問題諮詢
進一步諮詢數據轉型 ?
問題諮詢
進一步諮詢數據轉型 ?
企業轉型的重要性
大家在工作場所裡，跟數據轉型最接近的工具就是Excel，也是操作數據最唾手可得的方式，但要去跟其它部門或單位去做數據整合時，因為每個人處理的習慣不同，若只用Excel較難達到整合的需求，甚至有些資料在公司的ERP裡，要跟IT單位去提出需求取得數據，就相對較不方便。會需要思考企業為什麼要去推動數據轉型，必須要有一個動機，再有方法就可以開始實踐。而動機有哪些？
一、透過數據的分析，我們可以在競爭對手裡取得相對優勢，從數據分析中，知道在公司裡面某些商品熱銷的族群是誰，透過歷史數據得到這樣的資訊，就可以及早擬定公司策略去佈局。比如說某些季節，可推某些商品在某個區域，因為透過歷史資料顯示，這樣是成功有效的，相對就可以利用數據來提升企業的競爭決策力。
二、透過資料蒐集，得到客戶資料或商品資訊，可再次行銷，無論在銷售前端，或是在IT資源，都可以從中優化客戶體驗。
三、在數據蒐集的過程中，如果資料零散，沒有標準化，將會很難去完成數據轉型整條道路。當公式套用下去再去推動時，對公司整體運作就會提高效率。
四、在取得競爭力之前，可以利用過去的歷史數據去洞察市場，加上未來的預測的經驗來去輔助公司在做轉型上面的決策。
數據決策的四部曲
數據決策該如何落實？
第一部：資料收集，有效蒐集與管理整合資料來源
第二部：轉換資料，所謂的資料工程、數據清理
第三部：數據洞察、輔助決策
第四部：資料視覺化，資料分析
有了今年的資料，可以預測明年，到了明年就要重新調整，蒐集更多數據去預測未來，這也是一般企業推數據轉型很重要的4部曲。
落實的方法與流程
通常在落實數據轉型時，因為企業裡面有不同的角色，對於數據轉型的問題定義也不同，該如何取得大家的共識？
舉例：公司的CEO在乎的是，公司有沒有辦法透過這些數據去預測公司的營收狀況，預測明年的收益成長；對銷售，會想了解什麼商品毛利比較高，什麼商品是熱銷商品，或是客群在哪邊？對行銷人員來講，推產品廣告時，該如何有效打中潛在客戶，在既有客戶裡先去做分群分類，知道忠誠客戶與新客戶後更進一步去做行銷的策略；如果是通路管理，想知道庫存要怎麼配貨、管理，如何消庫存；其它產線呢？在乎的是良率，我接單祭壇了一些嫁動率生產率等等。對客戶服務部門，想知道客戶滿意度跟資源這些案件的效率；對人資，會想了解人事成本的預算支出，員工面試轉換率、員工離職率、哪些部的流動率較高？
因應企業中每個角色的面向不同，一般在啟動資料分析會經歷的五個流程如下：
一、高層主管設定目標
二、調查現況制定計畫
三、整合資源與產業知識
四、計劃實施與執行
五、驗證結果優化調整
企業數據轉型常見的3大挑戰
一、目標指標不明確：如果目標一開始設定太大，那可能要落實起來就會有困難。如果設定的太小，對於整個藍圖要怎麼做後續的規劃也將會有挑戰，關鍵的指標該如何去設定，就會是一個很大的Know How.
二、數據完整性與質量偏低：實際落實時會發現技術與資源不足，蒐集歷史資料時，因為每個人的習慣不一樣 ，導致數據的準確度不佳。
三、整合型人才稀缺：通常IT裡懂技術或資料分析人員，對應的窗口如果是要分析不同領域的財務目標，那麼該人員可能沒辦法跟財務溝通，也很難找到適合的人擔任中間橋樑。
架構數據平台通用的5環節
先與大家分享五個數據分析的平台的架構，就可解決以上狀況：
第一步先確定資料來源，來源可能來自各式各樣的資料系統，接下來將資料做整合，整合完將資料儲存，接著就是將數據拉出來處理，最後做BI Report的量化分析。
一般在處理結構或是半結構的資料，傳統的DB都有辦法去處理，中間整合所對應到直接的工具可能是ETL常見的Tool，比如說Azure Data Factory，整合完要在雲端建立資料倉庫，而倉儲都會有對應的工具來去做相關處理，處理完後，需要給老闆看漂亮的數據報表來做決策。
其它半結構與非結構資料，也有Open Source的工具可以來輔助做支撐，這些整合起來後就是一個完整的平台架。
無論您是如上圖通用雲端標準架構或是企業資料較複雜，需要全部上雲端重構整合，這些公式都可以在腦裡先具備概念。
推動數據轉型建議先從小開始，了解最小可行性驗證或最小的量化結果會長什麼樣子，再來去逐步擴大規劃完整的架構。而碩軟可以幫助您加速推動轉型，如果公司的資料已有準備好的數據，無倫是Excel的形式，或者資料倉儲裡面已經有資料，接著選定主題，碩軟就可以協助做客製化的分析，如有任何步驟無經驗或有任何疑難雜症，請記得四字箴言：碩軟can help. 架構+分析
Author
