處處于此多元分眾的時(shí)代，有人認(rèn)為數(shù)據(jù)是新一代的天然資源，也有人說數(shù)據(jù)是與土地、設(shè)備和人力同等重要的生產(chǎn)要素；甚至有人夸張地說數(shù)據(jù)是經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)的新引擎。
?
近年來的手機(jī)普及率高，天天與數(shù)萬臺(tái)基地臺(tái)連線，創(chuàng)造出數(shù)億筆數(shù)據(jù)資料；若以全球70億人口計(jì)，每天所產(chǎn)出的數(shù)據(jù)豈只海量或巨量？簡(jiǎn)直是無以計(jì)算的天文數(shù)字，專家勉強(qiáng)估計(jì)數(shù)據(jù)量大約每3年就會(huì)翻兩倍，過去兩年，人類所創(chuàng)造出來的資料，約占人類史上總資料量的90％，而有價(jià)值的數(shù)據(jù)可能不及1％，必須靠數(shù)據(jù)科學(xué)家或資料分析師從一大堆垃圾中淘出數(shù)據(jù)來；此外，還必須能夠就所得的數(shù)據(jù)加以整理、分析，并就成果提出商業(yè)決策和建議；也就是「發(fā)現(xiàn)問題、解決問題、預(yù)測(cè)未來」。
從IT到 DT
數(shù)據(jù)科學(xué)家（以前叫資料分析師），號(hào)稱是21世紀(jì)最性感的職業(yè)，會(huì)寫程式是基本的，熟悉統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)又帶點(diǎn)社會(huì)科學(xué)背景是必需的，最好深諳商業(yè)模式（Business model）并具備商業(yè)敏感度（Business sense），充分了解消費(fèi)者心理與行為……等，最后比的是「想像力」，有一句行話是這樣說的：「先有豐富想像力，才能活用大數(shù)據(jù)」。
數(shù)據(jù)科學(xué)家的專業(yè)技能在相關(guān)的專業(yè)知識(shí)、策略性思維、快速學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力、數(shù)據(jù)的敏銳度及分析能力、問題掌握與解決能力等；判定其高下的兩個(gè)關(guān)鍵能力是分析資料能力和定義問題能力，大家公認(rèn)：「能夠從資料中找出問題點(diǎn)的人才最難得」；其實(shí)就是從IT轉(zhuǎn)向DT的能力（如附表）：從社群軟體、網(wǎng)紅直播、行動(dòng)支付……等各種消費(fèi)者介面（User interface）去掌握消費(fèi)者體驗(yàn)（User experience）及痛點(diǎn)（Pain points），傾聽消費(fèi)者的心聲（VOC），比消費(fèi)者還了解消費(fèi)者（KYC），用心去經(jīng)營(yíng)粉絲團(tuán)，提供揪心的客服，進(jìn)行精準(zhǔn)的行銷，最后應(yīng)用人工智慧去自我深度學(xué)習(xí)，把機(jī)器變成人，進(jìn)入「我的同事不是人」的時(shí)代！
據(jù)專家統(tǒng)計(jì)：分析經(jīng)濟(jì)（資料庫＋云端運(yùn)算）在2014～2017年間之年復(fù)合成長(zhǎng)率約18.5％，SAS預(yù)估年產(chǎn)值約15.4兆美元；但還有74％的企業(yè)仍在采傳統(tǒng)的方式建資料庫（Data warehouse）去挖礦（Data mining），只有7%的企業(yè)雇用現(xiàn)代的數(shù)據(jù)科學(xué)家去做數(shù)據(jù)分析，甚至有19％的企業(yè)還在觀望、猶豫；如果說數(shù)據(jù)（Data）是新一代天然資源，消費(fèi)者洞察（Insight）就成了貨幣，數(shù)據(jù)分析可讓決策更快速、更聰明，有些專家苦口婆心地提出善意的勸告：「別總是聽說，用Data找答案；別老坐著想，用Data找觀點(diǎn)；別光下指令，用Data做決策」吧！
從Big Data到Smart Data
大數(shù)據(jù)（Big Data）在全球掀起熱潮，許多知名網(wǎng)路科技公司包含Google、Facebook、蘋果及Netflix，都正急迫地找尋「數(shù)據(jù)科學(xué)家」。無論在企業(yè)扮演什么角色，學(xué)會(huì)拆解消費(fèi)者海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成巧數(shù)據(jù)（Smart Data），即能提供更客制化的服務(wù)、精進(jìn)企業(yè)獲利模式。MIT教授多哥（Cesar A. Hidalgo）對(duì)Big Data做了如下的定義：有關(guān)人類活動(dòng)所留下的各種數(shù)據(jù)軌跡，經(jīng)過視覺化（data visalization）和機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）等技術(shù)，找出一些型態(tài)和相關(guān)性，可供管理決策參考運(yùn)用或是預(yù)測(cè)未來行為例如 : Google Trend、Search Google Trends和Google Flu Trend……等，有時(shí)會(huì)讓人搞不清是熱潮？科學(xué)？迷信？有時(shí)透過Big Data競(jìng)賽方式可找出優(yōu)勝者和最好的模型 。?
?
