愛因斯坦Albert Einstein說:
如果你不能簡單地解釋它,就表示你不能很好地理解它。
If you can't explain it simply, you don't understand it well enough.
近年來人類經歷了一場科技上的大躍進,網路與終端裝置蓬勃發展,無論是在網上發布的即時訊息,或是各式傳感器所感測記錄的世界變化,源源不絕、巨大且反映當下的資訊狂流在全世界轉動,推波產業快速脈動與無情競爭。市場在不知不覺中也悄悄變化,就像傳統雜貨店到密度世界第二的超商、到網路商店、再到無人商店,對產業造成無比的衝擊。
面對衝擊,人們卻往往習慣於既有的模式以及做事情的方式。今日成功的商業模式、行為模式,往往都是在過去時空背景下所發展出來的最佳案例(Best Practice)。然而當昔日的假設前提都已經改變了,昔日的最佳案例變成習以為常的包袱時,人們常常不自知,做事情的方式沒有跟著調整,企業運作模式也沒有跟著改變。
「活」數據掀起生活、工作和思考方式的全面革新。
科技躍進,行為思維跟著產生變化,這個人類史上少有的「範式轉移」(Paradigm Shift)導致今天的企業必然要做出改變,運用企業內外部、上下游、當下有感的「活」數據,從根本改變工作模式,以創造情報價值,知己知彼,適應改變,快速因應市場變動,建立上下游的競合關係,才能活出競爭力,成為一個「活」企業。
在「大數據」的大肆宣傳與衝動過後,冷靜下來思考數據的本質。
重新看待數據的「鮮活」本質與「即時」價值
活數據就像時間一樣,每分每秒從不停止的鮮活存在,但其價值也稍縱即逝。
對於巨量資料,產業界常以「大數據」專案形式由IT人員開發建置,進行數據蒐集、整理、儲存,然後提供給資料分析師或科學家進行數據分析及運算,以解決特定問題。這看似展現數據價值,但從對待數據的態度來看,其實卻忽視了最簡單、也最重要的面向:時效性。
以零售通路實體門市與線上商店為例,透過傳感器或視頻辨識等技術蒐集資訊,包括消費者交易事件、當下實體和線上人數、停留時間、瀏覽商品、庫存、店員行為,甚至消費者店內舉止情緒、用戶線上點擊行為等,這些數據在第一時間捕捉、蒐集與分析、就可以當下檢測異常狀況、立即反映市場變動進行商品促銷。又例如,工廠內設備儀器運作狀況與作業員操作情況、路上交通、公共場所人流、氣象訊息、股市交易、APP與網站使用行為,源源不絕、隨時發生的各式動態數據,持續不間斷的產生與湧入企業組織中。