唐鳳:期待台電大數據處成立 邁向循證數位治理

2020-08-26 13:52

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台電在智慧程式的運用上,例如智慧電表的整合,可能與其他的公用事業合作,如5G等,加進不同行業,將即時數據資料綜合在一起並做出判斷,可創造更佳的社會效益。(圖/台電公司提供)

台電在智慧程式的運用上,例如智慧電表的整合,可能與其他的公用事業合作,如5G等,加進不同行業,將即時數據資料綜合在一起並做出判斷,可創造更佳的社會效益。(圖/台電公司提供)

大數據分析必須結合數據領域的專家、年輕人的創意及經驗老道者,才有可能問出正確的問題來,經過長時間的探索研究,讓老一輩的朋友、年輕一輩的朋友,聽懂彼此語言,這類似文化轉譯的過程,就是要在兩人三腳的這一種關係裡面慢慢地去行進。

問對問題,投入大數據分析與AI應用可為我們的工作省下時間,但這並不是AI專門的,包括自動化技術、任何資訊技術到最後都會幫我們省時間,這個是基本盤。事實上創造新的運用才是我們要著眼的,好比在智慧程式的運用上,智慧電表的整合,可能與其他的公用事業合作,如5G等,加進不同行業,將即時數據資料綜合在一起並做出判斷,可創造更佳的社會效益。

跨領域學習的挑戰

大數據跨界應用並不容易。在進行大數據跨領域分析應用時,公司內部必須橫跨不同的職類、不同的世代先彼此溝通,因為在公司內部歷經跨領域學習的考驗,之後對外溝通會更有自信。

此即「跨領域學習」的自信,傳統上我們在學習上分類、分科、分系,把自己的專長處理好即可,其他的就交給那個領域的專家,大家分門別類處理,但是新興的挑戰不會管是哪一個職系,很多新科技都會帶來跨域挑戰,必須要靠跨領域的對話才有可能達成。

一般大企業導入大數據分析與應用,要注意對內整合及對外應用,以台電來講,這是一個自成的生態系,人才非常多,光是跨部門之間調用彼此的資料,這個水就已經很深了,必須花很多的力氣才能理解每一個部門。台電任何一個部門都會產生大量的資料,因此要先把內部的資料流串接起來;因為很多的工作,說不定隔壁部門的某個資料能幫你節省時間,或者是幫你創造價值。傳統對資料採取「榖倉式管理」,每一個部門只負責自己資料的正確性,並不會特別想到這個資料可能對隔壁的部門是有用的,所以必須增進夥伴關係。

舉例來講,像大家最近常使用的「疾管家」,可以查到藥局的位置,還有藥局口罩的存量,這不是疾管署的資料,而是來自健保署的資料,而健保署一釋出來,疾管署變成第一個運用,因為疾管署提出這樣需求,所以這兩個單位的資料就結合起來了。

這告訴我們兩件事。第一要對資料進行倉儲庫存的盤點、清點。第二,要用其他部門能夠理解的方式去說明自己部門的資料,以及建立資料中間的關聯。

讓需求方來許願

這並不容易,因為當你連用戶是誰都不知道時,要如何寫一個東西讓你的用戶搞懂?此時解決方式是反過來,讓需求方去許願、提出需求,這不是點菜的概念,把它想成是一個類似「無菜單」創意料理,先不管師傅有什麼食材,能做出什麼菜,先不管是不是做得到,而是先講出實際的需求是什麼,如果做不到,再來盤點是設備問題、還是時間問題;有很多時候,只是調一個參數就可以做到,問題就能被解決。

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