大数据转型怎么转？数据挖掘新机会

谈到企业的大数据转型，每个部门、每个人的角度都不一样。业务部是那样想、制造部是这样想、总经理却是不是这样想。
所以本次制定一个标准框架，带大家认识什么是大数据转型？该如何利用数据驱动决策的企业管理方式？以及最难的就是：该如何落地实践？
首先，我们先把「大数据」、「转型」两个切开来看，这里有个重点就是：转型是目的，大数据是手段，所谓大数据就是指产业或企业用来进行转型的大数据科技。例如最常讲的大数据、AI人工智能、物联网、云端运算以及近期开始讨论的元宇宙。
而转型谈的就是企业长期经营方向、营运模式、组织架构、资源配置方式的整体性改变。使企业塑造新的竞争优势，转变成另一种企业型态。
以一家教育公司为例，第一年是一家纯B2C的商业模式，但经过五年之后，现在2C的占比只占了10％，剩下90%都是2B。另外，过去都是实体课程的授课方式，现在有一半以上的课程都采用线上直播授课或录制线上教材的方式。从调整营收的结构，也是大数据转型的一环。
大数据转型的框架，我们可以从三个方面来探讨：
例如有新产品/服务、新通路、市场甚至新的营收模式。
例如许多制造业开始发展订阅制，跟客户的交易不再是单次，而是长期就是一种新的服务模式。
或是在疫情发生的时候，许多餐饮业受到影响，从原本的内用形式开始发展冷冻食品与外送商品。
在大数据转型的过程中，可能获取顾客的方式也会跟以往不同。例如近期苹果公司透过隐私权，影响许多业者从社群获取顾客，在业务拓展上我们的销售前、销售中以及销售后都将有所改变。
内部的产销人发财在大数据转型的过程中，也将有所改变。现在许多企业也开始成立「数转办公室」、「敏捷办公室」来协助各单位进行转型。例如许多某地区企业先前都被美国公司要求提供相关数据，其中一个原因就是为了将产业供应链流程的隐性Know How，透过AI、大数据分析，将其知识规格化。
但是，为了达到这样的转型，必须培养相对应的大数据新技能以及大数据新思维。在好几家企业在转型的过程中，最重要的其实是思维的转变。
例如，业务部过去都是透过参展的方式开拓新客户，但因为疫情或是其他因素影响下，有没有其他的大数据方式来开拓新业务？
资料经济时代，数据开始成为企业市场竞争的关键能力。未来决策开始以资料分析为主，个人经验为辅。资料必须经过整理，才能检验公司对于本身业务的想法。
在大数据转型大调查的资料显示，在就业市场，拥有大数据技能的人才非常抢手，但进一步分析却发现，84.8%企业大数据人才占比低于10%。其中，金融业与专业服务业的大数据人才占比超过两成，是所有产业里最高的。


在绩效管理上，透过即时且透明的绩效仪表板找出部门问题，透过OKR滚动式目标管理，应快速变动的管理模式。
在数据思维的前提下，我们可以盘点组织能力、员工培训成效、人才九宫格盘点到离职率分析，进一步来规划推动大数据转型上所需要的转型人才。
数据虽然非常重要，但是也发现到企业在资料整合上遇到非常大的挑战。我们也发现因企业各部门使用工具的资料来自不同的中介储存系统，导致资料不一致，使得企业平均每年损失1500万。最常出现的情况就是，在资料清理时就会发现各部门的矛盾，产生相当多的劳动成本。
为了解决企业资料整合上的问题，将企业导入用资料分析工程管理架构，来优化数据管理架构。不再因为资料清理阶段而浪费许多时间成本，让企业可以更快地导入平台，产出最有决策能力的关键指标。



在疫情后的全球大数据化时代，企业必须比竞争者更快做足准备，才能在新的市场生态中脱颖而出。
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