大數據是什麼？
這個近年來火紅到不行的詞，看過的人很多，懂的人卻很少，但不去理解，可能就搶不到未來的市場。回頭看，已滲透所有人生活的科技，記錄著所有人的行為，從1987年以來，光是20年內，累積的數據已暴增8200倍，當你想理解這些數據的意義，趨勢早已走到下一個階段。
要怎樣才追得上？《30》與《哈佛商業評論》繁體中文版主辦的「數據力決策論壇」，特別邀請大數據權威麥爾荀伯格（Viktor Mayer-Schonberger），並在台灣進行一系列的演講，分享大數據最新的觀念。
荀伯格指出，在全球的產業鏈下，以代工為主的台灣，一定要建立大數據資料庫，如果一直處在設計端說什麼就照做的被動狀態，那麼不僅無法打造自己的品牌，更可能在5年內失去與世界接軌的競爭力！
其實善用大數據不難，「重點是要了解大數據的Mindset！」這個全新的觀念顛覆了商業的遊戲規則，企業老闆們不能再恪守傳統的行銷思維；而且數據更不是大就好，而是要利用它做更精準的行銷，看到數據的價值，才是制霸未來的關鍵。
大數據的Mindset
「要如何運用大數據？Mindset是關鍵！」荀伯格開門見山的表示，要有效運用數據的重點，在於如何接近（access），並了解背後的意義。而要怎麼接近，他提出3點建議：
1.數據多：盡可能蒐集數據，無論是顧客或是產品資訊，並建立自己的資料庫。
2.重質量：數據不是囫圇吞棗，來者不拒，而是事先設定好目標，將對自己有用的數據一網打盡。
3.窮盡方法：不能只找目前需要的，而要用盡辦法，網羅相關的數據。
荀伯格以相機為例，過去如想照出有景深的照片，需要一張底片，若想變換焦距，還得按一次快門；而現在的數位相機，一鍵就能搞定，原因在於數位相機能一次捕捉好現場足夠的數據，想怎麼變焦，後製都能解決。
巨量的數據，為的就是要有資料庫，而有了穩固的數據資料庫，就像是兩棲特戰隊的蛙兵，水攻陸戰，都能因應環境調整自身的戰略。大數據的心法，並非蒐集就能交差了事，重點在於面對龐大資訊，必須保持彈性，因為任何一個排列組合，都可能是未來的商機。
理論翻轉，從數據找idea
數據在過去扮演的角色，主要都是在檢視理論是否能成立。但這種先假設再驗證的邏輯，恐怕不再管用，「未來想法和數據間的關係，可能會翻轉。也就是說，idea將從數據裡產生。」荀伯格認為，從數據找答案，才能更快更省成本。
他提到美國超市都會賣蘋果派，然而這就是美國人最愛的點心嗎？就刻板印象來說，蘋果派就是每個人都愛的國民甜點，而且尺寸大才受家庭歡迎，廠商也因此大力促銷，但銷量卻總是難以突破。於是他把超市的銷售資料撈出，沒想到尺寸小的櫻桃派，才是銷售榜的常勝軍，透過數據的檢視，廠商也才能在行銷策略上，重新調整。
大數據讓理論翻轉，利潤產生流程也因此改寫：
[OUT] 過去的商業模式：生產產品→數據找到問題→重新設計行銷模式→生產產品
[IN] 未來的商業模式：數據找出ideas→設計行銷模式→生產產品→數據找出ideas
我們不能再靠直覺做事，心之所向絕不是決策標準，因此，傳統的先產再銷方式可能不再適用。「我們必須要有蒐集、儲存、分析數據的能力。」荀伯格進一步指出，一個好的數據專家，要有想像力和說故事的能力，把故事說好，即便你年紀再輕，都有翻身的機會。
規模不是問題，敏捷活躍最重要
一般總認為，建置大數據架構與環境所費不貲，中小企業通常無法輕易投入如此鉅額的成本，無法從中獲利。但荀伯格卻認為，企業並非規模大就安全，就能一直用老方法做生意；小規模企業也有優勢，因為規模小，只要你能存取資料，就能迅速進展。
