你的團隊不需要資料科學家

Your Team Doesn't Need a Data Scientist for Simple Analytics
梁康 Kon Leong(音譯)
瀏覽人數:1412
簡單分析需要的技能,公司可能早就具備了。

市場研究先驅、尼爾森公司(Nielsen Corporation)創辦人亞瑟.尼爾森(Arthur Nielsen)曾說:「光的代價低於黑暗的成本。」隨著整個企業的數據資料大幅增加,尼爾森的這項觀察變得愈來愈意義重大,因為資料代表了尚未點燃的燃料,有可能會照亮黑暗,卻往往缺乏了分析法這個火花,未能讓我們清楚看到光亮。

目前,在企業中推動進行資料分析的使命,受限於市場中缺乏必要的技能,包括:高等統計學/數學、新的分析方法、先進系統分析、商業基礎知識、法規監管和法律理解,以及一般資訊科技的技術和資料架構技能。

為了處理市場供給不足的問題,企業必須更善用現有的人才。我過去二十年間創辦一家資料管理公司,並與數百個組織合作,以執行他們的資訊管理和分析計畫,我發現,能夠成功利用自家公司分析技術的團隊,通常採用下列方法:

建立團隊

一種策略是採用團隊做法,以分享交流與混合所需的技能組合;把你組織內部多元的技能和背景匯集在一起,以達成共同目標,這是一種非常有效的方法。

首先,你必須找出你組織環境的特性和需求。例如,高度複雜的產品和服務環境,會需要領域專家或主題專家。比較簡單的產品環境,則會需要營運、物流和供應鏈等方面的專家。組成能回應你組織特定需求的團隊,刻意設計這個團隊的架構和組成,以便跨越職能部門或組織的界限來轉移技能。

找到支援成員

跨出自己的部門,以便為職能部門的分析計畫奠定基礎。一個很有成效的做法,是在整個組織中搜尋少數幾個相關的技能組合,好讓你的團隊能夠運用可取得的資料,這類擁有所需技能的人員包括:

● 資料分析專家:他們使用目前可取得的最新方法和技術,了解分析法的基礎知識,並能順利掌握可能做到、又有意義的事物。

● 資料專家:他們了解資料格式、呈現方式和內容,尤其是資料結構和相互關係。

● 資料建構師(data architect):他們知道資料如何儲存和建構,包括連結資料的管道。如果只是要取得資料就需要多到難以想像的時間,那麼就算是完美的理論分析方法,也可能會毫無光彩地失效。特別是近來令人興奮的雲端運用,人們應謹慎面對把資料從雲端系統移入移出時產生的延遲情況。

● 資訊科技的技術與流程專家:他們了解資料流和營運流程的本質。他們能扮演的重要角色,在於善用可用的資訊科技工具以取得資料,同時會注意到關鍵議題。

● 紀錄經理人:他們負責保管商業紀錄,包括實體和數位的紀錄。他們知道重要文件的位置,以及文件如何分類和編目。

追尋創意與好奇心

前述做法是好的起步,可以組成擁有多元技能組合的團隊,以便(或許可以這麼說)「讓其他人也能運用分析法」。可是,你的團隊中還需要具備一組基本特性,才能推動這項計畫。你應尋求創新、節約和有創意的人,他們能以最少的資源創造出最多的成果。在資料分析法當中,像這樣結合了創意和彈性思考,可以有效協助產出可據以行動的結果,同時又減少時間、努力和成本。

舉例來說,我曾與付款處理中心的一位資料分析師談過,他宣稱在「佛格森市(Ferguson)動亂」發生之後,他曾以很高的準確度預測到會有動亂發生(譯註:2014年美國密蘇里州佛格森市因警方槍擊一名手無寸鐵的少年,引發後續抗議活動與動亂)。可能有人會以為,要做到這種預測,必須廣泛而完整地分析複雜的人口統計資料,並收集有關社會不滿情況的警示新聞指標。但其實並不需要。他只是追蹤主要五金器材大賣場裡,與動亂有關物品的銷售情況,像是鐵橇和易燃液體,然後注意超過某個門檻的購買高峰,就能準確預測。

像這樣結合創意和好奇心,很難教導,但對於有效的分析非常重要。找到擁有這些特質的團隊成員,就能創造這樣的效果。

讓資料得以運用

你不可能找到太多擁有卓越資料管理技能的人,所以有必要採用某些方法和技術,它們採用方便取用、視覺化和直覺的方式來呈現資料。

我們的親身經驗證明了這一點:我們使用的內部企業資料,是為了法規遵循和法律目的而受到管理,我們用這些資料來找出組織中的「任務首選」人員。我們並未針對高績效指標進行複雜的分析(那些指標是根據角色或功能的類型,為每個部門或區域而量身制定的),而是使用圖形分析,發現了更容易分析的替代指標,以取得相同的近似結果,我們分析了個人收到的溝通訊息,以評估提問的頻率,以及那些問題是來自組織多高的層級,然後分析個人發出去的溝通訊息,以評估提出答案的頻率,以及那些答案傳到組織多高的層級。任務首選人員的出現,就好像煙火表演一樣地引人注目。

你要留意,這種方法可找出績效最佳的人,不論他的職能部門或角色是什麼,而且只耗費較傳統方法所需心力的一小部分。這種技術讓分析任務更直覺,也更視覺化,因而降低了對深層技術或統計技能的需求。

諮詢法律和法規遵循的利害關係人

最後,為了確保你的分析計畫符合法律要求和新的隱私法規,例如歐盟的「一般資料保護法規」(GDPR)和「加州消費者隱私法案」(California Consumer Privacy Act),我們建議你諮詢合適的法律和法規遵循的利害關係人:

● 法律和法規遵循經理人:他們非常清楚哪些資料可以儲存、可以如何使用,同時將違反法律和法規監管準則的風險降到最低。

● 法規資料經理人:他們了解,基於資料分析計畫裡的法規責任及各種可能性,而必須保留或刪除哪些資料(這麼做可能會增加或減少企業的能力)。

● 資料保護人員:這是一個適合目前需求的新角色,這些隱私專家可以幫助分析法維持在正確的路徑上,避免因觸犯即將出現且範圍日益擴大的隱私法規而受罰。

照亮前方的路徑

資料分析法是競爭優勢的強而有力和充滿機會的來源。面對市場裡嚴重短缺所需的人才,如果要讓這套策略能夠推行,我們必須培養現有的員工,做法是交叉訓練團隊成員和專家,讓他們溝通交流。

若要推行這項策略,我們不應該等待那個獨自手持熾熱火把的人來點亮黑暗。更務實的做法,是協助基層員工成為蠟燭,用大家集體的光芒來照亮黑暗。

(蘇偉信譯)



梁康 Kon Leong(音譯)

ZL Technologies, Inc.共同創辦人暨執行長,這家軟體和雲端供應商為大型企業提供資訊治理(information governance)和分析解決方案。之前,他與人共同創辦了幾家高科技新創公司。


本篇文章主題培育員工