從整個(gè)Data生態(tài)系來看，Big Data（已知或一組事實(shí)的組合）是原油，不是汽油，具有Volume（海量）、Velocity（時(shí)效性）、 Variety（多樣性）、Veracity（不確定性）和Value（價(jià)值）等「5V」的特色 : 轉(zhuǎn)化成Smart Data之後，則具有獲取能力、處理能力、分析能力、視覺化能力和說故事能力……等「5力」的特征（如附表）。
美國(guó)麻省Kensho有一個(gè)平臺(tái)「Warren」以微型衛(wèi)星建構(gòu)全球網(wǎng)路監(jiān)控企業(yè)的各重要領(lǐng)域，建立了「動(dòng)態(tài)企業(yè)資料庫」；有一家專門管理顧客關(guān)系（Customer Relationship Management，簡(jiǎn)稱CRM）的IQ公司，透過陌生接觸、熟悉接觸、合拍的方式，在油價(jià)100美元及中東政治不穩(wěn)的前提下，可掌控「能源公司之股價(jià)如何發(fā)展？」的問題；其實(shí)這已經(jīng)進(jìn)入行銷4.0（The Prediction Marketing），以預(yù)測(cè)代替猜想（消費(fèi)者到底要什么？），找出產(chǎn)品前測(cè)、精準(zhǔn)TA、精算成交轉(zhuǎn)換率、提升ROI、甚至能算出「顧客下一次的購(gòu)買是什么？」（Next Purchasing Time，簡(jiǎn)稱 NPT），從「經(jīng)營(yíng)商品」轉(zhuǎn)化成「經(jīng)營(yíng)顧客」了。
消費(fèi)者個(gè)資有價(jià)
即使是一個(gè)小咖啡館經(jīng)營(yíng)者，也可以活用大數(shù)據(jù)！通常他會(huì)掌握下列五大問題：
（1）什么是大數(shù)據(jù)？（2）大數(shù)據(jù)可以用來做什么？（3）如何收集大數(shù)據(jù)？（4）怎么判斷哪些數(shù)據(jù)資料是有用的？（5）我只是一個(gè)XXX。
他也會(huì)遵循下列六大步驟：（1）決定目標(biāo)，再運(yùn)用資料；（2）設(shè)立專案，跨部門整合；（3）條件評(píng)估，需多少成本；（4）收集數(shù)據(jù)，提早數(shù)位化；（5）資料分析，需產(chǎn)業(yè)內(nèi)知識(shí)；（6）執(zhí)行與改善，讓數(shù)字說故事。
?
聽說2018年世足賽的某國(guó)守門大將，竟也活用大數(shù)據(jù)，在PK大戰(zhàn)時(shí)，猜對(duì)某些球員出現(xiàn)什么動(dòng)作時(shí)就會(huì)踢向什么方向而防守成功，聲名大噪！
?
數(shù)位口碑經(jīng)濟(jì)時(shí)代（The Reputation Econom）指的是一種可以大量收集，即時(shí)分析并保存?zhèn)€人數(shù)位足跡，形成口碑分?jǐn)?shù)并且可以讓個(gè)人或企業(yè)取得特別好處或待遇的經(jīng)濟(jì)世界；例如積極參加LinkedIn、FB、WeChat……等社群平臺(tái)，建立個(gè)人數(shù)位口碑與專業(yè)形象（數(shù)位足跡）。大衛(wèi)．湯普森（David C. Thomson）和麥可．弗提克（Michael Fertik）就是個(gè)中翹楚，他倆會(huì)建議個(gè)人去學(xué)習(xí)建立口碑資產(chǎn)，同時(shí)針對(duì)不利口碑做澄清；建議企業(yè)利用人才庫的大數(shù)據(jù)去聘用人才、吸引顧客、保護(hù)品牌；同時(shí)也要注意避免惡意攻擊、負(fù)面抹黑、危機(jī)處理……等。
?
不管個(gè)人或企業(yè)，提供服務(wù)差異化的優(yōu)勢(shì)在個(gè)人化顧客關(guān)系（It's all going personal），一個(gè)以顧客為中心的數(shù)據(jù)分析會(huì)提供顧客體驗(yàn)（Customer Experience）、顯出顧客生活品味（Customer Lifestyle）和創(chuàng)造顧客價(jià)值（Customer Value）；消費(fèi)者開始意識(shí)到其個(gè)資的價(jià)值，掌握「消費(fèi)者個(gè)資」已成為個(gè)人或企業(yè)在數(shù)位商業(yè)時(shí)代中重要的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；取得「消費(fèi)者個(gè)資」的門檻受到個(gè)資法保護(hù)和政府各種限制影響而大幅提高，免費(fèi)的時(shí)代已經(jīng)過去；67％的消費(fèi)者認(rèn)為企業(yè)是運(yùn)用其個(gè)資的最大受益者，僅6％消費(fèi)者自認(rèn)為是最大受益者；個(gè)資銷售商機(jī)因而蓬勃發(fā)展，因?yàn)閺闹锌梢哉覇栴}、說故事，預(yù)測(cè)個(gè)人的消費(fèi)行為，再加上AI及IoT的配套，更能大幅提高營(yíng)收及獲利，讓企業(yè)如虎添翼。
算出你的下一步！
有人把數(shù)據(jù)分析認(rèn)為是「現(xiàn)代新的讀心術(shù)」，它會(huì)知道：「是誰買？買什么東西？在哪里買？什么時(shí)候買？為什么要買？」； 它會(huì)洞察你的心、研究你的消費(fèi)行為、精確掌握你的喜好、最后再賣更多的商品給你，使用的招式就是揪心客服和精準(zhǔn)行銷；有時(shí)候會(huì)讓你聽演唱會(huì)不用花一毛錢，手機(jī)、電視免費(fèi)送給你，其實(shí)它要你的心。難怪全球大數(shù)據(jù)權(quán)威專家麥爾．荀伯格（Mayer.Schonberger）會(huì)說：「創(chuàng)造性破壞才能創(chuàng)新，詢問正確的問題很重要，它比你更了解你自己，它能算出你的下一步！」
