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為什麼數據導向會幫助企業成功?
2019/06/21

現今的年代,數據是不論各行各業都在講的流行語,數據導向、數據分析、大數據。但是真的在許多行業與企業中,利用數據幫助企業成功的案例還是非常少數。很大的原因是數據導向是一個新的觀念想法,是需要企業從上到下一致的努力。這篇我們將會幫助你更了解如何用數據導向幫助企業成功。

用一個簡單的例子,你能夠想像現在出門沒有 Google Map 嗎?像是十年前,要去任何地方要找地圖,畫要去的路線,出門後邊走邊問路常常一個路口彎錯了就要比預期多花數十分鐘或數小時才能到達目的地。這就是一個我們每天都在使用數據導向的決策,我們要往前走左轉右轉,有一個系統輔助我們幫我們尋找最佳路線、搜尋附近最好的地點。

有了像是 Google Maps, Amazon, Netflix, 以及 Spotify 的推薦以及優化,讓我們的生活更便利簡單。這都是拜數據的應用而成。然而在現實的企業與公司,許多公司儲存了非常多的寶貴數據但是都無法有效的應用。幫助企業能夠優化產能、做最有效的數據決策。

laptop computer on glass-top table

什麼是數據決策?

數據決策是一個藉由資料,進而分析整理得到企業內部的洞察報告,幫助企業在開發策略、企業活動上有效率精準地達到企業想要用最精簡的人力以及資源,以做最大化最有效率的成果。

基本上,數據決策為企業想要得到達到某個企業目標,利用數據做分析得到決策結果,使得在執行時不是利用經驗和猜測。

為什麼數據決策重要?

用一個比較簡單明瞭的例子來解釋就是,在沒有 Google Map 的時代,我們通常都是用經驗來得知路線『大概要』怎麼走,要上哪個高速公路到哪裡下交流道,走哪個公路到目的地。你不會知道如何才能『最快』的到達目的地。就算是經驗可以得知最佳路徑,但是當你在開車的時候還是有很多變因像是,塞車、施工、新的道路。

所以『經驗』很大的一部分時間都是錯誤的,原因是有太多變動因數。所以當現在在這麼競爭的商業環境下,利用數據去得到洞察得到有效率的策略,可以幫助企業節省成本、利潤極大化。同時也能讓未來擁有商業壁壘使得同行並不知道您如何做到。想像只有你有 Google Map 別人並沒有。

要怎麼做到數據決策?

所以在近幾年一個很火紅的新職業就此誕生,那就是『資料科學師、資料分析師』。這個職位的人有撰寫程式以及統計分析的能力,再加上此職位的人會依照行業別有不同的專業。就像銷售人員依樣銷售醫療器材的人,和銷售科技軟體的人並不一樣。需要知道許多專業名詞,依照行業別不一樣有適合的演算法處理特定事項。

除了聘請相關人員以外,還有許多重要的基礎建設需要完成,像是資料倉儲、數據流程、以及數據收集的自動化。讓所有數據導向能夠因應最即時的商業環境做最準確的判斷。

資料科學家通常需要什麼樣的技能?

我們來看數據科學家一般所需要的技能,數據科學家的技能應是導入數學理論及分析技巧,把數據傳達給更多人能夠理解。

  1. 數學及分析
  2. 撰寫 Script 程式及資料庫 SQL 語法
  3. 專業領域的相關知識
  4. 溝通以及數據視覺化的能力

其他數據基礎建設

除了需要有專業的人才以外,還需要再企業內部做到許多數據的基礎建設,像是 ETL data pipeline, 數據倉儲,數據串流等,才得以讓專業的人得以進一步分析。一般的基礎建設是需要非常專業的人員規劃,針對不同的情況提供解決方法。

我們將在後面的文章探討更多,如何導入數據決策!

想了解更多可以參考

  1. 十大常見大數據的誤解(一)
  2. 十大常見大數據的誤解(二)

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