大數據

【Comment】

大數據的運用，是未來分析與營運社會很重大的關鍵概念與工具。

但雜亂的大數據，如何成為smart data，而為人所用？

個人如何access與運用大數據？假使很難，那就變成法人才能運用。那也不是好事。

這篇文章幾個值得注意的概念：

把這些數據「清洗」出一個更準確的數據（smart data）。

不看表面數據，而是從無限的數據中尋找核心數據。

在大數據時代，最核心的特質則是「用數據找機會」。

做大數據，必須先有判斷，哪些數據必須提煉出來、解決盲點。

新的數據角度幫助我們一窺真實結果，這就是「用數據還原真實」。

很多時候，我們欠缺的不是解決問題的方式，而是定位問題的能力

1.  你遇到的是什麼問題？

2.  這是誰的問題？

3.  你是否能解決這個問題？

4.  問題現在就得解決嗎？

5.  如果現在就得解決，那麼可以支撐的數據在哪裡？

《大數據的關鍵思考》(2)：決勝未來的商業利器○風傳媒 (2015.01.03) http://bit.ly/1tyMVu4

忘掉大數據

我們正處在歷史的轉捩點上，數據技術在快速變革。大數據成為人們競相議論的熱門詞彙，但鮮少有人提及，在這場巨大變革中，人們需要具備的能力。無數的企業及個人望「數」興嘆：「大數據和我有什麼關係？」未來是大數據的時代，未來的競爭就是數據的競爭。也許，我們早該忘掉那些華而不實的喧囂，讓大數據真正從「看」 到「用」，真正「活」起來。

大數據的力量來自觸類旁通的關聯。過去，我們總是用數據證明或企圖說服工作上的盲點，如今數據不再成為一加一的依據，而是具備預測和開創新機的能力。

用數據找機會

我第一次見證大數據的魅力是在15年前，當時的我並不知道那就是「大數據」。1990年代初期，我認識一些以博彩為生的朋友，這些人組成了一個團隊，每年透過賽馬，就能獲利數億港幣。我非常驚訝，很多人在賭馬場上血本無歸，他們卻能把這種機率遊戲變成穩定的獲利工具。原來，他們的祕密就是使用了一套「養數據」策略——將每一場賽馬比賽的過程都錄下來。當時我覺得這個做法很奇怪：「電視上已經在播放影片了啊，還另外錄比賽做什麼？」而後我得知，他們居然在每場比賽中，都會錄下賽馬的不同角度。透過這些錄影，他們分析騎師、馬匹有哪些失誤動作，這些動作會帶來怎麼樣的後果，再把這些數據「清洗」出一個更準確的數據（smart data）。賽馬過程中有許多意外，他們利用還原數據，在沒有意外發生的情況下，馬匹在不同場地與不同騎師有不同速度。就這樣，他們可以更準確判斷每匹馬的實力和獲勝的機會；就這樣，透過無聲無息的數據收集，每年數億港幣入袋。

令我最為震驚的是，他們竟然不看表面數據，而是從無限的數據中尋找核心數據。

這正體現了大數據與過往數據最大的不同。以前，我們都是有問題找數據，在大數據時代，最核心的特質則是「用數據找機會」。做大數據，必須先有判斷，哪些數據必須提煉出來、解決盲點。賽馬的結果其實充滿意外，新的數據角度幫助我們一窺真實結果，這就是「用數據還原真實」。

有「質」的數據量

現在，大數據的概念紛繁複雜，媒體上充斥各種關於大數據的報導，其中不乏牽強附會、濫竽充數的言論，有些媒體甚至把簡單的統計也冠上了「大數據」的頭銜。

作為一名與數據打交道十幾年的人，我深深知道從「看」到「用」，再從「用」到「養」的營運數據，本身就是複雜的過程，也許目前我們最應該做的，是暫時忘記大數據的概念。行勝於言，只有具備實際效果的數據才是正道。我希望從實用的角度撥開大數據的迷霧，告訴每個人大數據的具體運作應該如何；而且數據量絕對不是最重要的問題，我們要的不是數據的量，而是有「質」的量，這正是我寫作本書的重要目的。

