儀表板追蹤廣告活動的成效,並根據數據調整策略。
6. 資料與大數據 (Data and Big Data)
資料指的是原始的事實、數字和其他資訊,像是客戶姓名和聯絡方式等等,組織會收集、儲存和分析這些資料。資料可能來自不同的來源,像是客戶互動、問卷調查、感測器和社群媒體。大數據指的是大量且複雜的資訊。大數據的五個 V (Volume, Velocity, Veracity, Value, Variety) 描述了儲存、管理和分析結構化、非結構化和半結構化資料所面臨的挑戰。
- 對客戶的影響: 當公司使用大數據時,客戶不僅能收到更客製化和相關的訊息,也能受益於更高的安全性和信任感,因為大數據分析可以找出識別詐欺行為的模式。例如,銀行可以透過分析客戶的交易紀錄,偵測異常交易,保護客戶的財產安全。
- 對團隊的影響: 團隊利用資料來創造更好的客戶互動。他們收集和分析與過去購買、瀏覽行為和其他資料點相關的資料,以推薦特定的產品或服務。這能提升客戶體驗,並增加購買的機會。例如,電商平台可以根據你過去的購買紀錄,推薦你可能感興趣的商品。
7. 資料分析 (Data Analytics)
資料分析是一門檢視原始資料以得出結論的科學。它包含各種工具和技術,讓人們更容易理解、彙總和視覺化資料。
- 對客戶的影響: 客戶在接觸改進的產品和服務時,就能體驗到資料分析帶來的好處。例如,遊戲公司可以透過分析玩家的遊戲行為,設計出更好玩的遊戲。
- 對團隊的影響: 團隊利用資料分析來持續改進各項重要功能,像是客戶服務、產品開發、行銷等等。例如,客服團隊可以透過分析客戶的投訴紀錄,找出常見的問題,並加以解決。
8. 資料文化 (Data Culture)
資料文化指的是一種共享的行為和信念,人們提倡並優先使用資料來強化決策。資料文化賦予每個人(而不僅僅是資料分析師)都能利用資料來發掘和創造商業價值。簡單來說,就是公司上上下下都重視資料、會用資料來思考和做決定。
- 對客戶的影響: 當組織中的每個人都被賦予使用資料的能力時,大家都能更聰明地判斷客戶需要什麼。例如,客服人員可以透過分析客戶的歷史紀錄,更快速地了解客戶的問題,並提供更有效的解決方案。
- 對團隊的影響: 團隊解決問題的速度更快。有了資料作為基礎,他們可以領先趨勢,創造更客製化的產品,改進預測,等等。例如,行銷團隊可以透過分析市場數據,更準確地預測消費者需求,並調整行銷策略。
9. 資料治理 (Data Governance)
資料治理是組織用來定義規則和責任的框架,目的是在資料的整個生命週期中有效地處理資料,以確保其可靠性和相關性。這些規則定義了維護可用性、品質、政策合規性、隱私和安全的流程和協議。簡單來說,就是公司如何管理和保護資料,確保資料的品質和安全。
- 對客戶的影響: 擁有可靠且相關的資料對於創造優質的客戶體驗至關重要。此外,展現尊重客戶隱私權和敏感個人資訊的組織,更能贏得客戶的信任。例如,電商平台如果能妥善保護客戶的信用卡資訊,就能讓客戶更放心地購物。
- 對團隊的影響: 團隊可以更安心地工作,因為他們知道資料是可靠且相關的,並且有明確的標準和實務來保護資料,降低資料洩露的可能性。
10. 資料整合 (Data Harmonization)
資料整合是將來自多個來源的資料整合在一起,創建一個統一的資料集,使其功能就像單一資料來源一樣的過程。它包括對齊資料元素、格式和結構,以消除不一致性,並使資料更易於比較和分析。簡單來說,就是把不同地方的資料整理成一致的格式,方便使用。
- 對客戶的影響: 客戶在各部門都能獲得一致的體驗,因為組織可以像存取單一來源一樣,從各種來源存取資料,例如客戶偏好和購買歷史記錄。例如,無論客戶是透過網站、App或電話聯繫客服,都能獲得一致的服務體驗。
- 對團隊的影響: 團隊可以更全面地了解客戶,並且可以更快地存取和分析資訊,而無需存取多個系統。
11. 資料洞察與即時洞察 (Data Insights and Real-Time Insights)
資料洞察是您從資料分析中獲得的關鍵發現,例如資料模式和趨勢。即時洞察則是資料分析提供的即時且最新的資訊,例如在電子商務網站上銷售發生的那一刻。您可以使用這些洞察來指導決策和策略。簡單來說,就是從資料中發現的有用資訊,即時洞察則是更快、更即時的資訊。
