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當大數據浪潮正往你我襲來，台灣企業的腳步，在專家眼裡，多數是慢半拍，「這幾年，我在國外看到成千上萬個（大數據）創新例子，但是都沒出現在台灣……。」Google台灣董事總經理簡立峰說。 對台灣而言，除了善用大數據去改善製造業良率外，我們擁有全球密集度第一的超商網絡，還有全球數一數二健全的健保資料庫，甚至還是全球資訊代工王國。如果，我們能透過出貨的硬體，蒐集更多數據，新獲利機會，可能就在下一個轉彎處出現。 本刊越洋專訪曾任微軟等大企業顧問，並出版《大數據》一書的英國牛津大學網路研究所教授維多．麥爾荀伯格（Viktor Mayer-Schonberger），他主張，台灣必須勇敢去想像數據能帶來的價值，因為未來十年，大家要迎來的是靠資訊，而非硬體獲利的時代。 台灣老闆搞錯大數據目的??它不是解決老問題，是幫助創新 《商業周刊》問（以下簡稱問）：對台灣企業、甚至是中小企業來說，該如何運用大數據？你建議的第一步是什麼？ 麥爾荀伯格答（以下簡稱答）：未來，所有產業都會被大數據影響，並且改變商業模式，只是有些產業會發生得快一點，有些影響程度比較深。 企業須做的第一步是，了解數據有很多看不見、過去不曾想像的價值，沒有這一步，什麼都不會改變；第二步，當意識到錯失了很多商機，就想辦法蒐集數據；第三步，招募聰明、具有創造力，可以從數據中找到新商機的年輕人。 至於該如何從大數據中找到新的可能性？這並不是一個容易學習的技能，像自學操作Excel那麼簡單。這就是為什麼，我一直強調「想像力」的重要性，當你有想像力，才有辦法從數據中找到機會。 問：但不少台灣企業主或主管，連該用大數據解決什麼問題，都不知道，這一點該如何克服？ 答：我對這個現象並不意外，因為他們搞錯了大數據存在的真正目的。大數據不是用來解決現有問題的工具，它是幫助企業發現未知的商機，來開發新產品或服務。例如，當金融機構把交易資料透過大數據分析，運用在即時預測國家經濟狀況時，它不只停留在解決現有問題層次，而是開創了一個新的服務，協助企業從中找到新的賺錢機會。 問：不少台灣企業主做決策時，都習慣依靠過去經驗或直覺，你認為這有什麼問題嗎？ 答：依靠數據決策的時代就要來臨了，那些不擅於擁抱理性數據決策的企業，未來不可能生存下去。 當你要處理大量消費者資料時，過去經驗告訴我們，用數據決策的成效，總比人為來得好。這就像吃藥一樣，如果我只是憑直覺，讓身體自然痊癒，也沒有去看醫生，狀況嚴重時，我甚至會死亡。但如果醫生可以透過診斷數據知道，過去得了這種病的病患有什麼病因、怎樣治療才會好，然後對症下藥，我就有更高的機率痊癒。商業上也是如此。 不過，這邊我也要提醒，數據決策並非萬能，大多數情況下，它對企業的確很有利，有些成功的企業家，仍會做出看似力排眾議、違背理性的決定，這就回到所謂決策者的智慧，也就是人的因素；但大多數狀況下，企業決策還是要避免人為偏見比較好。 任何行業都能賺數據財??物流業車輛損壞資訊，能賣給車廠 問：那對企業主來說，他又該如何改變自己的思維，才能掌握大數據商機？ 答：他們需要多了解世界，不是只注意自己現有的產品跟客戶，應該注意的是數據，從數據中觀察，有什麼過去沒有發現的資訊。 例如，當UPS看到他們每天有六萬台車在全美各州運送貨物時，注意的不是每一輛車子，而是背後的數據，讓數據說話。當他們了解數據的重要性，就會想辦法更新導航軟體、偵測即時路況，了解不同天氣、環境、路程對運送的影響；並且在車上裝sensor（感測器），在車子壞掉前，就先預測哪些部分可能壞損，事先維修，改變原本固定時間更換零件的做法。這個資訊不只對UPS有幫助，它也可以把這些數據賣給汽車製造商，增加營收。 另外，像語言學習App「Duolingo」也是很好的例子。這個軟體針對某個語言的學習者，推出A、B兩套課程，讓一部分用戶選A、另一部分選B，最後透過大數據分析，分析哪套課程效果較好，好的因素有哪些。例如，早學或晚學、每天用App學習的時間，甚至是課程中哪類型的題目答對率較高，藉此設計個人化的學習教材，這也是過去沒有大數據分析時，教育產業不曾出現的教學方式。 一個簡單的App，就可以改變整個產業，這不是很驚人嗎？ | ||||||