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

发表时间:2024-09-25 点阅：239 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。