調查：企業僅掌握20%數位化價值
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根據思科（Cisco）最新發表的報告顯示，在16個私部門產業中的公司，2015年僅掌握20%的總「數位化潛在價值」。數位化潛在價值可用來評估企業經濟的收益或虧損，包含兩個衡量指標：企業利用數位化投資或創新，拓展全新營收或存款來源；以及產業內競爭時所造成的價值轉移，意指企業依據自身數位化的能力，所衍生與競爭對手爭奪價值的能力。
該項報告名為《如何開啟私部門的數位化價值之旅》，針對16個產業進行調查，分析其中350個進行數位化的案例。這16個產業當中的其中6個，包含製造、金融服務、零售、服務供應商、醫療，以及石油/天然氣，將會在未來10年內，佔據近四分之三的全球總體私部門產業價值。
報告中發現，如蘋果、Uber和Tesla等數位化的領先企業，比起其他企業更擅於掌握客戶的價值，因為他們勇於創造全新的商業模式，來挑戰產業傳統。
以產業發展研究為例，零售商藉由數位化投資，能明顯改善店內的客戶互動和員工效率，能協助零售商在面對網路原生對手時，擁有更大的競爭力。
思科數位長Kevin Bandy表示：「根據研究顯示，企業若要在私部門中掌握數位化的價值，需要嚴格評估各種能為客戶帶來價值的途徑，並勇於打破傳統規則，即使這些規則為企業創造了現有的成就。打破傳統規則意指挑戰企業，並願意在營運、文化、收入模式、技術成熟度，以及技術方面不斷進行根本性的變革。」
根據報告顯示，產業發現數位商業解決方案所創造的最高價值，具備2項共同特徵：
1.提供的產品、服務類型，以及提供方式，均採用IT密集型策略
2.在企業的IT和營運技術（OT）中提供更高的融合性
報告中列出數位化策略的3大步驟：
1.依據目前的能力和業務目標，確立一個起點。
2.選擇能帶來高價值商業報酬，及鼓勵自籌資金的數位化案例（例如：可快速致勝，為數位化策略提供長期金援）。
3.以敏銳的洞察力、明智的決策制定和快速執行能力，建立數位化的業務敏捷性。
思科研究也顯示，網路安全策略逐漸成為企業成功數位化的必備因素。在未來10年，有效的網路安全策略預計能為私部門帶來5.3兆美元的價值。其中68%的價值，與公司將網路安全策略整合至原有數位基礎建置中，推動創新及促進成長的能力息息相關。唯有以消費者和以人為本的連接技術推動創新時，網路安全價值才會成長。
該研究也表示，儘管消費類技術，如穿戴式裝置等，所帶來的數位價值越來越顯著，甚至超越企業對企業連接的價值，但在工作場所中，以人為本的數位解決方案，如行動辦公和視訊協同合作等，也能促使企業更快速及高效地進行創新。完整報告可至思科網站檢視（http://c-cf.link/?S15R12）。
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實價登錄、政府預算…台灣資料開放 全球評比第一
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2015-12-10 03:37 聯合報 記者李昭安／台北報導
行政院陸續開放國道電子計程收費（ＥＴＣ）等「高應用價值資料」，成果被國際「看見」，我國今年獲選英國「開放知識基金會」（ＯＫＦＮ）資料開放國際評比全球第一。 本報資料照片
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2015年資料開放世界排名 圖／聯合報提供
分享英國「開放知識基金會」（ＯＫＦＮ）資料開放（Open data）國際評比昨出爐，台灣在全球一百廿二個受調查國家中名列第一，比去年進步十名。前五名其他國家包括英國、丹麥、哥倫比亞、芬蘭及澳洲，美國排名第八，新加坡、韓國第廿三，日本第卅一、中國大陸第九十三。