決勝未來的商業利器

在這個風雲變幻的數據時代，只有讓數據成為商業的利器才能決勝千里。

首先，我們需要擁有一套具有商業敏感度的數據決策框架，可以使企業看得更準，並能夠對近期所做的對與錯進行判斷。如此一來，快速的數據回饋，可以讓每個決策的誤差得到適時修正。其次，讓數據真正從「看」到「用」，讓使用數據成為企業生產力的重點。再者，讓數據科技深入到企業的每個角落，使數據從生產、收集、使用、分享到回饋變得簡單易用。最後，讓DT戰略實行，還要特別注意數據的穩定、準確、時效和實際效果。

在阿里巴巴，我學習到一個很重要的經驗——人和事是分不開的。企業想成為一家數據化公司，文化的培養絕不可少。「混、通、曬（展現）」及「存、管、用」兩套內功是讓企業的血液（數據）流動的關鍵。數據流動順暢，則神清氣爽；相反，數據若出現停滯或品質問題，企業則性命不保。

鍛鍊數據力和思考力

大數據時代的到來，讓我們幾千年來第一次碰上了數據化帶來的機遇和滾滾紅利，也讓每個人的思維方式出現了重大改變。很多時候，我們欠缺的不是解決問題的方式，而是定位問題的能力；我們應該思考，有沒有數據可以改善我們的盲點；我們該如何學會用「假設數據是可獲取的」重新思考周圍的一切。當這種大數據思考成為你的直覺時，就能夠融合數據的力量和思考的力量，產生出新的合力。屆時，你會發現，周圍的一切將因此產生新的生機。

＊本文摘自天下雜誌出版《大數據的關鍵思考》，本書由阿里巴巴技術副總裁、數據委員會會長車品覺所著，風傳媒與天下合作取得精采書摘刊登。

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《大數據的關鍵思考》(1)：萬物皆數據─大數據的黃金10年○風傳媒 (2015.01.03) http://bit.ly/1vTlPyE

遍地大數據的未來黃金十年

2014年1月，當Google宣布以32億美元收購Nest Labs時，所有人都覺得賴瑞‧佩吉（Larry Page）瘋了，因為Google竟然收購了一家恆溫器和煙霧偵測器的生產商。事實上，Nest Labs在Google的平台上，很可能會創造出一個價值數十億美元的市場。這一判斷建立在「家居數據平台」的基礎之上，隨著使用該公司產品的家庭愈來愈多，家庭消費習慣的數據將對供電、家電等行業提供極富價值的指引。

很多人說，大數據擁有無限前景以及錢景。但是大數據的價值到底在哪裡？為什麼很多人提到大數據，都覺得那是在「講故事」、「離我們還很遠」？事實上，數據離我們並不遙遠，過去的數十年，很多行業都走向了「資訊化」。而未來的十年將是「數據化」的十年，「遍地黃金」指的則是未來無所不在的數據化可能。

「遍地黃金」在哪兒

正如馬雲所說，未來的機會在於DT（Data Technology，數據科技），但DT實現的前提是，企業擁有數據，並且已經完成了資訊化。可見，數據科學是資訊科學的延伸。現在，數據技術的時代剛剛開始，產品數據化將是其中最為關鍵的特徵之一。

這是一個「遍地黃金」的時代。任何一種產品或服務都潛藏著巨大的「數據化」潛力。

但為何「遍地黃金」並非看上去那般唾手可得？簡而言之，為什麼數據價值無法落地？為什麼眼下大量企業的數據案例仍難以凸顯價值？

其中很重要的一點是，產品經理不懂數據。很多產品經理還停留在以前做產品的階段，他們靠感覺來做產品，不知道如何用數據改善產品，更沒有意識到數據已經成為做產品的核心原材料。

