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從數據洞見趨勢,助台灣企業翻轉升級

論壇1〉政府、企業精采交流
文 / 林士蕙    
2015-09-30
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從數據洞見趨勢,助台灣企業翻轉升級
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〉行政院副院長 張善政

先收集資料,怎麼用要靠創意

大家討論大數據這題目已經一陣子了,推動過程中比較困難的地方在於如何換腦袋。

三年前我在行政院擔任政委時,一開始主推開放資料(open data),雖然開放資料和大數據不完全一樣,但都是資料科學的一環,需要收集資料的基本功。但一開始推的相當辛苦,就算只要每個部會拿五個單位的資料,都非常困難,就知大家在應付。

結果到了這兩年,台灣的社群輿論,與開放資料碰撞出不少的火花,公部門人員看到了,也開始反省轉向,不再像以前只要有人來詢問想申請資料,公部門就一定採保守態度,都說法規規定都不行。

當然,資料開放背後要有嚴謹考量,但是我想不開放也要有考量,因此立下規定,若決定否決某些資料的開放,都要有次長看過決定,希望多一點高層關注力量,果然,之後各部門資料開放就沒有再看到一昧地反對,慢慢走向中立態度。

今年政府推動生產力4.0或工業4.0,其實不只是自動化的延伸,而是希望中小企業善用資料做產業轉型。

最後希望大數據的創新,不只是政府要做,台灣企業也要一起換腦袋,才能達到產業升級。

〉中華電信董事長 蔡力行

善用客戶數據分析,台灣4G手機成長冠全球

用大數據換腦袋這個想法,我個人非常同意,問題是,能換到什麼程度?其實電信業手上有非常多資料,手機1000多萬、固網500萬與MOD 100多萬,有非常多,可以說是「坐擁寶山」。

問題是,怎麼把裡面的資料價值找到,還要變成賺錢的服務,這個就是挑戰。

例如從去年5月台灣推出4G後,台灣的客戶成長速度堪稱全世界第一或第二。例如分析3G或2.5G客戶過去使用電信的資料,找出潛在客戶在哪裡,直接精準行銷,成功率就很高。

中華電信也有幾個初步案例,例如做行動通訊基地台的建設,選擇地點非常重要,以前是倚賴工程部門去選,現在也是使用大數據來分析,是請行銷部門分析用戶數據,知道客人人潮在哪,從這裡來規劃設地點。一開始工程師也有點不高興,但發現資料確實有用,就讓行銷部門主導。

最近,中華電信幫中央政府做的食品雲,也值得一提。這幾年很多食安風暴,政府決心要追出每個食品的上下游供應商,找出問題。

最後,我們團隊善用電子發票裡的數據來找,精準抓出食品業上下游的供應商網絡,揪出真正出問題的廠商。

〉桃園市長 鄭文燦

大數據分析讓施政更科學,不流於主觀

地方政府有很多資料,但是資料不善用,最後還是垃圾,只是要怎麼善用,進而成為地方政府決策的參考?對此,桃園市政府已經研究好一陣子了。

資料要活用才有價值。最近,我們使用1999市民陳情與市政信箱裡抱怨的訊息做分析,這些訊息量很龐大,只要透過創新的資料科學分析,就可以從中精準分析,找到桃園市的十大民怨議題。從民眾陳情中發現,最常抱怨塞車問題的路段在哪裡?

以前這些抱怨都是用直覺解決,現在使用大數據分析,就可以很科學。桃園市政府就是用資料科學來分析這些訊息,這樣做的好處是可以得到科學化的結論,不流於主觀。

我們拿全市路段的塞車狀況,來和大數據分析結果中最常抱怨路段比對,確實印證這些路段就是有問題。從這裡可以看出來,大數據確實是揭露真相,讓證據自己說話。

另外,像是路口影像分析、交通號誌管理,都需要大數據分析。我認為,哪些公車要做專用道,哪些不需要設停車位,都要用實際交通數據做分析,不能用主觀意見來規劃,這些已經在陸續推動。

桃園目前有1700多家物流業者。桃園航空城完成後會有2500多家。以後道路會出現更多貨車,那道路環境要如何改變?這也先用大數據先分析,才來找因應方法。

現在台灣網路輿論很熱鬧,社群影響力也很大,已經是地方政府施政考量民眾回應的重點,當然輿論的運用,也不是一定要全部跟隨網民想法,但是可以深度觀察理解。這方面也可以透過社群數據研究,來發揮作用。

本文出自 2015 / 10 月號

消失中的上班族

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