ＯＫＦＮ二○一三年起針對各國資料開放類別及品質進行評比，台灣前年名列第卅六名、去年進步到第十一名，今年名列第一，排名「大躍進」，在政府預算、公司登記、地理圖資、汙染排放等十三項評比指標中，有九項拿到全球第一。
各項「資料開放」調查指標中，台灣去年在「國家統計」項目（包含國民所得、失業率、人口數等資料）排名第六十名，今年往前推進五十九名、名列第一。「選舉結果」項目則從第五十一名進步到第一名，政府預算也從第廿二名進步到第一名。這三項是進步最多項目，也是總成績「大躍進」主因。
行政院昨指出，今年為「Open data深化應用元年」，陸續開放國道電子計程收費（ＥＴＣ）、不動產實價登錄、政府預算及決算等「高應用價值資料」，成果被國際「看見」；未來會繼續擴大資料開放範圍，並與民間合作、加強應用。
行政院副院長張善政表示，據統計，今年一月前，政府釋出的開放資料不到三千四百件，但在行政院長毛治國全力「催促」下，短短十個月間，資訊量極速上升到一萬兩千兩百件。未來政院將繼續督導各部會盡速釋出資料，也希望地方政府一起合作，「明年接手的新政府，有責任維持全球第一成績。」
台灣資料開放世界評比 圖／聯合報提供
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【經濟日報／記者林安妮／台北報導】
英國開放知識基金會昨（9）日公布，台灣開放資料評比從去年的第11名，挺進全球第一，中止英國二連霸紀錄。不過，該評比也點名，台灣的政府支出、土地所有權、郵遞區號及天氣預報等四領域，還有進步空間
開放資料、大數據及群眾外包，是行政院長毛治國一年前剛上任時提出的「科技三箭」。毛治國指定行政院副院長張善政已密集操兵一年，在部會間拔除不少「資料釘子戶」。張善政昨天也說，下一步會由中央各部會訂定開放規範，鼓勵地方政府勇敢釋出交通、治安與環保數據。
英國開放知識基金會自2013年起，評比全球主要國家開放資料程度，不僅要求數量要多，品質、更新頻率也要高。過去兩年，均是地主國英國拿到冠軍，今年，我國是以大躍進之姿，挺進第一名。
在13個評比指標中，我國進步最大者，像是國家統計去年排名第60，政府預算去年排名第22名，今年均直奔第一。表現較差的指標，則有土地所有權（第53名）、郵遞區號（第49名）、政府支出（第八名）及天氣預報（第七名）。
張善政表示，土地所有權資料是今年新增指標，因牽涉到要公布土地所有權人，政府將研議在確保隱私權下局部公開；政府支出一項，因指標要求精確到個別交易紀錄、日期、供應商名稱等，政院上周已要求公共工程委員會連同政府採購資料公開，一同檢討。至於何以看似「無害」的天氣預報與郵遞區號，台灣表現不佳？張善政解釋，指標要求要有過去一年的歷史溫度，郵遞區號也需連同經緯度一同公布，主管部會交通部已允諾，會盡速補足。
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善用管理機制 大數據用守平衡
2015年11月27日 04:10 簡立宗
資策會科法所於日前科技法制論壇討論到大數據應用下的資料可用性與資料保護議題，主持人行政院科技會報辦公室科技創新組主任柴惠珍認為，面對開放資料引發的個人資料保護議題，不妨參酌國外做法，思考在去識別化手段外，建立其他可行的管理機制。
主講人臺灣開放資料計畫發起人張維志指出，避免隱私侵犯，重點非僅嚴密規範個資釋出，而應思索如何防止侵犯隱私的行為。資策會科法所專案經理許慧瑩說，個資的蒐集、處理與利用，需符合「特定目的＋」，否則將落入特定目的外運用，相關課題值得探究。
