37526.jpg很多人在沒有獲取足夠數據,並且對數據缺乏理解的情況下做出決策,其實是在享受自己的無知。而對一件事情的認知,要看你是否具備了用問題解決問題的能力。

 

 

少有書像這本《大數據的關鍵思考》增訂版一樣,單從作者的新版序中,就能收穫滿滿。作者車品覺於2010年至2016年,先後任職於支付寶、淘寶,並擔任阿里巴巴集團副總裁及首任數據委員會會長。這麼講吧!不管是支付寶、淘寶甚至是整個阿里巴巴集團的數據工作,都是車品覺一手建立的。而這篇不到30頁的新版序就精要說明了作者在這六年間的想法、作法與成果。

有趣的是,我覺得這本書帶給讀者的,不只是如何運用大數據來解決問題,作者的思考方式、做事方法反倒更值得學習。而這本雖名為大數據的書籍,其重點卻非一般常見的大數據分析作法或技術,而是在於「思考」二字。

數據收集的謬誤

很多人可能都這樣認為,就是在大數據時代,就應該要盡全力的來收集各式各樣的數據,而且愈多愈好。然後再慢慢的研究、嘗試,看能如何運用,或找出什麼令人意外的發現。

結果就是,累積了一堆數據,堆得滿坑滿谷,卻始終找不出什麼用途。殊不知,數據的收集是無窮無盡,而儲存是需要耗費成本且所費不貲的。就像買了一大堆東西猛往冰箱裡塞,塞滿了就再買冰箱,東西從來不拿出來用,放到壞掉了也不知道要清掉。

所以作者認為,如果收集數據的出發點不是為了解決問題,那麼,收集再多的數據也沒有意義。在收集數據時,我們必須知道這些數據在未來可以用來做什麼,如果今天想像不出來的話,日後就更不可能了。

用問題解決問題

既然收集數據的目的是要解決問題,那要解決什麼問題呢?這裡摘錄一段書中作者本身的例子來做說明。

2011年,阿里巴巴開始從數據化營運轉向營運數據,當時,我負責支付寶的營運數據工作,我十分苦惱,毫無頭緒,於是,我打電話向老師求助,諮詢他對於這個問題我應該如何思考

接下來發生的事情讓我非常難忘,老師並沒有直接回答我,而是問了我三個問題:

一、你所在的公司目前面對的三大問題是什麼?

二、未來三個月中,公司要解決的問題是什麼?

三、在過去一個月裡,你做對了什麼,做錯了什麼?

「我現在給你五分鐘時間,如果你說不出公司目前面臨的三大問題,而你做為商業智慧部門的負責人,基本上,就不該繼續坐在這個位置上了。」他這麼說。

做大數據分析的目的在於解決問題,要能夠有效的分析,其關鍵在於思考,就是要有一套數據化的思考方式,並落實在問對問題中。

所以,想要知道問題的答案,就必須先學會如何問對問題,要有好的思考角度,才能問對問題,也就找到了解決問題的方向,並且一個好的問題會引發出很多答案。會問問題才會知道要收集那些數據,才能根據數據分析找到答案。

數據框架

要如何從思考角度衍生出正確的問題,是其中最困難的地方,作者提出要用數據框架的概念來達成。這個數據框架就是用來幫助決策者做決定的,讓決策者更清楚地看到數據與決策之間的關係。簡單說,數據框架就是從要解決的問題到決策之間,所要提出的一群能夠客觀描述狀況並定位問題的問題。

不同的問題有不同的框架,要鍛鍊自己的思考角度,將之轉化成數個問題,然後根據問題收集相關數據,形成數據框架。在大數據的背景下,必須考慮數據之間的關聯性。一個單獨的數據是沒有意義的,要把數據放在一個「數據框架」中,才能看出存在的問題。因此,數據框架是商業分析師的靈魂所在,可以從框架中找尋問題的關鍵因素及答案。

用框架做決策的四個步驟:

一、確定問題,從解決問題的角度出發去收集數據。

二、將收集到的數據整理好,放入一個數據框架中,讓決策者更清楚的看到數據與決策之間的關係。

三、看框架與決策的關係,如果框架與決策不能匹配,就必須返回第二步驟。

四、根據決策行動,然後檢查行動是否達到目的。

從數據化營運到營運數據

數據化營運就是用數據解決問題,但是如果我們想把數據做得更好,解決更多新的問題,就需要做一件從未做過的新事情——營運數據。就是主動收集數據,並且以此創造更優質的新數據,讓新數據更好地服務企業的營運就是營運數據。這是從「用數據」到「養數據」的過程。

