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从「数据价值」出发,企业投入数位转型前需要具备的数据思维

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Photo on Unsplash by Conny Schneider
 
随着第四波人工智慧热潮的兴起,愈来愈多的产业将资金投入到人工智慧的研究当中,自第三波热潮开始,人工智慧走出实验室,并在各个不同的产业领域,如生医、金融、农业、制造业等大放异彩。然而,人工智慧并非万灵丹,仍有其限制,除了需仰赖大量数据之外,如何对数据做正确且有效的解读,也是各个企业正面临的问题。
 
对于希望将人工智慧导入自身企业的管理者而言,若对人工智慧及数据分析相关知识没有基本的认知,很可能会对AI技术有所误解,进而造成误判,无法实现期待的成果。
 
当我们认识到数据如何运用分析技术来应用,而数据应用的背后必须要建构正确的思维,从解决问题出发来收集数据、处理数据、运用数据,就是「数据思维」,先累积营运数据,探求数据的应用,再完善数据收集。
 
2001年麦塔集团(META Group)的分析员道格.莱尼(Doug Laney)指出大数据有三个特性:资料量(Volume)、数据输入输出的速度(Velocity)与多样性(Variety),合称「3V」。而之后出现第四个「V」,不同机构有着不同的定义,像是真实性(Veracity)或价值(Value)等。而我们更建议读者,从数据价值(Value)来看待数据,因为我们认为,数据价值的重要性高于其他3V,且是3V价值的综合展现,将数据价值发挥,才能为企业创造价值。
 
要知道如何使用资料,首先必须要了解资料来源为何、资料型态是什么,才能够从中找到对应的技术以及方法,去做数据分析和数据视觉化的呈现,并将这些资料的价值找出来。
 
但千万不要以为有了资料就开始迫不及待的进行分析。更重要的是,我们必须知道想要解决什么问题?从解决问题的目标去找寻能用的资料,再从资料中找寻答案,这才是正确使用资料的第一步,也是数据思维很重要的一步。
 
当我们拥有数据,就应该思考如何去运用,让这些数据除了对营运有所帮助外,更要进一步思考企业的未来发展,或是为目前的主业之外创造可能的机会与价值,这些可说是非主业的黄金,而这些黄金甚至可能比主业还值钱。
数据运用除了思考与主业相关的营运外,更重要的是思考能否创造出「非主业的黄金」,我们可以从「数据效用」、「数据驱动新商模」两个角度来思考。
 
「数据效用」是让企业对于数据有更多运用的思维;「数据驱动新商模」,则是借由累积大量的数据或服务平台,转换为数位资产,成为可使用的资料或提供新服务,提供给有需求的用户。以这两个角度来建构与思考数据运用,就是数据思维的最佳应用。

►►本文摘自:《AI 2.0时代的新商业思维》第6章。