與談人財政部財政資訊中心主任蘇俊榮表示，以該部與其他研究機構的合作經驗，資料提供的門檻無需太高，但在應用發表成果前，務須歷經嚴格審查。法務部法律事務司科長李世德說，透過匿名化，達到無以直接或間接識別個人身分，即不需論究是否符合特定目的，即可保護個資隱私。中央研究院資訊科學研究所研究員王大為建議，可參考澳洲「公共利益決議（PID）」制度，無需預先設想通用方案，而是審查個案公共利益是否重於當事人個資隱私保護。
台北大學法律學系副教授陳愛娥表示，個人資料保護法規定對於個資做特定目的外利用，不以去識別化為完足，仍需符合基於公共利益為統計或學術研究而有必要等法定情形才能為利用。中原大學財經法律學系專任教授江耀國指出，政府可參考歐盟指令、英國ICO以合理性原則，透過識別主體、識別方式與措施，判斷個資之可識別性，創造可行的去識別化標準。(工商時報)
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將員工數據化管理
By 顏嘉南, www.chinatimes.com查看原始檔
紐約時報日前揭露亞馬遜（Amazon）利用數據來管理員工，並推崇「適者生存」文化，造成職場競爭劇烈。不過專家指出，數據式管理在職場將越漸普遍。
紐時的報導披露亞馬遜的「血汗內幕」，該公司鼓勵員工相互競爭，一連串的數據式考核迫使員工不斷提升績效，在高度壓力的環境下工作。
消息曝光後，亞馬遜執行長貝佐斯（Jeff Bezos）上周末在備忘錄向員工表示，該篇報導描述的不是他認識的亞馬遜文化。
然而專家表示，由於科技公司持續重塑美國職場樣貌，亞馬遜採用的數據式員工管理模式將變得更為普遍。人力資源機構Challenger, Gray & Christmas
執行長錢倫吉（John A. Challenger）指出，「每家公司開始會逐漸透過數據，以了解誰是績效最佳的員工等資訊。」
企業不論規模大小，已逐漸捨棄傳統的年度績效考核方式，改採用以數據為基礎，同時增加評估的次數和頻率。
顧問公司Accenture和Deloitte皆表示，今年將修改員工績效評估方式，將增加主管和其他內部考核次數，利用數據分析和彙整資料，比起單一考績更能掌握員工表現。
科技公司較其他產業更早利用數據來安排人員配置，谷歌（Google）藉由數據衡量專案團隊的合適人數，並透過數據發掘如何提升領導者的效率。
Forrester分析師漢莫曼（Paul Hamerman）表示，加州Glint公司透過簡短的調查，詢問員工目前狀況和對工作的看法，讓主管同時掌握公司業務和員工的身心狀況。
不過數據管理也有缺點，單純依賴數據可能造成「冷血」的觀感。只看重統計數據可能忽略員工在腦力激盪時，展現的個性和互動性等無法量化的價值。(工商時報)
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新聞小辭典︰大數據(big data）
字體列印轉寄|plurkshare
2015-02-03
大數據（big data）又稱巨量資料，是最近政界與企業界最流行的名詞；這是透過龐大的資料蒐集，且經過有效率地分析與演算，協助或提供需求者想要的訊息，以協助評估決定。
例如金管會要透過全民健保的資料，來研究重大疾病或特定傷病的發生率，有助於保單費率設定；換言之，大數據首重資料蒐集與建置，然後才有辦法充分運用。
另外，開放資料open data也常與大數據相提並論，open data是指經過挑選與許可的資料，開放給社會大眾自由使用，這些資料不受著作權、專利權限制。（記者王孟倫）
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台灣微軟：巨量資料 企業新資產
