數據管理

傳統企業都想擁有數據的力量，但不得其法。根結在於：大多數傳統企業依賴的，是根據個別採買行為產生的「片段式」的數據；但善用數據的企業，使用的是經使用者參與而產生的「互動式」數據。例如床墊生產品牌，就運用嵌入式感應器，掌握床墊被使用的各種即時資訊，讓每一張床墊對於使用者都宛如量身訂製。「互動式」數據有兩種屬性，傳統業者如能融會貫通，便能掌握並活用數據的力量。

提到超級電腦，大多人的印象就是在政府機構、大型研究所，或少數尖端科技的富有企業中才會出現，用以進行破解敵人的密碼、模擬天氣，以及設計核反應爐等複雜的數據分析；但今天，雲端技術正在將超級運算帶入主流。當然，對大多數企業來說，要用上超級電腦或許還太早，但領導人已經可以試著將之排入計畫表中，讓超級運算為你的研發能力加速！

「數位轉型」似乎已經變成老生常談的議題，每位領導人都表示各有領會，然而根據預估，放在數位轉型上的投資金額，將在2023年達到6.8兆美元的高峰，顯示出人們有積極的意向，卻沒有獲得明顯的效益或投資報酬率。這令人洩氣嗎？讓我們從頭梳理究竟哪裡出了問題，盤點打好數位轉型基本功的五大要素。萬事不怕起頭難，讓我們一步步打好根基。

軟體運用正在逐步吞食世界，但全球懂得如何寫程式的人，只占0.25％。程式開發人才等同稀有資源，只有資源雄厚的大型企業，才有能力招聘。對一般中小企業來說，大多只能負擔「會修電腦」的資訊管理部門。然而轉機出現了，「無程式碼」平台，可以讓不會寫程式的一般使用者，以簡單的操作介面，享受原本需要複雜的程式才能處理的運算工作。

隨著大數據對各行各業帶來的巨大利益，每家公司都需要有人妥善管理各種數據資料，因此「數據長」一職應運而生。然而根據分析，數據長的平均任職期間是2年。為什麼這個理應備受需要的職位，卻很難做得長久？最關鍵的問題，在於數據長這個職位沒有好好界定清楚，與分析長、資安長、隱私長等職位混淆不清。那麼該如何改善這個問題，讓數據長真正發揮價值？

採用和擴充人工智慧應用程式的最大障礙之一，是獲取所需的大量數據。更糟的是，法規和隱私問題對共享數據構成障礙。本文作者提出一個可能的解決方案，就是成立一個「數據信託」，來做為數據提供者的受託人，並代為監管這些數據是否被正確而合法地使用。作者並發現，數據信託也可以幫助組織激發創意、跨職能部門協作和創新，並吸引數位人才。

在無數的資安漏洞、資料造假等商業醜聞爆發後，我們明白，資料完整性是先進製造、網路安全與營運敏捷度的基礎，但根據調查，三分之二的領導人對自己組織運用資料的方式，缺乏高度信任；僅3％的公司達到基本的資料品質標準。本文提出三大方針，敦促董事會成立資料完整性委員會，以確保營運資料準確、完整且安全。

許多研究預測，到了2030年底，量子運算將是規模達價值數十億美元的產業，但量子是一種極不穩定的粒子，這種特殊的物理特性，為我們的技術應用提供許多新的可能性，像是加密技術、藥物開發，以及原物料分子設計的模擬。這一切並不是科幻小說，而是我們實際上正在前往的未來，企業領導人應擬定適當的策略，從現在開始，就為量子運算革命做好準備。