長安十二時辰也用大數據！？四個步驟先從小數據開始
一部最近台灣沒上映，卻已經被討論到沸沸揚揚的戲劇，同事也三番兩次要我趕快看一下，看能不能看出甚麼端倪。這部「長安十二時辰」不僅節奏快速、不脫戲、劇情張力也夠強、場景及許多細節也相當有帶入感，目前被封為2019最強陸劇，豆瓣評分高達8.6分，小說總銷量也突破50萬冊，網路閱讀量超過9,000萬。
因為課務繁忙本想看個兩集就好，不過的確相當精彩，一口氣就看了四集，就連忙趕緊煞車，克制想追劇的衝動。其中這四集我最有感的不是死囚變英雄的張小敬，也不是思慮周延的李必，而是「靖安司」這個神祕又酷炫的單位。
「靖安司」，一個虛構的國級情治單位，直屬太子指揮，類似美國國安局(NSA)，有監控青報資訊的超級電腦及專業團隊，也有執行任務的特勤人員。一開場不久的那段李必介紹詞，再加上透過「大案牘術」選擇張小敬，讓我立刻意識到這不就是現在最流行的「Big Data」大數據嗎？加上「街道沙盤」(類似Google地圖)，和「望樓傳令」(類似摩斯密碼)，不就是唐朝的黑科技嗎！
「靖安司」的人力資源及規模就是現代的百強企業，所以他們可以做大數據，可以用大數據比對全長安的戶口資料、全長安的進出口的油量，於現今就像是Facebook掌握了超過20億人的基本資料，讓廣告商可以更精準的投放廣告，以去年Q3收益來看，臉書的廣告收益竟佔了98.5%，可見大數據的紅利是多麼的驚人。
不過他是臉書，就跟台南獨得20億威力彩得主一樣，機率是千萬分之幾。那是否微中小企業就無法做大數據呢？其實大數據早在許多企業中都有在做了，包括CRM(顧客管理)、MIS(資訊管理)、QC(品質管理)、銷售KPI管理…這些有數據統計及整理得都算是「資料管理」的一部份，只是從2013年後資訊及網路硬體的快速發展，使得數據呈現大爆炸式的露出，而企業看到了商機，所以將小數據演變成大數據。
所以微中小企業主不要以為「Big Data」聽起來很高端，需要高科技、高資本，就覺得很難在企業裡使用，那就太可惜了。其實很多企業都有很多經驗及資料，只是沒經過蒐集、整理、分析而已，只要花點時間及人力成本，從小數據做起，也是會對企業有不小的助益。
像我在北京一間教育科技機構從顧問成了副總，也是一開始時用了小數據的分析，然後將公司的商業模式從B2C轉變到B2B，很快的現金流就動了起來，也帶動了公司業務的動力，IT部門也從專注在CRM轉成了顧問服務測評系統，加速了營運的收益。
不用動不動就幾億要做大數據，先從四個步驟做好小據數，一樣可以幫助企業降低成本、增加收益：
【一、發掘問題】
千萬不要跟風，看人家整天大數據掛在嘴邊，自己也要來搞個大數據，這樣才顯得我公司的有站在浪尖上。「蒐集資料≠個人喜好搜藏」，不要為了蒐集資料而去蒐集，要去看企業是哪方面有問題，再下手去蒐集相關資料，以佐證問題的嚴重性，並想出應對的解決方案。如果公司的業績不好，可以先分析是產品質量不好、通路不好、知名度不大、服務有問題、業務能力不佳…，然後再去蒐集相關的資料。
【二、資料蒐集】
假使是產品有問題，可以透過六種常見的方法，包括實驗式研究法、田野調查法、觀察法、訪談法、問卷法、大數據法，去蒐集相對應的資料。例如訪談用戶及非用戶，瞭解用戶選擇產品的「原因」，以及產品使用上的「抱怨」。可透過問卷法瞭解非用戶不選擇的「原因」，接著整理資料後就可進一步知道產品的優與劣。
【三、資料整理】
資料要經過整理後，才能成為有用的「資訊」，否則一堆數字只不過是「你看它很陌生、它看你很奇怪」。基本上小數據用Excel、Google Sheet、Ragic、Open Refin就可以掌握了。例如整理完後，顯示你的產品不被接受的前三項原因是「介紹操作繁瑣、單價過高、串流其他平台不穩定」，這樣就會很清楚的知道你產品為何賣得不好，可能並不是經銷商不努力賣，而是產品自身的問題就不少。
【四、資料分析】
拿到一堆資料後，該怎麼分析，你可以花錢購買數據分析軟體，像是FineBI，不過最重要的還是「分析的概念」，就像電影「魔球」一樣，透過分析找出不被看好，但在某方面數據表現穩定及亮眼的球員，並透過數據分析找出球員的問題點，進而對症下藥。我通常會使用「結構式資料分析 = 主題 + 問題 + 目標」，再好的資料數據，若跟你的研究主題、欲解決的問題毫無關連，那也是一堆無用的數據而已，就好像古時「刻舟求劍」一樣，老是在不對的地方找答案。
來源：經濟部中小企業創新服務計畫專欄
作者：心惢文創總經理 蔡緯昱
