多少數據能稱為「大數據」呢？淺談大數據的六大迷思！

大數據風潮的興起，讓許多企業開始產生「數位焦慮」，深怕不導入大數據技術就會被時代淘汰，紛紛開始考慮如何進行數位轉型。然而根據麥肯錫報告指出，近三年來的數位轉型失敗率竟高達 80%，究竟是大數據的潛力被言過其實地宣傳，或是眾多企業的開箱方式不恰當呢？以下將帶各位來看看可能導致數據瓶頸的常見迷思。

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迷思一：大數據很「大」

數據大小的衡量，其實並無明確的標準，與其說是「大」，「多元」是個更貼切的說法。我們所談論的大數據，實際上是多種不同數據來源，且時時更新而細碎的數據實際上是巨量的極其細碎的數據由各式各樣的來源高頻率更新。這些細碎的資訊可以是一筆個人在零售店的消費紀錄、是一則社群網站上的情緒動態，或者是一個入口網站的點擊流。Teradata 技術長 Stephen Brobst 曾在受訪時表示：「很多人以為大數據就是指大量的數據，我認為這是大數據中最無趣的部分。我們真正在尋找的是非傳統的、未曾被挖掘過的資料，並從這些資料中去提煉價值。我相信在5年內我們就不會再使用大數據這個詞了，到頭來大數據就只是資料而已。」數據的量從來都不是重點，如何將其轉換成商業價值才是關鍵。

迷思二：數據愈即時、愈精細愈好

許多人認為數據愈即時、愈精細就愈好？這句話真的是對嗎？大數據中存在所謂的「雜訊」，隨著數據解析度越高，例如每分鐘而非每星期的數據，雜訊比例也會愈發增加。數據在如此原始、四散的形式下，有可能產生誤導的結果。因此有時後即時取得的資訊很可能因為為時尚早，而無法據以採取行動，所以有時我們必須把時間拉長、把鏡頭拉遠，讓數據集結到一個程度，才能排除雜訊、掌握事物的全貌。舉例而言，如果我們今天要買一個數十年的保險，或是做一個長遠的投資，就應該去看歷史的穩定數據，而不是去觀察短期的價格或收益。

迷思三：平台＝數據分析？

乘著大數據潮流，平台產業如雨後春筍般興起，各行各業紛紛建構起自己的電子商務平台和資訊收集系統。然而許多企業導入系統後卻都踢到了鐵板，這種做法究竟出了什麼問題呢？其中最大的問題之一就出在順序不對。臺灣數位企業總會理事長陳來助曾說：「導入系統應該是最後一步，在這之前還得在組織架構、流程部分下足功夫。」因此，即使電子商務平台能協助更方便地蒐集客戶數據，企業在花大錢建立平台之前，都應該先掌握數據分析最大的目的。分析的目的與意義到底是什麼？在商業上要解決的問題是什麼？例如：是想要擴大客戶群、改善客戶體驗，還是誘發刺激原有客戶購買消費更多商品？釐清目標、選定合適的數據策略，再善用平台汲取資料的潛力，才能讓投入的每一分資源適得其所，產生最大效益。

迷思四：數據是客觀的

相信許多人都有經歷過，為了折扣或贈品給予商家五星好評，或是手滑不小心對某則貼文按讚，這樣就代表我們是真心喜歡這個店家或是這則資訊嗎？很難說。美國白宮就曾在 2016 年提出警告：「把資料轉換成資訊的演算系統，並非絕對可靠，畢竟這些系統的運作，仰賴的是並不完美的輸入、邏輯、機率和演算法設計者。」舉例來說，例如政府其實無法從報案資料斷定哪個社區的犯罪率較高，因為居民對警方的信任度和社區生態等因素就有可能造成資料的偏差現象。現實生活中永遠都有無法意料的環節，而採集數據的方式與軟硬體都是人為設計的，因此很難不可能做到絕對客觀。我們只能說大數據擁有相對的客觀性，但難以不可能完全客觀。

迷思五：大數據是資訊部門的問題

說到大數據的收集、儲存與分析，大家普遍的認知都會將其歸類為資訊部門的業務。但實際上，關於數位轉型能不能成功，組織才是最核心的力量。不論是該收集什麼資料、如何收集、收集後做何使用，都不僅僅是技術問題，而是須要須兢兢業業經營的管理決策問題。未來因此，若說大數據時代將是分析師崛起的時代，無疑是被誇大的。或許這些創新企業未來憧憬的狀態是，由一小群專業的分析師運用各項快速、精準的技術，讓行銷人員也能夠自行完成更多的資料分析、情境模擬和決策輔助。資料科學家占優勢地位的時代會過去，因為我們的生活已處處是數據因此不管是不是資訊部門的人員，在這個數據充斥在生活周遭的時代，仍然要了解該如何善用、解讀數據背後的價值。

迷思六：大數據是萬靈丹

千萬別以為大數據是萬靈丹，能帶來最好的解決方案！大數據帶來的只是數據和更多的數據，但它究竟隱含什麼價值洞見，必須得靠歸納者自行解讀。數據來源愈多，就愈有可能產生矛盾和分歧，不同的資料之間若缺乏事前縝密且詳細的假設，而進行了錯誤的分析，就有可能被導向錯誤的方向。就好比毛毛雨，從四面八方交錯而來的細小雨滴，容易遮蔽眼前的視線。這時我們才知道，其實模稜兩可才是大數據的主要特徵。那麼在茫茫數據海中，到底什麼是值得相信的？這就得仰賴有經驗者的專業判斷，化解證據與證據之間的衝突和矛盾。

結語

大數據不是萬靈丹，它只是一項加速工具，交由清楚方向清楚、策略及且思維縝密的人使用，才能發揮加成的效果。阿里巴巴集團副總裁車品覺鼓勵中小企業在踏上大數據之路前，先試著用數據理解自己、量化自己，在這個基礎上去設計數據決策，將會比單純「為數據而數據」有力量許多。

作者：Joanne Doong、Winnie Yeh、Tina Wang

資料來源：

• 大數據的迷思一：平台不等於數據分析
• [專訪] 三大數據迷思，八個數據實戰密技！阿里巴巴副總裁一次教
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