數位轉型是企業管理的重要議題,再加上地緣風險、節能減碳等考量,領導人該如何著手?黃陳宏分享他的經驗觀點。
說出一個好故事,可以與聽眾建立情感連結,倘若用數據來說故事,就更能讓觀眾相信你想展示的東西,並且更真實地感受到它。
【第二屆數位轉型鼎革獎—綜合數位轉型製造業組精銳獎 首獎】「我們的速度就是要快快快!」宇瞻總經理張家騉一語道破產業商機,同時也是他推動數位轉型的重點所在。宇瞻科技推出數位轉型五年計畫,按部就班導入新系統,並調整員工的心態。如今成果初見,轉型為宇瞻創造怎樣差異化的競爭力?
科技迅速改變了企業數據分析的用途,但預測模型需要很大量的歷史數據,以及相當程度的專業,才能建立及使用模型,這些都限制了預測模型的使用方式及時機。然而,AI使新一代的企業分析法逐漸出現,同時納入了某種程度的自動化及情境資訊。不僅大企業能夠在數據分析面上更加游刃有餘,過去難以負擔數據科學家聘請費的中小型企業,將能夠更精準地分析自家的數據,並得到更清晰的見解。
進入2020年代,新冠疫情成了數位轉型的最大推手,尤其是AI的運用十分顯著。PwC研究發現,52%的企業加速採用AI。哈里斯民意調查與數據公司澳鵬合作發現,67%的企業預計在2021年會進一步加速。《人工智慧期刊》調查發現,有72%的企業領導人對於AI抱持正面態度。種種數據表現出AI對企業發展的重要性,本文作者歸納出AI帶來的7大趨勢,關乎企業未來10年的各項發展。
我們直覺認為,數據科學是專家的事,一般員工沒必要了解這麼多。這個想法太狹隘了。數據科學必須廣泛地普及化,不妨讓全公司都參與,大家一起「玩數據」。現在已經有許多工具,將數據科學的部分作業流程簡化或自動化,而位於組織第一線的員工,早已熟稔公司業務,只要能掌握使用小量數據,就能熟練並快速地對問題做出回應。數據科學的關鍵在於人,只要能策略性地讓員工參與數據工作,就會看到更好的結果。
隨著人工智慧(AI)在我們生活各個層面的使用益發普及,對如何使用消費者數據的討論,也逐漸引發各個國家與組織的關注。規範AI的相關法規陸續推出,領導人應注意哪些面向,因應迎面而來的數位監管時代?
眼睛大概最多能分辨和記憶五到七種顏色。而大多數圖表一開始都有太多顏色,但你可以確認,你需要哪些顏色,然後就只用這些顏色,來組合出優質的圖表。
數據比以往任何時候都更重要,但大多數組織仍在一些關鍵問題上放錯重點:更關注數據基礎設施,而非數據產品;建立的數據往往很少考慮到最終用途;缺乏共同的數據語言,每個部門各自為政。本文提出一套「數據供應鏈」管理流程,讓公司可以解決上述問題。數據和其他任何類型的資產一樣重要,而且數據產品日益和實體產品一樣重要,如何管理數據,是領導人不能忽視的問題。
關於企業使用消費者數據與侵犯隱私權的界線在哪裡,這個問題愈來愈受到從學者、媒體到政府單位的重視。本文作者拋出一個特殊觀點:數據經濟是一種「以物易物」的行為。這乍聽令人感到不可思議,「以物易物」難道不是原始人的行為?然而我們深入思考:消費者讓業者收集自己的數據,以換取業者提供網際網路服務,本質就是「以物易物」。想通這點,我們看待數據經濟的角度就更多元了。
新冠疫情將電子商務的發展往前推了一大步,加速消費者培養出在線購物的習慣。這給許多藉由實體店面來銷售的傳統零售商,帶來巨大衝擊,不得不盡其所能加入電子商務的行列,彷彿實體店面已無用武之地。不過,實體店面並非只能變成負資產,目前有一項結合電子商務與實體店面的新銷售模式:「線上購買、店內取貨」已經出現,而這對傳統零售商十分有利!
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