如何讓數據「說話」

過去，我們最擅長的方法是根據歷史數據總結規律，再採取行動。比如，我們會統計過去一個月週五下午6點的計程車小費金額（根據租車App），計算出小費的平均數，再提出「支付小費5元人民幣」的建議。當時，我們所使用的數據大多是從單一角度出發的靜態數據。

而現在，我們更希望得到更全面的動態關聯數據。比如，我們可以獲取不同街道的交通堵塞程度，從而計算司機對小費的敏感度；我們可以綜合附近的天氣情況、演唱會散場的時間等數據，預測某個時段、某個地段可能成交的計程車小費金額。這種演算法就是利用更全面的大數據，透過更多的環境動態數據，而非從歷史統計數據提供服務。

未來，產品經理需要懂得如何用數據使產品增值。這其中有3個關鍵因素：產品化、數據化和商業眼光。現在很多產品經理更關注產品化，以致忽略了數據化和商業眼光。

如何用數據使產品增值？答案是，讓數據前置，即讓更多數據嵌入產品之中，從而產生價值。

我們必須讓數據進入某個特定的場景中，而且可以被使用。如果我們能夠想像並重建人們行為發生的情境，所觀察到的行為數據才是有意義的。也許你會問，我們一直在說「將數據嵌入業務」，在實際操作層面，我們應該如何將之嵌入？

大數據思考：最關鍵的5個問題

我的工作團隊所遭遇的困惑是，產品、數據和營運團隊交給我的方案總是如一盤散沙，難以統一起來為我所用。問題其實很簡單，即產品團隊中很少有人有數據概念，數據團隊也很少有人有產品理念，而營運團隊也同樣不習慣用數據做決策。但難題在於，如果沒有辦法將這三個團隊連接在一起，數據價值就無從說起。

產品數據化看似簡單，但這背後實際上需要產品經理改變思維模式，即要懂得用數據改進產品，懂得透過數據營運的方式決定產品創新或生產形態創新。

在營運數據的過程中，產品經理需要學會用數據思維塑造產品，學會找到產品數據化的突破點和機會點。從現在開始，所有行業的產品經理都需要問自己以下5個關鍵問題：

1. 你遇到的是什麼問題？（你改變了誰的體驗？）

2. 這是誰的問題？（以誰為中心來設計產品？）

3. 你是否能解決這個問題？（你的核心競爭力能解決這個問題嗎？你能理解客戶的需求嗎？）

4. 問題現在就得解決嗎？（時機比性能更重要。）

5. 如果現在就得解決，那麼可以支撐的數據在哪裡？（數據是否是解決這個問題的核心？）

問完這5個問題之後，產品經理就可以迅速找到問題所在。下一步需要思考的是，怎麼解決問題？在這個環節中，產品經理可以詢問自己以下幾個問題：

• 用戶目前的困難是什麼？

• 已有的數據可以用於解決這個困難嗎？

• 假如所有數據都可以被獲取，那麼你需要哪些方面的數據？

• 獲得數據的成本和風險是什麼？

• 你的數據解決方案是什麼？

• 如果方案可行，你如何獲取及累積這些數據？

很多產品經理在面對需求變更時，往往會顯得毫無頭緒，而這兩組問題可以很好地幫助他解決眼前的問題。前者解決了「我們該做什麼」，後者解決了「我們該怎麼做」。

這就是產品經理如何「用數據」的思維模式。未來，所有產品經理都需要懂得數據化，因為未來的所有產品都必將數據化。

這是一個讓企業從「看數據」迅速轉變為「用數據」的關鍵方法，公司很快就能轉變為一家數據化公司，從而具備生產數據產品的能力基礎。

為什麼你還看不到「遍地黃金」？那是因為你還沒有看到數據創造商業的力量。當你的變速器還在一檔時，很難看得到加速至三檔的風景。

萬物皆數據。

＊本文摘自天下雜誌出版《大數據的關鍵思考》，本書由阿里巴巴技術副總裁、數據委員會會長車品覺所著，風傳媒與天下合作取得精采書摘刊登。