數據資料誰需要巨量資料?

許多企業大舉投資在巨量資料上,為什麼沒見到什麼成效? 作者認為,這是因為公司不懂得善用核心營運系統中已經存在的資料。而為了解決這個問題,就必須建立「證據導向的決策文化」, 學習利用許多小資料來做日常決策。
現在有許多公司拚命投資資料科學家、資料倉儲、資料分析軟體,但其中許多投資都沒有產生多大的貢獻,很可能永遠也無法產生成效。

問題出在哪裡?首先,巨量資料已經過度炒作,很多公司期待這些資料提供的價值,高於資料實際可以產生的價值。此外,分析軟體產生的見解很容易複製。例如我們研究的某家銀行,根據巨量資料的分析建立一個模型,可用來找出設置提款機的最佳地點,但他們後來發現,已經有一些顧問為別家銀行建立了類似的模型。此外,把資料分析產生的見解轉變成競爭優勢,可能需要企業做一些改變,但企業本身不見得能做到。例如,某家零售商發現,在折扣前後延長商品在貨架上的時間可大幅提升獲利,但若要進行這種改變,必須重新設計供應鏈,但那家零售商並不願意這樣做。

不過,巨量資料投資沒有效果的最大原因,在於大多數公司並未善用他們本來就有的資訊。他們不知道該如何管理那些資訊,分析資訊以了解相關情況,然後根據新的見解做出改變。公司不會因為花大錢投資精密的分析工具,就神奇地培養出那些能力。他們首先必須學習如何使用核心營運系統內本來就有的資料,就像我們在學代數以前,需要先熟悉基本算數一樣。公司必須先學會使用資料和分析,來支持營運決策,