啟動數位力系列2:五層次架構 了解企業數據分析能力成熟度

數據分析已經成為重要的管理工具,但要如何有效運用數據分析,進而轉化為有價值的管理決策?
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 本文作者為資誠創新諮詢公司執行董事盧志浩、資誠創新諮詢公司協理林杰綸

根據PwC《全球資料與分析調查報告》(PwC Global Data & Analytics Survey 2014)指出,59%的高階主管都是依賴人為判斷做決策,而非數據分析。人為判斷主要靠領導人經驗累積,經驗累積最大的挑戰就是必須透過許多情況與時間的累積,並且考驗人類的記憶與直覺力。面對經濟環境比過去複雜且變化快速,這樣的管理經驗很難用科學化的方式傳承。

近年因為中美貿易戰與疫情的影響,許多台灣企業都必須積極朝國際化佈局或分散式營運;此外,經營權陸續交棒給家族二代接班人或專業經理人,對比過去以單一廠辦合一,或者靠走動式管理的時代更為複雜、快速。在數位時代下,企業無疑更需要仰賴數據分析輔助經管決策。許多大型或領先的跨國企業,因規模較大且跨地域經營,依賴數據分析且透過數字建立管理溝通的基礎,已經是日常管理的一部分了。

數據分析大哉問:企業想要解決那些問題?

雖然絕大多數企業都認同數據分析的價值,但是不清楚為何需要,或如何應用數據分析的企業比例也不低。該如何掌握數據分析精髓,創造企業實質、有感效益?企業必須先理解:數據分析應用相當廣泛,舉凡提高銷售、開發新產品、改善作業效率、降低營運成本、招募人才……等,幾乎各種管理需求都能透過數據分析找到答案。但前提是:必須清楚認知「透過數據資料,到底想要解決哪些管理問題?」

數據分析一般而言可依數據和分析的複雜性分成五個層次

  • 數據描述發生議題(Descriptive)
  • 找出可能原因(Diagnostic)
  • 預測可能結果(Predictive)
  • 建立行動方案與決策參考(Prescriptive)
  • 透過認知進行自動或半自動反應(Cognitive)

越往後,帶來的商業價值愈高,分析困難度與複雜度也更高。

數據分析的五個層次
數據分析的五個層次

以下用幾個產業例子,說明這五個層次與代表意義:

流通服務業:有許多企業善用數位科技來改變傳統行銷做法,透過匯整客戶身份資料、購買交易內容、交易網路 / 媒體、購物習性等等資料,整理出對商品交易偏好的描述性數據(Descriptive)。而綜合診斷分析(Diagnostic),則可以進一步透過分析,了解客戶購買原因,可能是因為生活需要、型態或者興趣而進行購買。了解了這些購買因素之後,進而推測消費者可能會在那些情況、時機、透過哪一種方式,購買那些產品,就是預測(Predictive)。而商家則可以這些客戶洞察,建立各種主動式推銷或者建議(Prescriptive),與使用者進行有效互動,進而轉化傳統「亂槍打鳥式」的行銷,進入精準化行銷時代。          

製造業:藉由物聯網技術,在生產設備上加裝感測器,收集溫度、濕度、速度、位置、震動、壓力、流量、電流等狀態描述數據(Descriptive),並運用演算法診斷分析 (Diagnostic),充分掌握生產設備與製程關鍵參數的變化趨勢,預測可能發生的結果(Predictive),藉以管理設備、識別故障異常,提出預防性保養、換線等解決方案(Prescriptive),解決最擔心的突發性停機問題及不良率問題,提早與精準的預防維護機制。另外,透過無軌導引 AGV 車及派車系統,整合客戶端資訊系統、現場設備狀態、製程需求等描述性資訊(Descriptive),透過數據診斷分析(Diagnostic),進行最佳化物料派送之自主認知科技(Cognitive),提供更便利之智慧化物流系統,協助企業有效提升效率和競爭力。

四個步驟 擁抱數據分析的管理新紀元

隨著企業規模越來越大,若不採用數據分析來管理企業,經營者或專業經理人將更加疲於奔命,每天處理各種層出不窮的危機與過失。主因就是沒有將數據分析運用在經營決策上,各階層管理人員無法以精確數字進行溝通管理,也無法隨時掌握各地區與事業體營運狀況,而造成問題無法在第一時間解決,甚至在發生前就已經防範。

要運用數據分析來支援決策,落實重點管理目標,企業可以利用以下步驟,開始打造以數據為基礎的管理系統:

  1. 釐清目前有什麼管理議題,可以用數據分析解決或進行決策
  2. 有無足夠正確資料,需要那些額外的資料收集工作
  3. 如何運用資料分析工具與系統,進行包括分析、資料整合、萃取載入、及數據品質檢查
  4. 如何透過管理流程,讓數據分析的結果與建議,透過改善方案來落實

以數據分析驅動決策已經是現代企業競爭的常態,沒有數據與分析能力的企業,就像是在黑暗中靠著經驗與直覺摸索前進,對比帶著探照燈與配備 GPS 定位系統的競爭者,差異會越來越大。數位時代下的企業競爭,將是運用數據下決策的生死之戰,企業應該放下嘗試用傳統管理方法解決現今挑戰的思維,全心擁抱數據決策工具,此其時也。

責任編輯:Eva
核稿編輯:HOW




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