鉅亨網新聞中心 (來源：聯合報系/udndata.com) 2014-09-10 08:49
台灣微軟昨（9）日在TechDays年度論壇上，針對巨量資料（Big Data）結合機器學習（Machine Learning）的分析趨勢提出兩個看法，認為企業應將資料當成新資產並用「現金管理」，以及透過分析「預測未來」。
台灣微軟營運暨行銷事業群伺服器平台事業部副總經理周旺暾指出，企業將資料當成「現金管理」與即時分析，可以避免對手抄襲帶來的競爭。
周旺暾舉例，消費者在亞馬遜買過幾次書後，下次商城就會推薦消費者可能購買的新書，這是透過龐大的資料分析與運算而得知，競爭對手就算要複製，也不見得能夠精準抓住消費者的口味。
微軟全球資料平台總監湯中權表示，物聯網（IoT）時代帶來的裝置串連上網並不稀奇，最神奇是蒐集這些裝置間的巨量資料後，可以預測或分析「未來可能將發生的事件」。
湯中權指出，擴張的雲端平台服務帶來巨量資料，巨量資料重點不只在於資料大，而是資料的分析，透過微軟的Azure機器學習（Machine Learning），就可以做到「預測未來」，當知道未來可能發生的事情，就能提前準備，例如「地鐵可能在某個時候突然故障」等。
【經濟日報╱記者尹慧中／台北報導】
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一個分析師的閱讀時間
By 作者: seanhuang, opinion.cw.com.tw查看原始檔五月 15日, 2015
《魔球》（Moneyball）是2011年的劇情片。這部電影改編自同名小說，同時也為真人真事。本片在第69屆金球獎獲得4項提名、第84屆的奧斯卡獲得6項提名，2015年在IMDb維持7.6分高分，爛番茄指數也仍有95%的新鮮度，可以說是2011年最值得一看的電影之一。
本片描述比利比恩（Billy Beane, 布萊德彼特飾演）在結束球員生涯之後，投身於球探，之後晉升為奧克蘭運動家隊的球團總經理，帶領球隊贏得勝利的故事。奧克蘭運動家隊當實面臨的問題是：球團經費不足，只得以有限經費運籌帷幄，在一連串交換球員的過程中組成成本最低、實力最強的球隊。比利決定揚棄過去球探慣用的以質性資料為優先的調查法，純以比賽數據作為甄選球員的衡量基準。他甚至不惜逼退隊上的總球探，只為了貫徹其理念。2002年，奧克蘭運動家隊成為大聯盟史上第一隻連續20勝的球隊，但可惜的是卻沒奪下總冠軍；2004年，波士頓紅襪隊採用了比利的方式，成功奪下世界大賽冠軍。
《魔球》是一部具有時代意義的電影，特別是對於統計數據量化研究。2000年的時候，量化研究早就成為美國學術界的主流，特別是傳統上被認為是「社會科學」的經濟學、社會學、心理學、政治學以及管理學等，紛紛以量化研究強化自身理論，使自己更靠近「科學」。但統計量化在商業運作上仍非顯學，除了少數企業或者少數產業認真看待統計資訊以外，多數企業與產業還是習慣於傳統的研究方式。奧克蘭運動家隊與波士頓紅襪隊的成功當然可以視作是量化模型的勝利，但這個問題真的這麼簡單嗎？
photo credit: Sony Pictures
讓我們把時間拉回2002年，奧克蘭運動家隊董事會所遭遇的困境當中。總經理比利下定決心採用一個大家都沒有採用過的評估方式甄選球員，而這個新方法與過去評估模型所得到的結論天差地別──新、舊評估方式得到的結果不同，這是最重要的關鍵。如果新方式與舊方式得到的結論差不多，我們還可以將新方式視作是舊方式的補充、延伸或者改良，表示兩者能夠並存；然而，當兩者結果相異甚大時，就表示要不你就用舊方式選、要不你就改成新方式。舊系統與新系統、總球探與總經理，你要選哪一個？