被動收集數據的行為是「收集」,也就是「用」數據,而主動收集數據的行為則是「養」數據。「用數據」大致上是一種方法論,而「養數據」,則是一種數據策略,是基於深入業務理解的更高層次商業決策。

大數據的真正價值,是將數據用於形成主動收集數據的良性循環中,以帶動更多的數據進入這個自循環中,並應用於各個產業。

阿里巴巴在用數據上,也就是數據化營運的內功訣竅可以總歸成三個字,就是混、通、曬。說得具體點,就是「混」在商業情境中,打「通」數據與商業場景,將數據產品當成載體,把這個東西「曬」出來,讓更多人使用

常見的一個情況,就是懂技術的人不懂商務,懂商務的人不懂技術,要想結合兩者異常困難,因此常發生技術人員開發的產品不符市場需求。同樣的,若數據分析師缺乏商業意識,那就經常不知該以怎樣的邏輯分析數據,公司的決策層也得不到任何有價值的參考意見。

那要如何讓數據分析師跨越這道鴻溝?讓數據分析師擁有商業敏感度呢?很簡單,就是靠「混」。不是混水摸魚的混,而是要經常跟商務相關的人(例如業務人員)混在一起,去磨練出商業敏感度。

當跟業務人員混得夠熟時,在看到某些數據後,自然明白:「喔,這個數據跟商業決策絕對有著莫大關係。」敏感度就出來了。要帶著業務問題觀察數據,並帶著數據觀察業務,同時擁有這兩種敏感度,就是做到了「通」。

而「曬」就是在「混」和「通」的基礎上產生的最終數據表現,通常是透過數據回答以下幾個問題:

一、業務好不好?

二、數據如何改變,可以讓業務更好?

三、如何利用數據幫助業務發現機會?

四、如何利用數據創造新的商業價值?

養數據三訣竅:存、管、用

阿里巴巴在養數據,也就是營運數據上的三絕招,就是「存」、「管」、「用」。

「存」就是收集數據、集中起來、儲存起來。這不是廢話嗎?所以,重要的是要主動收集數據,要思考這些數據如何使用,以及能夠產生什麼作用。就是,收集數據不是目的,要讓收集起來的數據產生價值,才是最終的目標。

「管」就是要讓數據不遺失、如何保護數據的安全、如何讓數據準確和穩定,以及如何更妥善的運用數據。

「用」是讓數據發揮價值的最大一步,作者舉了一個標籤系統的應用例子,來說明如何用數據。就是透過一套數據中間層,生成使用者在特定市場的個性化標籤。電商企業不同類別的營運員工,透過演算法或人工選品來實現使用者標籤和商品的匹配,從而實現用戶「逛」的效率最佳化。

答案不是結果,方法才是

很多人在沒有獲取足夠數據,並且對數據缺乏理解的情況下做出決策,其實是在享受自己的無知。而對一件事情的認知,要看你是否具備了用問題解決問題的能力。

思維的方法很重要,在有了數據、有了對商業理解的前提下,思維方法是不可或缺的關鍵而答案不重要,思考的角度才重要。要習得一套巧妙的數據化思考方式,三分靠想法,七分靠實踐。所以,答案不是結果,方法才是。

書籍資料

■  書名:大數據的關鍵思考行動X多螢X碎片化時代的商業智慧(增訂版)

  作者:車品覺

  出版社:天下雜誌

  出版日期:2020年3月4日

佳句摘錄

  在大數據時代,其最核心的特質是「用數據找機會」。

  要以「假設數據都能獲取」為前提去思考問題。

  思考數據的價值時,可以從三個面向來考慮:你是否清楚識別用戶的身分?你是否清楚收集的數據對你的價值是什麼?你是否知道收集數據的情境是什麼?

  數據的價值,來自情境的還原。

  「活」做數據收集,就是要跳出既定思維的框架,從相關的產業和業務中,收集能夠為現在所用的數據。

  數據是有生命週期的。

  用我知道的東西,拿到你更多的數據,稱為「有意識地用數據拿數據」,最常見的方法就是A/B測試。

  以假設數據是髒的來處理數據,在大數據時代將是一個非常重要的趨勢。

  知識圖譜並不是數據,而是數據和數據之間的關係,這在未來才是重點中的重點,而不是單純的數據本身。

 

註:此篇應天下雜誌邀約,分享新書心得。

 

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