因為人是動態的，人們不斷改變行為，企業需要一直重新調整正在做的事，重做分析、重新假設。大企業像超級油輪，沒辦法迅速移動；而一間敏捷活躍的小企業，動作靈敏，你有機會嘗試，甚至重複嘗試，往往能做得比大企業更好。
在大數據時代下，規模的意義跟以前不同，規模的概念不再是線性。中型企業面臨的挑戰最嚴峻，因為即使懂得聘用數據分析師等人才，也往往聘不到人。不愛冒險的優秀數據分析師會去大公司，願意冒險的聰明數據分析師則會去新創公司；沒有人會選擇中型企業。所以中型企業的挑戰最大，而小型公司最具優勢。
荀伯格舉了一個真實例子。幾個月前，他接獲德國大型汽車製造供應商邀請，與董事長會談。董事長說：「我知道大數據很重要，這是個大改變，但我非常擔心我們的經濟。我們的供應商是中型企業，他們聘不到數據分析師。」因此該董事長告訴總理梅克爾，這是近3、40年來德國經濟面臨的最大挑戰，「我們需要提供合適人選，來幫助中型企業在這場新遊戲中獲得成功。」也因此，德國決策官員正積極考慮實際的推動方案，來創造更多數據分析師，不只為了大企業和新創公司，更是為了中型企業，因為他們缺乏數據分析師的專業知識。
用數據販賣經濟指標
但荀伯格也強調，「如果你說『我要聘請5名、10名數據分析師，來解決大數據挑戰』，那就大錯特錯了。」更重要的是思維的改變。
就像生產咖啡自動販賣機的某中歐公司，將產品賣給波蘭、斯洛伐克、匈牙利等東歐國家工廠。由於這些販賣機需要補充咖啡粉等原料，透過網路連線，公司可以得知每天賣出的咖啡量，結果發現，多年來工廠員工每天喝的咖啡量都一樣，不論景氣好壞，需求都沒有變化。生產咖啡販賣機的公司得出結論，如果賣出的咖啡量增加，就代表某個工廠聘雇了更多員工，也代表他們改兩班制為三班制。
換句話說，因為他們有好幾萬台販賣機，放置在東歐好幾萬個工廠中，分析販賣機提供的數據後，可以即時觀察出經濟指標。這家公司只是個咖啡販賣機生產商？非也，它能利用數據，販賣經濟指標給特定部門或整個產業。一旦有了這種思維，你就能了解，你擁有的不是咖啡販賣機，而是在東歐工廠蒐集資料的平台，有這樣的思維下，聘雇數據分析師才有用，你才有辦法有效運用大數據。
數據，將成為你的營收之一
台灣大部分公司，在全球市場都沒有直接客戶，要是不經過貿易公司，該怎麼利用大數據？荀伯格舉了某歐洲汽車製造商的例子，說明手上握有數據該怎麼運用。
這家製造商所生產的汽車內建有感應器，當車子進廠維修時，即能蒐集數據回送進行分析。但面對汽車零件缺失的數據，他們陷入了兩難：如果告訴供應商，要求更換零件，使用同一家供應商的競爭對手也能從中獲利；但如果不告訴供應商，可能引發法律責任，也可能真的產生安全問題。最後的決定是：由自己的設計團隊分析有缺陷的零件，想出解決方案，再回頭將這個解決方案，以授權金的方式賣給供應商。其他使用同一家供應商的競爭對手，想要用無缺陷的新零件，也必須支付授權金。
大數據轉換成授權金，就是讓數據產生它該有的價值。荀伯格強調，如果台灣的供應商、設備製造商不這麼做，未來幾年內就會錯失良機。
未來將可以預見，汽車製造商賣車給消費者時，得到的除了金錢之外，數據也將成為營收之一。例如消費者如何開車、開多快等，從這些數據可以得知哪些路段很危險、什麼樣的車會遇到什麼樣的問題。他給台灣OEM起家的製造業建議是：「如果不這麼做，儘管最後你賺到錢，但你的定位將淪為商品化公司，只能和競爭對手削價競爭，你再也無法革新，因為你不知道消費者想要什麼，你不知道自己的問題是什麼。因此你必須快速思考，在數據潮流中，你要扮演什麼樣的角色。」