當我們談到「評估生產要素的機制」時，許多管理者往往會直覺地認為：這種系統性的東西，反正同業怎麼做我們就怎麼作，大致上錯不到哪裡去。事實上，當一個產業越穩定、技術越成熟的時候，評估機制或者評估系統就會越趨同。
以美國大聯盟而言，過去各隊都採取「球探制」，除了觀察球員實際表現之外，更會針對其人格、價值觀以及明星氣質做整合性的考量。球探的評估方式，是以抽象的質性（qualitative）資料為主再搭配量化（quantitaive）資料為輔做為衡量。我們應該先理解的是：為什麼球探不把「球員在球場上的數值」當作是最重要且唯一的資訊？
第一，球探必須維繫團隊氣氛
棒球是團隊運動，一群優秀的球員不等於是一個優秀的團隊。球員的人格、信念、價值觀與社會性是否互相契合，是最為關鍵的問題。從執行面上看來，既有的球隊成員已經與團隊氣氛密不可分，要如何在增加新戰力、新元素的同時，還能維持團隊的良好運作，就是球探的任務。
第二，球探必須考慮球隊利潤
職業球隊不是只靠贏得比賽賺錢，明星球員帶來的經濟效益更大。職業運動的本質其實是「表演」，球員的外表、個性，與其球技、球風都一樣，都是吸引觀眾目光的要素。對於球探而言，他除了必須考慮球隊的勝利之外，同時也必須衡量每一位球員綜合性的明星特質，才能帶來更多觀眾、帶動更高的利潤。
第三，球探要能預測球員職涯
球員的過去表現不代表未來表現，從年輕新秀中發掘一流球員，本身就是一種「藝術」。說穿了，哪有人說得準一個18歲年輕球員接下來10年到15年的職涯表現？就算是在職業隊打滾了三、五年以上的資深球員，都可能在簽約之後，突然進入顛峰期或者受傷休賽。「預測」很困難，要考慮的變數非常多，而且絕大多數情況下無法從過去表現推出結論，這也就是為什麼「球探的經驗」很重要。
photo credit: Sony Pictures
比利決定純看球員過去在球場上的數據，某種程度上就是在挑戰傳統球探。球探的「經驗」真的可靠嗎？當我們選擇一位球員、拒絕另一位球員的時候，背後真的有穩定的價值系統支持嗎？而這其實就是量化分析人員的核心思考：
1. 該觀察與測量那些因素（獨變項），才能反應想改善或控制的目標（依變項）？
2. 該如何明確定義每一個因素，才能持續修正預測模型、同時複製到其他的個案上。
在《魔球》中，我們看到的是嶄新量化模型對於傳統質性模式的挑戰與衝突，但事實上，好的量化分析人員還會這麼思考：
3. 該如何衡量人類認知的動態性與不穩定性？該如何找到更多看似不可衡量的因素，並成功定義與衡量這些因素？
換言之，新方式不應該只是對舊方式的反動，應該是一種整合，只是當時的比利還沒有考慮到這麼多。以組織決策而言，比利的做法不只是「改變評估球員機制」這麼簡單的小調整，而是會衝擊組織結構甚至球隊團隊文化的大變革。奧克蘭運動家隊的董事會在面臨球隊績效不振、明星球員被高薪挖角的窘境下，放手讓比利採用完全反傳統的甄選模式，只能說是不得不然的做法。結果很「好」，但比利設計的系統真的「對」嗎？或者董事會的決策真的「對」嗎？對此我持保留態度。
2013年，「大數據」 （Big Data）這個詞彙突然竄起，數據科學一下子成了實務界的顯學，各產業與各企業紛紛引進數據研究。然而，2002年奧克蘭運動家隊董事會的難題仍讓2015年各個企業主疑惑：我們該怎樣用這些數據？這些數據可以怎麼樣幫助我們設計出新系統、良好地控制組織運作？《魔球》給我們最大的啟示或許是：量化是靈丹，但絕不是萬靈丹。別忘了所有系統──包含量化分析──都是工具，嘗試使用新工具是好事情，但如果新工具真的無法完全取代舊工具的時候，請記得交錯使用。
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