不瞭解「大數據」的5大原則、3大禁忌?小心你的金礦變災難!

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大數據知易行難,你也許已經知道大數據可以做什麼了,也對3V倒背如流了(Volume、Velocity、Variety),但就是不知道要怎麼創造出第四個V(Value)。在你開啟大數據專案之前,不如先看看專家們提出的5大原則、3大禁忌。

「如果你本來就認為數據有大用,那剩下的就是技術問題;如果你本來就認為數據無大用,那剩下的都是問題。」精誠集團Etu負責人蔣居裕說。

這番話揭示的正是許多大數據專案成敗的關鍵:企業主心態問題。許多企業之所以想要做大數據,往往只是因為大數據很熱門,人人高喊大數據,就想著千萬不能落後。殊不知若企業主本身沒有抓住大數據的精髓,也就是用數據解決業務問題,帶來實質效益,大數據專案只是一場災難罷了。

原則一:相信數據決策

蔣居裕指出,大數據專案其實是披著科技皮的企業管理議題,善用數據解決問題,找到商機的人,可以藉此改變企業的DNA。在開始用大數據前,最關鍵的一件事就是掌管企業的人要先對大數據有正確認知。大數據不是鐵口直斷,也不是神話,它就是一種新工具和思維,用對了,大數據可能幫助企業發現以往不曾注意的商機,幫助企業提升競爭力;若用錯了,大數據就像是個無止盡的錢坑,投資大筆金額卻沒有成效。因此貫穿所有大數據策略的關鍵第一步,就是企業主需對大數據有正確認知。

IBM軟體事業處總經理賈景光就說:「很多主管覺得他們自己比什麼大數據都厲害,這不是不對,但他沒有聆聽數據的意義,這個思維需要改變。你要相信資料,也要相信自己,數據可以提升決策的準確度。」在改變思維之後,再來談如何主導大數據專案以及如何避免失敗,方能事半功倍。

原則二:問對問題,事情解決一半

有了企業主的支持,接下來要遵守的第二個原則就是:企業現在有什麼迫切需要解決的問題?這個問題若解決了,可以帶來多大的效益?很多企業對於大數據沒什麼想法,以為只要導入大數據就宛如神功護體,勢如破竹,卻忽略很多時候,有些問題搞不好根本不需要用大數據解決。

商業分析軟體大廠賽仕電腦(SAS)副總經理高芬蒂就常常遇到,想要導入大數據的客戶,來問她要怎麼開始大數據,但企業主本身卻完全沒有想法,只想要複製其他成功者的模式,便宜行事。企業要解決什麼問題,會關係到後續的數據蒐集策略、分析方式和數據量,因此問對問題,大數據專案就先成功了一半。

IDC軟體暨服務市場分析師蔡宜秀表示,企業最常遇到的大數據問題是確認需求。前兩年企業在導入大數據專案的時候還是在認知階段,很多企業主常常太形而上、太泛泛。企業主應該要聚焦需求,先取得一個具體的成效,再來做比較高階的整體決策。

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(image source:timoelliott)

原則三:盤點企業內部數據成熟度

問對問題之後,接著企業應開始檢視自己手邊握有多少「黃金」?有多少數據可以用?平常有蒐集數據的管道和習慣嗎?不同部門之間的數據可以相容嗎?如果現在數據不夠用,要怎麼獲得新的數據?而且不同產業蒐集數據的策略和目的也都不盡相同。

中研院資科研究所研究員、同時也擔任企業大數據專案顧問的陳昇瑋就發現,許多企業一開始要做資料分析時,會發現資料到處散亂無法相容,不同事業體之間的資料沒有辦法互通。有的部門為了要調閱另一個部門的資料,整個過程竟然花了兩年才獲得授權,因此企業開始大數據專案後,一定要先解決企業內部的數據問題,才有辦法進展到分析階段。

另一方面,企業蒐集的數據種類是否夠多元也十分重要,無論是社群網站資料、機器資料、手機資料還是開放資料,都可能成為幫助企業發現新商機的推手。這不只是蒐集與否的問題,還牽涉到如何「養」數據的問題。例如澳洲西太平洋銀行藉由在社群網站上創造話題,獲取消費者社群資訊,深度剖析消費者行為;又或者是美國7-Eleven用手機App,獲取消費者的地點和消費資訊,這些數據蒐集策略都是精心策劃過後的成果。

原則四:成立高層級資料團隊

當大數據已成為企業決策的重要依據,大數據就已不是單純的IT專案了,而是公司的核心戰略,因此若企業已決定要做大數據,設立層級夠高的大數據統籌單位是必須的。

賈景光就觀察到,3年前企業把大數據團隊放在技術部門,近年來大家開始把大數據團隊轉移到總經理辦公室,這意味著企業越來越重視大數據。而且發現若缺少專門的大數據單位,統整資料時會遭遇很多麻煩。

原則五:跨部門合作,其利斷金

成立專門的大數據單位還不夠,大數據是解決商業問題的工具之一,只有技術人員卻沒有其他部門的參與,大數據專案要成功是凶多吉少。Teradata技術長寶立明指出,那些最成功的大數據專案,都是由技術部門和商業部門協作而成的,只有技術人員是不可能成功的。但同樣的,只有業務部門也不會成功,他們必須在一起才能創造價值。

遠傳電信兩年前成立的大數據智慧部,打從一開始就系統性地去跟其他部門互動,主動詢問每個單位是否需要什麼數據,同心協力挖掘數據的價值。台灣房屋的大數據專案團隊也由不同部門的人員共同組成,從技術、行銷、客服和業務都參與其中,其利斷金。

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(image source:blog)

禁忌一:只想複製成功案例

「很多台灣企業對大數據還是在觀望,看到5個成功案例,最好還有第10個,而且最好是跟自己同一產業的,他們才敢去做。」陳昇瑋說。創新需要創意和失敗,大數據不是一個創新的工具,卻可能幫助企業找到創新的模式,但這需要時間和不斷嘗試。每個產業使用大數據的目標不同,條件也不盡相同,即使是同一個產業,由於變動因素太多,就算直接套用模式,也不見得能夠同等成功。

禁忌二:操之過急,想要一步登天

另一個許多企業犯下的大忌,是以為大數據專案可以立竿見影,用了馬上有成效,其實不然。賈景光以IBM為例,IBM從10年前就開始做大數據,但一直等到第3年才有明顯成效出現,「大數據是個長期投資,必須邊做邊學,持續演進,它應該是企業的DNA,而非曇花一現。」

禁忌三:盲目追求技術

許多企業以為大數據就是要砸錢架設Hadoop、MapReduce等基礎建設,其實因人而異,只埋頭搞技術,最後做出來的東西沒有商業價值也是枉然。高芬蒂指出,無論企業規模大小,不同數據問題就用不同工具去解決,過度注重技術但沒有商業思維,那這個大數據專案對企業運作來講是無感的。

 

本文出自於《大數據再進化》,轉載自Business Next數位時代

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