薛文蔚觀點:數據不在於「大」,而在於「活 」

2020-12-16 06:40

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數據不在於「大」,而在於「活 」(薛文蔚提供)

數據不在於「大」,而在於「活 」(薛文蔚提供)

愛因斯坦Albert Einstein說:

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如果你不能簡單地解釋它,就表示你不能很好地理解它。
If you can't explain it simply, you don't understand it well enough.

近年來人類經歷了一場科技上的大躍進,網路與終端裝置蓬勃發展,無論是在網上發布的即時訊息,或是各式傳感器所感測記錄的世界變化,源源不絕、巨大且反映當下的資訊狂流在全世界轉動,推波產業快速脈動與無情競爭。市場在不知不覺中也悄悄變化,就像傳統雜貨店到密度世界第二的超商、到網路商店、再到無人商店,對產業造成無比的衝擊。

面對衝擊,人們卻往往習慣於既有的模式以及做事情的方式。今日成功的商業模式、行為模式,往往都是在過去時空背景下所發展出來的最佳案例(Best Practice)。然而當昔日的假設前提都已經改變了,昔日的最佳案例變成習以為常的包袱時,人們常常不自知,做事情的方式沒有跟著調整,企業運作模式也沒有跟著改變。

「活」數據掀起生活、工作和思考方式的全面革新。

科技躍進,行為思維跟著產生變化,這個人類史上少有的「範式轉移」(Paradigm Shift)導致今天的企業必然要做出改變,運用企業內外部、上下游、當下有感的「活」數據,從根本改變工作模式,以創造情報價值,知己知彼,適應改變,快速因應市場變動,建立上下游的競合關係,才能活出競爭力,成為一個「活」企業。

在「大數據」的大肆宣傳與衝動過後,冷靜下來思考數據的本質。

20201215-“在「大數據」的大肆宣傳與衝動過後,冷靜下來思考數據的本質。”(薛文蔚提供)
 
20201215-(薛文蔚提供)
 

重新看待數據的「鮮活」本質與「即時」價值

活數據就像時間一樣,每分每秒從不停止的鮮活存在,但其價值也稍縱即逝。

對於巨量資料,產業界常以「大數據」專案形式由IT人員開發建置,進行數據蒐集、整理、儲存,然後提供給資料分析師或科學家進行數據分析及運算,以解決特定問題。這看似展現數據價值,但從對待數據的態度來看,其實卻忽視了最簡單、也最重要的面向:時效性。

以零售通路實體門市與線上商店為例,透過傳感器或視頻辨識等技術蒐集資訊,包括消費者交易事件、當下實體和線上人數、停留時間、瀏覽商品、庫存、店員行為,甚至消費者店內舉止情緒、用戶線上點擊行為等,這些數據在第一時間捕捉、蒐集與分析、就可以當下檢測異常狀況、立即反映市場變動進行商品促銷。又例如,工廠內設備儀器運作狀況與作業員操作情況、路上交通、公共場所人流、氣象訊息、股市交易、APP與網站使用行為,源源不絕、隨時發生的各式動態數據,持續不間斷的產生與湧入企業組織中。

身處快速跌宕起伏的市場環境,企業想要轉型成為隨時感知周遭變化的組織,就需要認清:既然數據是「活」的,資料接收就得「即時」,處理方式就得「有感」。「理所當然」的專案形式數據處理方式與應用,耗時、耗力、重工,無法協助企業面對市場,創造競爭力。

「活數據」的三大特性

「活數據」的精髓,就是讓數據能即時蒐集、瞬間整理、隨取隨用。就像潺潺不絕的活水,供人任意取用,乾淨清澈,流動不息,讓人感受到「當下」「當時」應有的存在與價值,而非一攤死水只進不出,雜質沉積,靜止停滯。

活數據有三點重要特性:

源源不斷的產生:表示數據的「連續性」與「延續性」。

因事件而產生,無法改變的事實數據:每項數據本身都關聯一個發生時間與事件(人地事物),無論是否被標記,活數據是時間序列數據。今日的應用有絕大部分是「行為數據」。

越接近「當下」時間的數據,商業價值越高:有如「先來後到、輕重緩急、親疏遠近」,越接近現在的數據越有感。

活數據的湧進有如「長江後浪推前浪」,從蒐集、儲存、清理、組織、分析到視覺呈現的每項環節,要以秒速一氣呵成。每個數據浪潮需在下個浪潮來臨之前,完成所有環節,且讓數據處於隨時可使用(Ready to Use)的備戰狀態。

20201215-(薛文蔚提供)
 

從概念到實務:建立「活數據基礎架構」是關鍵

活企業要能活用數據,就必須要有基礎建設,有如村落跟都市的差距,都市基礎建設中的水庫可以源源不絕的處理水流,讓水源是隨時可用。大多數的市民是使用者,要用時,隨時隨興的使用。同樣的,數據基礎架構讓多元數據流源源不絕地匯入,整理後,進入隨時可用狀態,讓另一端的數據工作者能立即取用、進行運算、分析或視覺呈現。反觀村落缺乏基礎建設,喝水時要自行去河邊或井邊打水、過濾煮沸後再飲用。目前多數企業對待數據的態度、方式有如村落用水。

數據水庫,讓數據工作者隨時都有乾淨、可使用的數據,如同自來水庫提供居民隨取隨用的乾淨水。

數據的基礎架構,對組織的必要性,就如同城市基礎建設對民眾的重要性,扭開水龍頭就有自來水,讓廚師只要專心準備美食,咖啡師只要專心研泡咖啡,所有使用者專心做好自己最擅長的部份。

將源源不斷的原始數據不間斷的匯入「數據水庫(Data Reservoir)」,同時,進行自動化分類與整理,包括一系列的蒐集、儲存、管理、清理數據等步驟,讓數據結構化、索引化,成為當下可用的數據,為企業各階層員工日常業務決策所用。

建置活數據基礎架構是一個知易行難的顯學。

20201215-“建置活數據基礎架構是一個知易行難的顯學。”(薛文蔚提供)
 

活數據,活企業的重要活水

建立活數據基礎架構,可以協助企業面對瞬息萬變的市場,有效利用活數據,把握資料的即時性來抓住一閃而逝的機會,把活數據轉化成活資產、提升組織數據洞察力、促成商業升級或轉型、打造企業的數據競爭力。

在活企業中,每個人都是數據使用者,甚至是數據分析師。

建立數據基礎架構的另一個目的是在建立一個數據平民化的組織,促成企業數位轉型。企業中的每個人不需要有資料科學家或資料分析師的訓練,不需要等待IT人員準備數據,皆可隨手取得即時訊息,探索數據空間,完成日常工作,最終享受數據帶來的好處。

活數據跟石油不一樣,石油會越用越少,活數據越用越多、越流越快。企業必須能隨時接收源源不絕的活數據流入並隨時可使用,才能像煉金一樣,提煉數據,把數據「金子」留下來。讓活數據如同活水一般,在最短時間內活化企業,創造數據價值最大化,產生最大的經濟效益。

*作者為核桃運算執行長 

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