數據化營運困境 (車品覺)
各部門互相指摘，不滿對方，導致士氣低落。（Freepik 網上圖片）
筆者是其中一位最早提倡數據「中台概念」的人，這緣於一段很特別的經歷。當時我在支付寶的數據產品建設略有成績，老闆再三考慮下，把我調到淘寶解決數據體系支離破碎的問題。在淘寶上任後，我觀察到3件事：一、各個部門的數據分析團隊水準參差；二、數據平台疲於奔命地接收重複的數據需求；三、業務部覺得數據分析出來的結果品質低，幫助不大；同時，數據分析師認為業務部不重視分析，紛紛離職。
最讓我頭痛的是，當時各部門互相指摘，不滿對方，導致士氣低落。今天你或難以想像，5年前淘寶也曾經有過這樣的狼狽經歷。當然對於一些還未開始使用數據化運營的企業來說，這可能是個happy problem。
深入研究之下，數據化營運的困境可用「堵、獨、慢、漏」4個字來形容。
堵：日常數據訊息量大，難以捕捉有效資訊。
獨：資訊分散在不同部門，缺少有效整合。
慢：發現業務異動時已嚴重滯後。
漏：分析各師各法，缺乏沉澱。
我們認為，公司內應有人要為解決這些問題負責任，並且以系統化和技術化的方式實現改變，由於這個平台面對的是業務部，但背靠着多個數據及技術資源單位，所以順理成章被叫作中台。然而，這不代表中台要負責解決所有問題，當中有幾個環節極需要協同處理，例如數據收集時的標準、跨部門的數據資源分享、共用前後的數據安全風險保護、數據品質保證等，較少人關注的是思想的轉變，要讓大家明白並接受「共創共用」此一互聯網精神精粹，並不是一件容易的事情。
數據中台的核心是如何讓數據從生產到被使用的過程中提升效率。對於數據滙聚，傳統上有個假設，認為數據放在一起更有利找出價值；隨着社會對個人私隱及數據洩漏事件的關注，中台的核心功能出現重大變化，我們再不能假設數據必須要放在同一個平台上，而是讓數據資源聯網按需使用，同時利用加密及區塊鏈等技術作監督。新一代的數據中台有更大責任，讓數據合規合理地被使用，物聯網的發展也在賦予中台不一樣的要求，更零散的數據、更即時的需求正在不斷改寫中台的定義。
數據化營運的困境可用「堵、獨、慢、漏」4個字來形容。（Freepik 網上圖片）
(編者按：車品覺最新著作《覺悟．。大數據》現已發售)
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Challenges of extracting value from data
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