- 對客戶的影響: 資料洞察為客戶在所有品牌互動中帶來了重要的好處,包括更客製化的產品和服務,以及主動的支援。有了即時洞察,組織可以創造即時的個人化、更具針對性的行銷,以及幾乎立即的回應問題。例如,當客戶在購物車中加入商品卻沒有結帳時,系統可以即時發送提醒訊息。
- 對團隊的影響: 團隊在市場上建立競爭優勢,利用資料洞察來更深入地了解客戶、改進流程,並推動明智的決策。
12. 資料湖 (Data Lake)
資料湖是原始資料的集中儲存庫。它是一個龐大、靈活且低成本的儲存系統,組織用來以其原始格式收集和儲存大量結構化、非結構化和半結構化資料。資料湖捕捉了豐富的非結構化資料,例如社群媒體貼文、感測器日誌和位置資料。簡單來說,就是一個儲存各種原始資料的大倉庫。
- 對客戶的影響: 由於資料湖中擁有大量資訊,品牌可以預測客戶的需求和想要的東西。
- 對團隊的影響: 團隊可以在單一空間中存取大量資料,讓他們能夠更快地行動,並跟上(或領先)競爭對手。
13. 資料湖倉 (Data Lakehouse)
資料湖倉兼具資料湖的可擴展性和靈活性,以及資料倉的結構和治理——兩全其美。由於這種混合特性,組織可以快速輕鬆地從所有資料中提取洞察,無論格式或大小。簡單來說,就是結合了資料湖和資料倉的優點。
- 對客戶的影響: 客戶受益於統一的全通路體驗、更快速的回應時間和更高的資料安全性。
- 對團隊的影響: 團隊無需單獨的資料儲存和處理結構,這使他們能夠將歷史資料和即時資料統一在一個地方。
14. 資料素養 (Data Literacy)
資料素養是探索、理解和使用資料進行溝通的能力。簡單來說,就是了解如何讀懂、分析和運用資料。
- 對客戶的影響: 客戶希望知道品牌了解他們,並能幫助他們解決問題。擁抱資料素養的組織可以在客戶接觸點擁有這種深入的了解。
- 對團隊的影響: 擁有強大資料素養技能的團隊可以建立個人、專業和組織的成長,提高批判性思維、職業機會和資料驅動的成功。
15. 資料遮蔽 (Data Masking)
資料遮蔽是指用虛構或匿名化的資料取代敏感資料的過程,以保護敏感或私人資訊,並符合隱私要求。資料遮蔽用於訓練或測試情境,當不需要真實資料,或與第三方分享資料時。您也可以使用遮蔽來確保在編寫 AI 提示或訓練 AI 模型時,已刪除所有個人資料。簡單來說,就是把敏感資料藏起來,換成假的或看不出是誰的資料。
- 對客戶的影響: 當公司保護敏感和個人身份資訊時,客戶會感到更有信心。例如,銀行會對客戶的帳戶號碼進行遮蔽,確保只有授權人員才能看到完整的資訊。
- 對團隊的影響: 團隊可以輕鬆遵循隱私要求,同時仍然擁有可用的功能性資料,用於測試、訓練或開發。例如,開發團隊可以使用遮蔽後的客戶資料來測試新的應用程式,而不用擔心洩露客戶的隱私。
16. 資料探勘 (Data Mining)
資料探勘是發現大型資料集中模式的過程。它使用機器學習、統計和資料庫系統等技術,將原始資料轉化為有用的資訊。簡單來說,就是從一大堆資料中找出有用的規律。
- 對客戶的影響: 您的客戶會收到關於他們想要和需要的預測性建議,通常在他們知道自己需要之前。客製化的建議、提醒和附加產品的提供都由資料探勘提供支援。例如,電商平台可以根據你過去的瀏覽紀錄,推薦你可能感興趣的商品。
- 對團隊的影響: 更深入地了解客戶行為,讓您的行銷和銷售策略保持高效和有效。例如,行銷團隊可以根據資料探勘的結果,調整廣告投放策略,提高廣告的點擊率。
17. 資料科學 (Data Science)
資料科學是一個結合科學方法、統計、演算法和資料探勘技術的領域,旨在從結構化和非結構化資料中產生洞見。簡單來說,就是用科學的方法來分析資料,從中找出有用的資訊。
- 對客戶的影響: 客戶透過推薦演算法等資料科學工具體驗更快速的服務和更高的個人化,這些工具提供量身定制的建議,機器學習演算法會自動執行特定的支援任務。例如,聊天機器人可以根據客戶的問題,提供即時的解答。
- 對團隊的影響: 團隊使用資料科學來不斷改進和迭代服務和產品,以創造更相關、高效和令人滿意的客戶體驗。例如,產品開發團隊可以根據客戶的回饋和使用數據,改進產品設計。
18. 資料安全 (Data Security)
資料安全是指用於保護組織資料的措施和實務,例如使用者權限和基於角色的存取,以確保只有授權人員才能存取特定資料。簡單來說,就是保護資料不被洩漏或濫用。
