前兩天跟一位企業老闆談到「大數據」這個議題，他表示他們公司的 RD 上百人，公司的數據也很多，相信具有商業價值的內容應該不少，但很遺憾到目前為止仍沒有什麼較為具體的貢獻，不知道是技術水平不夠？還是沒有方法？
營運數字可以固定週期提供？
我問他，你們營運的數字都已經可以固定週期提供了嗎？基本的收入、成本、現金這些不談，你們每個部門的產出、專案進展、各自業務部門或各產品的資訊都清晰嗎？包含客戶數、客戶狀態、新舊客比例、業績占比等資訊是否都有？
他表示有些有、有些沒有，但也緊接著問：「這跟大數據有什麼關係？」
當然有關係！大數據是個「技術議題」，並往下衍生了一些工具與技術。但企業實在不用執著於大數據這個詞，還是回歸到日常的管理，你們對數據的掌握度有多高？如果你們連基礎的營運數字都還不齊備，其實你們就不會知道：還缺那些數據？
數據要能支持營運，那一定得從營運面來看才會有效。
你知道有什麼資訊會協助你更好的管理？
如果你沒有新舊客的客戶量分布，也沒有新舊客的業績占比，但你知道有這個資訊會協助你更好的管理客戶，那你就可以告知 RD，說你需要這樣的數據，這是一個很典型的從營運端切入來提需求。如果你們在經營時會想到：「哦，如果我有這個數據，我就能更準確的決策」，那這個數據就對你們有幫助了。
他接著說：「但其實我們這些高管，根本就不知道有那些數據可用，懂得提需求的話大概也早就提了，不會拖到現在還不提，這些搞 RD 的，他們每天都在碰這些資料，就不能運用大數據的技術幫我們挖出那些重要，但我們還沒用上的資訊嗎？」
別把責任推給 RD
首先，營運該看那些數據，經營團隊遠比 RD 清楚，加上很多的資訊是具有機敏性的，你們也不會期望隨便一個 RD 就能看光光；再來，你覺得搞技術的 RD，有幾個懂得企業經營？能從你們的角度去思考，並告訴你這些數據可以幫得上忙？
他嘆了口氣看看我：「也是，那你給些建議吧！」
我的建議有以下三點
1. 梳理數據
確認你們的管理報表、KPI、各部門與各產品線的日常管理工具中所具有的數據，並檢視那些已經有了？那些還沒有？大家談一談到底有那些是屬於「哦，如果我有這個數據，我就能更準確的決策」？
2. 找合適的人負責
現在大家都在談「資料科學家」這個職務，那或許是一個方向，另一個思考點是培養「懂得企業經營的研發人員」，你們公司有沒有哪個研發主管或研發人員是比較有商業思維（business sense）的？自己創業過，或者是 MBA 背景的？這些人可能現階段不見得很成熟，但能夠培養，只要讓他們持續參與到營運中，成效應該就會逐漸出來。
或者用比較傳統的作法，就是有懂得公司狀況的人來對 RD 提需求，但這個人應該是專職的，並啟動相關的專案來不斷確認進度，這樣才可能落實。
3. 數據分析與統計
當基本的數據都有了，管理其實就會提升到另一個層面，接著是可以做些精進的工作。這時候我建議的是找「有統計背景」的同仁來負責資料的分析。如果你們報表已經告訴你，客戶的退款率提高了，你肯定會希望找出原因，而這可能會用上許多的統計方法，包含識別顯著因子、假設分析、差異檢定、獨立性，甚至可能會有建模的需求。這個階段，統計專家肯定能幫上公司的忙。
如果上述的內容你們都做了，而且運作順暢，但數據提供的效率太慢，或者對於數據的大量採集與儲存等開始有狀況，或許才評估花錢買大數據的工具或技術吧！
以上這些，都是我們實際走過的路，也真的有效！
