數據資料考量四項關鍵要素，準確評估風險！預知大數據專案成敗

考量四項關鍵要素，準確評估風險！預知大數據專案成敗

Use This Framework to Predict the Success of Your Big Data Project

大數據專案失敗的原因，常常在於主管無法在一開始就正確評估風險。本文提出一個包含數據、自主權、技術、問責等四大要素的D.A.T.A.架構，為你的大數據專案評分。畢竟，想預測大數據專案是否成功，判斷方式也應該要更加由數據驅動。

大多數高階主管心中常念念不忘的是，要透過大數據專案，善用數據來進行業務優化與業務發展。然而，大數據專案有高達85％最後失敗了，原因常是高階主管無法在一開始就正確評估專案風險。我們主張，數據專案成功與否，主要取決於四項要素：數據（data）、自主權（autonomy）、技術（technology）、問責（accountability），各取第一個字母，簡稱為D.A.T.A.問題。這些問題，根據的是我們針對大數據商業化而進行的四年研究計畫。

大數據成功的要素，可以從兩個層面來討論：（1）活動的焦點：是放在專案的發想，還是實施，例如焦點是為大數據專案構思出構想，還是專案的實際執行。（2）轉型的焦點：是放在數位骨幹，還是取得相關人員的支持，例如焦點是建置數位骨幹所需的資訊科技架構，還是確保員工都有能力及意願來應用數據，以及確保這些應用方式，符合社會對於可以和不可以用數據來做的事情的看法。這兩個層面形成D.A.T.A.要素的一個矩陣，呈現出高階主管在深思新的大數據專案時，必須詢問的關鍵問題。