近年來市場上總是不斷冒出各種新名詞：「類火車」、「微解封」、「元宇宙」… 但若問到哪個詞語既流行又持續影響深遠，那肯定非「大數據」莫屬。
尤其在台灣，企業若策略裡沒有「大數據」這三個字，感覺好像連門都沒踏進去。然而事實卻是，大部分企業其實早就擁有大量數據，但資料量龐大並不能代表什麼，真正關鍵在於數據是否「活」起來。Dan Ariely 曾在 Facebook場子上幽默地諷刺：「大數據就像青少年談性：每個人都在討論，卻沒人知道真正怎麼做；每個人都認為別人在做，所以每個人都聲稱自已有做。」
打造一個適合「Data Driven」的產品組織
掌握數據有許多實務好處：從會員經營、MarTech（行銷科技）到預測模型，都能讓企業更具競爭力。但關鍵永遠不在於你擁有多少數據，而是如何「用對」數據。打個比方：學生時期總有同學愛用螢光筆畫滿整本書，結果「全部都是重點」反而變成「完全沒有重點」。因此，要真正做到 Data Driven，得先系統化建立流程，讓數據能有效被運用。
以下的內容主要參考了文章Achieving business impact with data提出的系統化流程（A systematic approach translates data insights into business value），並搭配個人實務經驗，以最接地氣的方式告訴你怎麼做。
來源：Achieving business impact with data
Step 1：數據的生成與蒐集
首先，先確認公司內的「數據投資」方向，也就是你願意花多少預算去打造 Data Driven 的環境。數據投資通常分為三大方向：
- 數據基礎設備：自建硬體還是使用雲端服務？
- 數據分析軟體：如商業分析工具、預測模型及視覺化工具。
- 數據分析人才：聘請內部團隊還是外包數據團隊（數據工程師、科學家、分析師）？
就像做料理一樣，先決定好食材（軟硬體設備），才能煮出美味佳餚（有效數據）。
Step 2：數據的精煉
數據準備好後，下一步就是從龐大的資訊中萃取真正有價值的洞察。這步驟得靠產品團隊找出關鍵指標（KPI）並設計產品使用流程漏斗（Funnel）。透過 Dashboard（儀表板）觀察產品健康狀態，每次聚焦解決一個最核心的問題。
這裡特別推薦豐田生產方式（TPS，Toyota Production System）創始人「大野耐一」的經典招數：「遇到問題時，嘗試反覆詢問5次「為什麼」，追根究底，找出真正的核心原因！」這招看似簡單，但超級有效，強烈推薦試試。
來源：用直覺解決問題，治標不治本！問「5個為什麼」才能找出問題背後的真正原因
Step 3：從數據洞察到行動
實驗驗證假說絕對是 Data Driven 的核心步驟。透過團隊的 Brainstorming 腦力激盪，創造假說，再運用知名 Growth Hacker—Sean Ellis 提出的 ICE 原則ICE（Impact影響力，Confidence自信心程度，Ease容易度 )，將所有的假說進行判斷評級，找出最高分者優先進入實驗流程的階段，過程如下：
- 提出假說
- 建構產品
- 測試衡量
- 評估與學習
在不斷的實驗嘗試中，具備領域知識與分析洞察力是相當重要的，請可以確保我們在假說過程中有效的解讀數據，將洞察轉換成可操作的行動方案，記住，重點從來都不是你擁有多少數據，而是你能不能把數據轉化成實際行動！
Step 4：推動企業廣泛採用
一旦假說驗證有效並正式推動後，下一步是讓公司各部門都學會追蹤、理解與應用數據。透過定期的 Review 和 Retro，不斷分析實驗結果與最初假設是否一致，持續優化調整，形成良性循環。
Step 5：掌握技術與基礎設施
當你希望數據應用走到更高階（如機器學習、最佳化模型等），技術能力提升勢必不可避免。此外，公司內部還需營造支持數據驅動的文化氛圍，鼓勵跨部門的垂直與水平整合合作。
結語：打造適合你的 Data Driven 路徑
當然，數據導入流程絕非只有一個標準答案，每家公司文化背景與需求皆不同。不過，只要牢記「衡量、發想、執行、分析、迭代」這幾大核心原則，就能打造屬於你的完美 Data Driven 路徑！
參考資料：