張承管理學

資料可以做什麼？

湯瑪斯‧雷曼(Thomas C. Redman)
在2017年6月15日HBR,org數位版中發表了一篇文章
《你該知道的資料處理法》
(Does Your Company know What to Do with All Its Data)[1]
裡面提到七種企業運用資料科學的方向

1.制定更佳的決策

運用資料科學
降低不確定性
增加決策有效性

2.進行現有產品、服務與流程的創新

運用資料科學
找出隱藏在現有產品、服務
與流程背後的潛在商機
舉例來說︰
財富管理公司透過資料科學
分析所收集到的顧客資料
(包括投資目標、投資組合、過去的投資記錄、…，甚至是與顧客往來的email)
進而對顧客提供更個人化的服務

3.將產品、服務與流程資訊化

將更多的資料
融入提供給顧客的產品中
舉例來說︰
車商在汽車零組件上加入各種物聯網裝置
讓車商可以做到遠端偵測與修復
以維護行車安全

4.改善資料品質

藉由資料科學的導入
對企業現有的資料收集及處理方式做盤點
以改善企業的資料品質

5.將資料轉換成新的內容商品

將企業所產生資料
轉換成對顧客有用的新商品
舉例來說︰
汽車製造商每月公布一次汽車銷售量
對投資者來說
這樣的速度太過緩慢
汽車保險公司發現這個缺口
透過每日填寫新保單的數量
讓投資者可以更即時地掌握車商的狀態

6.連結資訊提供者與需求者

運用資料科學
讓企業內需要資訊的人
快速地獲得所需資料
舉例來說︰
許多公司擁有戰情室
聘請專人收集資訊
提供給企業內部需要的人
企業可透過資料科學
發展應用程式
即時將「戰情」提供給所需要的人
並取代專人收集與傳播資訊的角色

7.善用資訊不對稱

擴大資訊不對稱或是終結資訊不對稱
都可為企業帶來重大的商機
舉例來說︰
二手車商就是善用資訊不對稱的經典案例
而提供汽車歷史報告的Carfax
則是終結二手車市場資訊不對稱的另一案例

許多企業在導入資料科學時
並不清楚資料科學能夠應用在哪些地方
雷曼(Redman)的文章
提供我們一些具體的方向

加油!

Peter