【好文分享】建構數據思維，企業經營的新驅動力
「大數據」是個被討論已久的話題，但並不是「大」就有意義，
真正重要的是數據的「價值」——
是否為公司所需要、是否能轉換為收入或是優化的基準。
我們都有這樣的經驗，
當我們在網路上搜尋想購買的物品如電腦螢幕，搜尋幾次後，您只要在網路上瀏覽，
旁邊就會出現電腦螢幕的廣告，而且還都蠻符合您需求；
您在購物平台購買物品，可能也經常會收到讓您心動的推薦商品……等，
這些就在我們生活周遭，這些都是數據的力量。
近幾年人工智慧技術正引領產業的發展與變革，中華軟協2017年成立AI大數據智慧應用促進會，
推動產業AI智慧應用，推廣AI思維教育，讓產業對於AI技術有正確認識。
而在這推廣過程中，我更感受到：AI是技術，技術要怎樣用，要解決什麼問題，這才是核心問題。
解決問題的第一步是數據，數據怎樣收集與運用，成為企業很重要的工作。
建立數據思維，企業對數據有更深認識，透過數據來驅動成長動力
企業怎樣有計畫地收集數據呢？
數據之於企業應怎樣看待呢？這問題我們應該建立「數據思維」，先累積營運數據，探求數據的應用，再完善數據收集。
企業經營一定會產生營運所需要資料，而這些資料除正常營運所需，
還可以為企業帶來甚麼效用、為企業發展又帶來什麼幫助、企業要怎樣治理這些資料，
這是需要探討的命題。
企業的營運資料很多，且日復一日地產生，
如交易資料、客戶資訊、服務資料、作業資料……等，
這些資料對於企業的營運與發展要怎樣運用呢？
我們先來看看我們身邊的例子，Google做的是搜尋引擎，
但是如今獲利最多的卻是廣告收益，占營收超過八成。
原因在於民眾大量使用Google的搜尋引擎，而藉由使用者的搜尋紀錄，
去推薦各個使用者比較有興趣的資訊，提高廣告的點閱率，
賺進更多的廣告收益。
Facebook做的是社群網路，其獲利最多的也是廣告收益，營收九成多。
其也是藉由使用者按讚以及打卡等行為的互動紀錄，去進行分析，
進而提供相關廣告給使用者。
數據運用除了思考業務相關外，重要是要思考能否創造「非主業的黃金」，
我們可以從「數據效用」、「數據驅動新商模」兩個角度來思考。
1.數據效用：重視數據效用，才能創造價值
我們常會談到大數據，而也認為數據大就是好，夠大才有用，我個人覺得這是數據迷思，
數據我認為價值才是重點，唯有能創造價值，才對企業有幫助，所以數據效用是我們要思索的。
一個企業營運自然會留下資料，而這些資料是企業的負擔，還是黃金呢？
若沒有運用，就是負擔，若能發揮其效用那就是黃金。
運用數據來改善內部作業流程、調整產品策略、調整市場方向、提高客戶黏著。
例如從顧客服務資料可以看出顧客經常用甚麼管道來互動，就可以強化這些接觸管道的服務內容與體驗方式；
從客戶抱怨或回饋需求，就可以成為改善產品的重要資訊……等。
2.數據驅動新商模：透過數據價值，改變商業模式
創造新價值，運用數據來提供新服務，產生新附加價值，或創造新的商業模式。
例如一個餐飲外送平台，可能是最能掌握地區口味喜好及生活習慣，
這些資訊可以提供給店家建議，也有可以成為給開店需求企業的顧問服務。
一個共享機車平台，有大量機車在城市執行載運服務，而其車上的感應器，
知道城市那些地方路不平、那些地方有坑洞、成為智慧城市最佳合作夥伴；
共享機車的上下車熱點，成為商家導流的最佳協助者，
這些可以創造新的營運商模，創造新的收入。
我們換個角度看共享機車公司，其實是數據科技公司，其營運平台及營運數據就是數位資產，
營運數據也可以加以整理，銷售這些數位資產。
解決數據應用「兩大困境」，驅動企業成長
對於數據應用，應先建立數據應用的服務目標，然後以達成這服務，來修正完善數據收集。
話雖如此，在大企業較有資源，就可以採用專案發展方式，跟資訊服務業者一起客製發展。
而若是中小企業，在實務上可能會遇到這兩種典型困境。
1.數據擁有問題
一般業界會遇到是有數據沒技術，有技術沒數據的困境。
企業擁有經營數據，但不容易擁有AI技術，尤其以中小企業最為明顯，
但擁有技術的資訊服業者，不擁有數據，造成這雙方磨合期長，不易成功。
或若產生合作的智慧應用，也不易拓廣到其他企業應用。
2.數據收集問題
企業在沒有完整數據思維下，可能收集的資料不完整，無法有效建立解決方案，
若要補足資料，也是工程浩大，這令企業躊躇不前。
就資訊服務業者而言，期待能夠建立一個可以服務眾多企業的智慧應用，這對產業而言也有助於發展。
針對這些困境，我提出兩個策略來給大家參考。
1.選對問題策略
怎樣選擇一個對的智慧應用問題，是一個重要的起點，運用行業經驗，定義共同問題，
逐漸建構一個智慧應用解決方案，成為一個產品或融入現有產品系統中。
在製造業經常提起的就是瑕疵檢測、預修保養這類問題；
在商業上經常有推薦系統、服務機器人(Chatbot)運用於各種解決方案中。
我們可以透過數思維與產業經驗知識，發展更多智慧應用，來協助產業發展。
2.時間換取空間策略
可以依照要解決的問題，規劃保留資料項目，在系統中留下必要紀錄，並做初步整理。
隨著營運時間，逐步累積必要資料，系統也逐步歸納提出建議，隨著時間與資料量增長，
其模型運作結果，可以逐步達到供參考或可採用的成果。
數據思維是從數據價值出發，決定我們要運用數據來提供的服務，
然後收集資料發展智慧應用，以終為始的概念驅動企業發展。
而資訊服務業者可以依據熟悉領域，選對問題，
以時間換取空間的策略發展智慧應用，融入既有產品。
這也可以引入AI技術廠商合作發展，工業局推動「資服業產品加值AI落地應用」計畫，
就是要協助業者插上AI的翅膀，提升產品價值，支持產業發展所需。
數位轉型成是企業必須面對的命題，而數據思維建構新的數據驅動力，
將成為企業成長的主引擎。
責任編輯：吳佩臻、侯品如
本文轉自數位時代網站文章：建構數據思維，企業經營的新驅動力