- 對客戶的影響: 客戶信任至關重要。當客戶知道組織非常謹慎地保護他們的資料和隱私時,它會建立關係和忠誠度。例如,社群媒體平台會承諾保護用戶的個人資料,建立用戶的信任感。
- 對團隊的影響: 當團隊採取資料安全措施時,他們可以保護自己免受資料洩露,維護客戶信任和聲譽,確保他們符合法規標準,甚至保護智慧財產權。
19. 資料敘事 (Data Storytelling)
資料敘事是使用資料、視覺化和敘述來傳達洞察並向受眾傳達引人入勝的故事。您可以建立故事來敘述資料,提供背景資訊,展示決策如何與結果相關,或只是提出令人信服的論點。簡單來說,就是用故事的方式來呈現資料,讓大家更容易理解。
- 對客戶的影響: 組織使用資料敘事來對其客戶建立更深入、更有意義的理解。
- 對團隊的影響: 團隊使用資料敘事來簡化複雜的資訊,並以引人入勝的方式在整個組織中分享。這提高了對關鍵資料概念和相關專案的理解和認同。
20. 資料視覺化 (Data Visualization)
資料視覺化是創建詳細圖表、圖形和地圖的做法,使資訊更易於理解。這有助於組織更好地發現資料中的趨勢和模式,並允許非技術人員理解和理解資料。簡單來說,就是把資料變成圖表,讓大家更容易看懂。
- 對客戶的影響: 當組織在資料洞察方面達成一致時,客戶與品牌的互動會更加緊密。
- 對團隊的影響: 團隊透過豐富的視覺化來豐富他們對資料的理解,並發現隱藏的洞察。
21. 資料倉儲 (Data Warehouse)
資料倉儲是經過處理的資料的大型、有組織的儲存空間,組織以結構化的方式從不同來源收集和儲存資訊。簡單來說,就是一個儲存整理好資料的大倉庫。
- 對客戶的影響: 客戶期望他們與品牌的互動是無縫的。當組織將所有資料整理在一個地方時,他們可以更好地滿足這一期望。
- 對團隊的影響: 團隊擁有一個集中的資料中心,讓他們可以隨時快速存取,用於報告、決策等等。
22. 預測分析 (Predictive Analytics)
預測分析使用統計技術(包括機器學習)根據歷史資料預測未來事件或結果。在 CRM 的背景下,這可能涉及預測哪些客戶最有可能流失,或哪些客戶最有可能回應某個促銷活動。簡單來說,就是預測未來會發生什麼事。
- 對客戶的影響: 透過預測分析,客戶會收到他們最感興趣和相關的資訊和促銷活動。例如,航空公司可以預測哪些乘客最有可能升級座位,並向他們提供個人化的升級優惠。
- 對團隊的影響: 團隊可以使用預測分析來預測需求、識別趨勢、做出主動的決策,並為業務策略提供資訊。
23. 結構化、非結構化和半結構化資料 (Structured, Unstructured, and Semi-structured Data)
- 結構化資料: 是格式良好的資料,例如試算表或客戶資料庫,每行代表一個客戶,每列代表姓名、地址、電話號碼和電子郵件等資訊。結構化資料易於理解、搜尋,並且可透過傳統分析工具進行機器讀取。
- 非結構化資料: 是沒有預定義格式或特定資料模型的資訊,需要專門的工具來產生洞見。非結構化資料的範例包括電子郵件、社群媒體貼文、錄音和錄影、圖像和網頁。由於非結構化資料的成長速度高於結構化資料,因此能夠無縫分析它的巨量資料技術對於企業來說至關重要。
- 半結構化資料: 具有一些組織結構,但不容易直接分析;它需要一些組織或清理才能匯入到像結構化資料這樣的關聯式資料庫中。
- 對客戶的影響: 利用不同資料類型的品牌可以透過從更多定量結構化資料和更多定性非結構化資料中獲得洞察,從而更好地服務他們的客戶。
- 對團隊的影響: 團隊可以使用所有三種資料類型進行分析,結合使用 Hadoop 等解決方案來擷取非結構化資料,以及 Tableau 來分析和視覺化結構化和半結構化資料。
總結:與資料共舞,共創價值
資料現在比以往任何時候都更重要,而不斷擴大的資料流是巨大的管理和治理責任。但資料擁有巨大的力量。您在整個組織中擴大個人資料存取和資料素養的程度越高,商業洞察的潛力就越大,這些洞察可以指導決策並創造令人難以置信的客戶體驗。當您將即時、可操作的資料與 AI 和 CRM 相結合時,它可以驅動智慧行動並大規模提供個人化體驗。
這就是為什麼理解資料要素很重要。當資料素養在您的公司文化中傳播時,任何人都可以透過資料獲得洞察並創造價值。