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數據無盡 分析力更關鍵 (車品覺)

By on March 3, 2021

本文作者車品覺，為紅杉資本中國專家合夥人、阿里巴巴商學院特聘教授暨學術委員會委員，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」。

大批巿民為復工提交深喉唾液樣本，檢測需求急增下導致處理時間出現滯後。（中通社資料圖片）

大批巿民為復工提交深喉唾液樣本，檢測需求急增下導致處理時間出現滯後。（中通社資料圖片）

上周看到一則新聞，由於政府要求復業處所的員工定期每14天檢測新冠病毒一次，大批巿民為復工提交深喉唾液樣本，檢測需求急增下導致處理時間出現滯後。

有記者以巿民身份致電政府檢測查詢熱線，職員稱因有不少人交回樣本包，令化驗所積壓大量樣本，雖然檢測數量有下降趨勢，但估計仍要等4天才有檢驗結果；專家明言這現象並不理想。

其實，企業內部也經常發生類似的情況，這屬於典型傳統企業的困惑。儘管每天收集的報表愈來愈多，惟遇上問題時仍一籌莫展。筆者總結不外乎3個原因：缺乏數據（Data poor）、數據質素差（Poor Data），又或是缺乏數據的洞察能力（Poor data insight）。

儘管每天收集的報表愈來愈多，惟遇上問題時仍一籌莫展。（Freepik網上圖片）

儘管每天收集的報表愈來愈多，惟遇上問題時仍一籌莫展。（Freepik網上圖片）

解決上述問題的辦法很簡單，就是把數據能力設為優先戰略目標。因此，筆者大力建議香港特區成立「特首數據辦公室」，除了加快數據收集和提升使用效率之外，又可運用數據分析能力，針對須緊急應變的事件提供聯動機制與優先服務。

記得有一次，國內某大商場的CEO邀請筆者與他們的高管一起去麗江，參加企業的年會活動。年會開始前，高層安排了一個小型聚會，席間臨時邀請筆者在眾高管發表簡短講話後做個分享。因時間倉卒來不及準備，筆者忽發奇想，即場搞了一個小玩意：在每位高管述職時，就其他與會者的行為進行一些數據收集，包括無聊看手機、寫筆記、點頭示意認同及發問次數，然後根據先後次序與內容關聯作匹配。

把數據能力設為優先戰略目標，針對須緊急應變的事件，提供聯動機制與優先服務。（Freepik網上圖片）

把數據能力設為優先戰略目標，針對須緊急應變的事件，提供聯動機制與優先服務。（Freepik網上圖片）

為提高趣味性，筆者作分享時運用了算命先生的神韻，先道出每位高管的被關注程度和內容，再談到CEO關心的重點是什麼，跟着公布每個人發言時的分析結果。演講完畢後，CEO忽然站起來說，一個外人居然比你們這些高層還要了解我，你們說是情何以堪！

筆者連忙解釋，高管們是因各有各忙，故未有注意聯動的重要性而已。筆者希望通過這事例，讓大家知道數據的收集可以無處不在，就如馬總（馬雲）說過，大數據就是還未知道怎樣用的數據！由此可見，阿里巴巴被稱為一家數據公司並非偶然，而是經過不斷堅持累積的工程。

數據的收集可以無處不在，大數據就是還未知道怎樣用的數據。（新華社資料圖片）

數據的收集可以無處不在，大數據就是還未知道怎樣用的數據。（新華社資料圖片）

(編者按：車品覺著作《覺悟．大數據》現已發售)
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