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隨?全球經濟數碼化轉型穩步發展,數據逐漸變得愈來愈龐大,同時也變得更加多樣化和更具價值。故此,對企業而言,要加強競爭能力便需要對所獲取的資訊有更深入的了解,而數據分析便成了不可或缺的元素。所謂數據分析,是指適當的統計分析方法對收集得到的大量數據進行分析,為提取有用信息、尋找結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析本身就是「數據」和「分析」兩塊工作,一方面是採集、加工、整理數據;另一方面則是結合數據背景分析數據,從中提取出對業務有幫助的結論。

數據分析對企業的巨大價值體現在業務發展的前期(探索期)或階段性改進期(顛覆期)。當探索和變革業務時,企業需要數據分析去找出業務中的問題、機遇及解決方案。企業最大的成本是決策成本,而數據分析是提高企業決策能力的關鍵;當業務模式相對成熟時,企業需要數據建模來提升業務效率,從而減少運營成本等。

去年,澳洲墨爾本商學院和全球管理諮詢公司科爾尼聯合發布《2018年全球企業數據分析影響力指數》報告,研究了價值數十億美元的企業在經營過程中如何運用數據分析,以及數據分析對其利潤產生怎樣的影響。報告亦涵蓋了數據分析對拉動需求和降低成本所產生的影響,評估數據分析對企業利潤的影響,及利用數據分析創造價值需要具備哪些能力。

此外,報告認為石油、天然氣公司以及工業和技術類公司在數據分析方面的運用最為領先,它們主要利用數據分析做出更好的決策和優化客戶體驗。此外,若然在數據分析方面比較落後的企業能夠優化數據管理原則及文化,利潤將可以提升至60%。至於企業是否具備數據分析戰略,對公司收入將產生巨大影響──對數據的使用愈成熟,企業的利潤愈高。

筆者認為,企業引入數據分析後便能夠增加在市場上競爭的優勢,例如Uber透過數據分析,將乘客的目的地與乘車動機,作為提升民眾乘車體驗的基礎;而全球咖啡連鎖店星巴克推出手機APP蒐集顧客資料,從中找到最有價值的潛在客戶進行準確行銷。由此可見,對那些仍未建立數據分析系統的企業,是時候積極一點,坐言起行。