若你想一窺數據世界的全局及趨勢很適合閱讀此書,這篇文章也會和大家分享幾個有意思的觀點。大數據讓人們對於社會及商業模式有了全新的角度,但數據的複雜性也帶來更大的挑戰。
一、數據的整合和3T是大數據的核心
從商業目標的角度出發,大數據的核心著重在3T(及時Real Time、全時All Time、最佳時機Right Time),以消費產業為例,若想要能有效促進消費者的購買慾望,需要能具備及時傳送資訊的能力,而這能使我們得到消費者全時的資訊,進一步思考何時是推薦服務的最佳時機。
但很多時候企業往往只能獲得片面的資訊,若想做出更精準的決策勢必有需要更全面辨識及瞭解消費者,因此如何整合數據及全面的觀察更顯重要性。透過數據獲取數據有機會整合零碎數據拼湊出更完整的消費者全貌,有時候數據也來自情境,很多行為上的數據可能比結果數據更為重要。例如整合線下購物的消費習慣、產品及購買場所等維度,進行整合分析,可能有機會得到更多洞察。
二、思考數據於系統中的相關性及存在意義,讓數據更有效驅動營運
在商業的生態體系中的每個角色彼此都相互連動影響,如何建立系統性的思考相當重要。例如淘寶的生態體系中有買家、賣家、物流和平台,其中平台扮演的角色是讓買方及賣方有效完成交易,因此為了減少糾紛平台讓評價高的賣方有更高的曝光機率,但也因此出現了賣方請人大量刷評的情形。這些都是在瞭解數據時我們需要充分思考的完整生態體系,以釐清問題的全貌。
但數據的最終意義到底為何? 若只是一味的將數據蒐集、儲存及管理不僅成本相當高,也無法為企業帶來任何效益,數據存在的關鍵最終是能有效驅動角色、流程、產品甚至是數據。因此瞭解數據,並根據策略目標制定相對應的數據策略顯得相當重要,也能避免數據太過分散。
以淘寶為例,其數據策略主要分為四大步驟
1. 瞭解目標與資訊缺口的關聯性,確認資訊蒐集的方向
2. 評估數據源的品質及整合的困難度
3. 紀錄數據從產生到應用的過程,關注數據的效益
4. 不斷優化數據蒐集、儲存和整合的過程
此想法也與作者發明的數據閉環概念相似,瞭解欲解決問題的資訊缺口,透過創新改善數據蒐集,再使用創新的數據解決問題並重複此循環。數據閉環也隨著科技的演進發展得更為快速,數據的蒐集變得更為及時,甚至演進到報表自動生成、決策自動化、問題自動排查及異常的預警,科技的進步更加速了以數據解決問題的流程。
三、數據是企業最重要的未來資產
數據若想成為企業最重要的資產,其流動性不可或缺,在多變的應用場景下數據的增量非常快速,因此及時的數據共享及更新存在其必要性。但如何讓各部門或個人願意共享資訊,利益是其中的關鍵因素。這些數據若能成功解決對方的痛點達到互惠互利的狀態,資訊流才能真正達成共享,而這其中所背負的數據責任也將更龐大且重要。
數據資產能幫助企業有效的進攻及防守,創建智慧工具積極管理客戶。例如有公司運用B2B的資訊有效辨識客戶,結合此客戶於各網站的外部訊息,像是Linkedin、部落客等來源,追蹤客戶員工對於產品的關注情形,進而預測客戶可能會採取的策略。類似的應用也不斷在金融業、健康醫療、無人駕駛、智慧家居等產業持續快速發展,如何看懂數據,並理解數據對營運的驅動力將成為商業上不可或缺的利器。