人人都是數據人的年代已經來臨，喜不喜歡都應該跟上！《數據的商戰策略》心得分享

自哈佛商業評論2012年10月的文章出版後，資料科學家：21世紀最性感的工作 (Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century) 突然成為熱門詞彙，文中提到數據科學家時是以專業和宏觀的角度帶出，說明職能、技能、稀缺性、在組織裏的重要性和市場發展等方面的見解。簡單用IBM的說法，資料科學家就是資料分析師的再進化。然而這些都是再三告訴我們一個事實：數據很重要！因此接下來要介紹的這本談數據策略的書，乍聽知道很硬（不好讀），但是出乎意外的兩個早上就完成，而且充滿哲理（很適合商科的我），推薦給大家。

書封：取自天下雜誌

《數據的商戰策略》by 車品覺 2020.03 天下雜誌出版

「所謂戰略，就是懂得放棄什麼。」
車品覺是2010年到2016年，先後任職於支付寶、淘寶，並擔任阿里巴巴集團副總裁與首任數據委員會會長，協助阿里建立全新的數據治理體系，成功帶領阿里轉型成為數據公司的推手；因此懂得放棄什麼是阿里可以持續達成馬雲的野蠻成長策略的關鍵之一，我想您可能有聽過一個「業績要到，糧草不給」的故事。

這個想法很像去年讀到的一本書《選三哲學》，有興趣的可以延伸閱讀。

2013 年，阿里進入了高速發展期，不管是支付寶還是淘寶，都因為有太多的專案要做，而不得不增加大量人手來幫忙。那段期間，每個部門的人員配置增長得非常快，遠遠超過了正常水準。當時馬雲對這種現象表示了懷疑，這太不對勁了。而且，年底進行人才盤點時，各部門提出的新增員工人數，達到了五千人，而當時阿里大概是兩萬人。馬雲很快做了一個決定：2014 年不再增加新員工，員工出二進一。這還了得，下面還不「炸」了嗎！事實上的確「炸」了，大家都在想，馬總是不是在開玩笑！但大家看馬總一臉「違令者斬」的表情，才頓覺這不是玩笑。為什麼他要這麼做？我們還要全速增長呢！斷了糧草，還怎麼打仗？

馬雲圖：取自網路

但馬雲的意思簡單粗暴：明年的業績一定要照做，但是糧草我不會給！你們自己看著辦。你是不是覺得很莫名其妙？其實馬雲的想法很簡單：誰都會要錢要糧，但只有良將才能做到勵精圖治，更何況，亂世才出英雄啊！也因此開展出阿里的戰略方向，也迫使各個部門不能在擁兵自重，而是需要更重視整合，其中的重要元素就是「整合數據」，才能完成目標。

以下為作者於書中提到的幾個以數據驅動的營運重點。


建立以數據驅動為核心的營運關鍵：
1️⃣數據治理不是數據部門的工作，而是公司整體的策略：如何立體化數據，由外而內的產業地圖與由內而外的業務地圖必不可少；另外，從衡量流量到衡量「參與感」，可以想成從平面到立體的評估；而決勝關鍵在於「想像力」。

#人人都有BI能力而非以BI部門為主 #這就是天下正在推的必修課DataLiteracy

2020年天下推動的必修課之一「數字感」，就是希望透過一系列的課程可以協助同仁對自己domain內的數據更有感，其中包含了對於應用工具的想像、與媒體產業息息相關的數據（例如：我們收集哪些資料）、基本統計概念與迷思等等，因為要真正能做出以數據驅動的決策，是需要能從其中看的出差異、看見insight，進而從行動中來實踐優化的可能（ex. Self-service，自己能做出dashboard來即時觀察工作中的數據，當然這其中視覺化是重點）。

• 看數據時必須小心的眉角與迷思
• 天下數位工具總覽
• Google Analytics 101
• 藏在FB數字背後的臉友行為
• 設計資料視覺化的要點
• 天下的數據治理與政策（data governance & policy）

有興趣的可以參考airbnb的Data University架構，來思考如何轉型成更有數字感的團隊。

圖：取自Airbnb資料科學家Jamie Stober的medium

2️⃣數據相關性比數據本身更重要：收集、分類、整合資訊必須成為日常思維的一部分，不只有PRD，更要有DRD，以重點描述數據相關的需求及變更的數據需求文件。

3️⃣利益，是讓各部門間各自擁有數據流通的關鍵：沒有數據流通和標準化，就不會有敏捷的數據更新。

這個除了利益當作第一部外，數據基本建設也是不能沒有的！假如沒有好用的介面與大家對於數據的基本想像/假設是一致的，很難會有共同語言當做好的討論基礎，容易呈現各說各話，更糟還有可能用數字帶來的偏見來掩飾可能真正的問題。

4️⃣數據倫理的拿捏：公司的數據安全策略，此談的不「只」是資安、加密機制，還有安全原則與效率等的關聯。

騰訊董事會主席兼CEO馬化騰在清華大學洞察論壇上表示，“有AI的地方都必須涉及大數據，這毫無疑問是未來的方向”。李開復也曾在演講中談到“人工智慧即將成為遠大於移動互聯網的產業，而大數據一體化將是通往這個未來的必要條件。人工智慧離不開深度學習，透過大量資料的積累探索，在任何狹窄的領域，如圍棋博弈、商業精準行銷、無人自動駕駛等等，人類終究會被機器所超越。而AI技術要實現這一跨越式的發展，解決過去人類在勞力勞動中的極限，除了計算能力和深度學習演算法的演進，大數據更是其中的關鍵。

👉大數據跟AI息息相關，因為數據的品質將連動演算法，因此選擇成功的切入點，「場景」尤其重要，特別要思考業務邏輯的穩定度。假如想要跨進AI領域，知道如何處理資料，就像做出好菜前要先洗菜、切菜、準備食材的功夫，沒有好品質、有意義的資料，後面數據驅動的決定也很有可能會出現問題。

其實身為數據小嫩嫩的我，既非分析師、也不是資料科學家，R學了兩週放棄，python for everyone 上了一年還沒上完，實在沒什麼資格跟大家說要跟上；但在公司有數據專案跟著做、有新玩具/工具都保持好奇心，多看、多問、多嘗試，慢慢的我們也有機會（商業類）跟上，假如以上本書介紹都是天方夜譚，那太好了，正是時候開始了解！

#數據公司是王道 #沒有數據想像力難有insight #書中提到不少數據AI新創令我很感興趣

延伸閱讀：參訪日本兩大新創：Preferred Networks & ABEJA，ABEJA是一家日本非常著名的AI及大數據分析公司

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《數據的商戰策略：建立以數據驅動為核心的營運關鍵》

作者：車品覺

出版社：天下雜誌

出版日期：2020.03

推薦指數：5 out of 5