別再微觀了! 企業應培養的「宏觀數據力」

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2018.03.29 第412期

別再微觀了! 企業應培養的「宏觀數據力」

Cortilia Lin

「微觀數據力」雖然可突顯企業文化本身存在的問題,但「宏觀數據力」才能產生根本上數據策略的激發,並協助串聯企業各部門合作。

員工A:「敝公司使用數據的能力非常強,我們售出的每一台機器,都可以遠端回傳機器使用的紀錄檔(log file)。依據歷史資料以及各項參數的性能設定,我們可以預測機器可能在什麼時候會出現問題、需要什麼備件,進而預測各項關鍵備件的囤貨量,並與維修紀錄作對照,微調上下游廠商每一季的備件訂貨數量。」

員工B: 「敝公司使用數據的能力非常落後,業務單位完全無法掌控客戶對維修問題的不滿;行銷部門因此無法針對高回報率維修的痛點,準備有力說帖,所以業務部門都只能默默拜訪客戶,聽客戶的不滿。」

你大概猜得到,員工A與B其實來自同一間公司。

同樣一間企業,不同部門為何對自家掌握「數據」能力,有截然不同的看法?究其根本,數據並不是問題核心,真正的問題是,一間企業缺乏跨部門溝通,也就是只有「微觀數據力」。在這個資訊爆炸、計算能力強大的時代,數據力的重要性呈指數成長,企業數據思維不足的文化難題也隨之放大。

或許你會想,耳熟能詳的數據應用三步驟:「定義數據要解決的問題」、「定義數據解決後要產生的效益」、「數據分析方法與模型的選擇」好好應用不就解決了嗎? 但是,我想提出一個重要的觀點: 即便企業在每個能運用數據分析協助的商業問題中,都切實應用了這三步驟,數據力還是可能等於零。

最大的癥結點就在於,企業只用「微觀數據力」,完全忽略了「宏觀數據力」才是致勝關鍵。

用上述的員工對話來舉個簡單的例子。假設我們定義一個要用數據來解決的問題為「針對維修備件做季度預測,以減少囤貨跟增加現金轉換能力」。用「微觀數據力」來分析的話並不困難,根據這個問題的定義,企業可蒐集機器設備的功能回傳記錄檔,再針對設備研發時的「最佳起始參數」做標竿分析(benchmarking),定義出回傳紀錄檔中的資料代表什麼意義、反映出什麼情形。如此一來,自然能針對使用機器量做基本的維修需求規劃,藉此推測維修需要的備件,然後利用每個月的維修資料,去確認跟對照模型做機器學習,最終的備件規劃就可以達到最低囤貨、最高現金轉換能力的效果。

然而,從「宏觀數據力」的角度來探討時,共有三大重要步驟:

1. 目前定義要用數據來解決的問題,順利解決後所產生的效益,會對企業更高階的策略目標,有什麼貢獻或犧牲?

2. 數據蒐集、建模的每一個步驟中,有哪些可以與其他數據、部門結合,而達到企業最終的商業目標。

3. 在這些可合作的部門中,哪些資源、人員、與決策流程需要安排,以便將最後的分析結果化為實際行動。
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