如何讓大數據發揮商業價值?阿里巴巴:部門間的「連接」是關鍵

【我們為什麼挑選這本書】關於大數據,企業管理層通常都好奇:「如何確保有足夠的數據來發展人工智慧?需要儲備什麼樣的人才?」不過,大家卻忽略了大數據能力的根源 ······

在《數據的商戰策略》一書中,作者點出大數據能力的根源來自連接,而連接的基礎則是數據的流通和標準化。他強調,「互惠互利」才是大數據流通的永恆關鍵,如果企業懂得這個道理,將會是未來的數據之王!(責任編輯:陳美羽)

在拜訪一些公司時,我發現,大家所講的數據來源其實就只有幾個,很少看到「養數據」做得好的例子。也就是說,大數據產業目前面臨的挑戰,並不是沒有好的演算法,也不是沒有好的數據工程師,而是數據來源比較單一。

大數據能力的根源從何而來?

在數據科學成為炙手可熱話題的兩年後,我發現,我被企業管理層問最多的問題是:如何確保有足夠的數據來發展人工智慧?需要儲備什麼樣的人才?

我認為,大家都忽略了 大數據能力的根源來自連接,而連接的基礎是數據的流通和標準化。 老實講,「不在此山中」的企業可能還對由此帶來的痛苦沒多大感覺。比如,有些 CEO 問我,如何打通企業各部門之間的數據,並且防止陽奉陰違的事情繼續發生?

以阿里巴巴為例,打通數據,絕對不是馬雲一聲令下就可以解決的問題。從 2014 年開始,阿里管理層多次要求各業務部門(包括支付寶)無條件地將數據互通,然而,換來的終究也只是表面的打通而已,底下的人陽奉陰違也是花招不少。

比如,我有數據,但是我不告訴你有什麼;就算你知道我有數據,但我不能保證提供給你的是有品質的數據。因為沒有業務關聯,對方很難長期、義務地配合,所以就更不會把新增的業務數據和盤托出了。

所有的數據流通必須建立在「互惠互利」上

在這個人工智慧蓬勃發展的時代,數據的增量比存量多。多變的業務場景,也意味著需要敏捷的數據更新(包括結構)。

在你使用數據時,數據本身可能早就出現了定義上的變化,數據斷裂(data broken)指的就是數據已經不能反映當前現實,因此,以這些斷裂數據為基礎的任何人工智慧演算法,都會相應地產生偏差。

這種事情表明了什麼? 所有的數據流通必須建立在一個永恆不變的道理上:互惠互利,否則你無法做到對數據進行適時的修正。

雖然說高層掌握著權力,但要發揮出整體的數據策略,只靠從上而下的命令是不可能的,還必須依靠從下而上的共建共創,只有這樣,才能實現合力而成的多源異構大數據。所以我一直強調,大數據是自利、利他的成品。

只要能實現互惠互利,交換數據就不是問題

我舉個例子,公車的監視器在行駛過程中錄下的資料能否與其他企業共享?公車公司當然不樂意,監視器錄下來的數據就是我的資產,憑什麼無條件地交出來?

但如果此時一家地鐵公司說,若你願意分享這個數據,我會在地鐵的大螢幕為市民提供公車轉乘資訊,以作為交換呢?

又或者,政府主動提供客流量數據,作為其他公車公司主動提供數據的相應回報呢?答案應該就明朗多了。當實現互惠互利時,技術問題也就水到渠成了。

阿里巴巴的數據流通策略

在阿里巴巴時,我是怎麼處理部門之間數據互通這件事情呢?很簡單,首先是找出大家有意願共用的部分,我稱其為企業內的公共數據,然後安排資源,把這一部分先建設起來。

選擇公共數據也有一定的技巧,簡單歸類就是:各部門已經高頻率、但低效率單線流通的數據;被野蠻複製到各部門的相同數據;大家都有意願先標準化的數據。當這些帶有公共性質的核心數據建立起來之後,大家就能更容易感受到數據實現高品質流通的意義及好處,要保證這些數據的品質和新鮮度,也相對變得容易了。

之後,我採取共創共贏策略,我將我們部門所有的,我認為很有可能成為公共數據的部分,全部擺在大家眼前。如果其他部門有人要使用的話,這些數據可謂招之即來。當然,前提是我要先完成這些資源開發。當所有人都開始使用這些數據時,我就可以輸出技術及標準,幫助其他部門完成更大範圍的數據打通。

上面兩個例子說明的就是打通大數據,不管是一家企業還是一個城市,都非常需要找到利益驅動的本源,然後找出數據流通的共通性,這可以是因為新的發展機會、改善各部門的效率,也可以是降低風險等等。 總而言之,互惠互利才是大數據流通的永恆關鍵。

有策略、懂協作,才能實現數據打通

機構越大,人事越複雜,數據打通的開展就越困難,這也就解釋了為什麼政府部門的大數據進步得這麼慢。政府機構對構建大數據系統具有集中性這一得天獨厚的優勢,但卻沒有積極性,更談不上什麼互惠互利了。

企業要實現數據打通,需要非常清晰的、自上而下的數據資源策略方向,也需要良好的、自下而上的協同能力,這兩者相輔相成。

如果你一味地想透過權力來強迫他人將數據白白地拱手讓給你,那就對不住啦,只能畫虎不成反類犬了。

(本文書摘內容出自《數據的商戰策略》,由 天下雜誌 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題。首圖來源:Pexels。)

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