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你具備用數據工作的能力嗎?如何當一個識讀者

用數據做事,讓工作像玩樂。圖/freepik
用數據做事,讓工作像玩樂。圖/freepik

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有時,一想到「工作」這詞,我們也許會告訴自己這詞不太好,但實際上,工作應該要跟遊戲一樣有趣才對。工作就是要樂在其中,並讓人們成功地過起想要的生活。在數據素養的世界中,用數據工作應該令人感到愉快,毫無負擔;它也應該強化我們的事業,助我們更上一層樓。用數據工作,又或者單單「工作」一詞的意義為何?我們若能瞭解「工作」這詞的意義,將使它的脈絡更加清晰、更為明白。

當我們注意到「工作」這詞的意義,我們可以找到許多的變化及概念。我想要把這視為一種「涉及投入心理或生理的努力,以達到目的或結果的活動」。好,所以用數據工作,就是一種透過數據,並涉及投入心理或生理的努力,以達到目的或結果的活動。結束。本章完。我們都懂了……不是嗎?好了,也或許我們沒懂;就來更深入探究,且更進一步瞭解這點吧。

馬克.吐溫曾說道:「工作和玩樂是用來描述不同狀況下的同一件事情而已」。工作是一種可以樂在其中的活動。既然我們已經完整瞭解「工作」這詞,也明白工作和玩樂可以相當類似,那麼,深入探究數據素養的世界和組織業務內的「工作」就會很有幫助。

同樣地,我們清楚「用數據工作」就是在組織中用數據做起某件事,以達到目的或結果。為了幫助我們瞭解「用數據工作」,結合「用數據工作」和「分析法四大層次」有助於我們將其置於實際的脈絡下、瞭解其實際效果,接著,詳細地逐一探討組織內各大部門所扮演的不同角色,則有助於我們瞭解他們「用數據工作」都在做些什麼。

分析法四大層次的每個層次在「用數據工作」方面的確是獨一無二、各有不同,卻也具備了不少的共通點。在描述性分析法中,對組織內許多不同的人和部門而言,「用數據工作」可能意味著諸多不同的事。切記,描述性分析法就是為組織描述發生過什麼事,或者正在發生什麼事。當我們利用「用數據工作」的這項特點,「描述以往發生過什麼事」正好就是我們所在尋找的定義。在組織當中,無論你是在構建最新行銷活動的數據視覺化,還是讀取已經完成的數據視覺化,你都是在「用數據工作」;我們所有的人都持續在用數據工作。回想一下第一章勞斯萊斯和航空引擎的範例吧。光是那些航空引擎,人們用數據工作的方式就有多少種?有為數據而架設感應器的人、蒐集數據的人,還有分析數據另作他用的人。這些人全都在用數據工作。

分析法的第二個層次──診斷性分析法──抑或找出描述性分析法背後的「原因」也是一樣,「用數據工作」四處可見。隨著人們試圖診斷事件背後的「原因」、找出Insight,他們都在用數據工作;無論是提問、收到報告或儀表板,同時驅動分析,你也都在用數據工作。你可以想出你正在那些方面尋找Insight嗎?是在看你最愛的球隊比賽時?還是診斷這次放假要打包什麼衣服時?你已經在用數據工作的方式可謂多不勝數。再思考一下勞斯萊斯和航空引擎的組織範例吧。我們若不打算用數據工作、找出Insight,那麼蒐集所有的資訊做什麼呢?那些用航空引擎的數據工作的人肩負起找出Insight的重責大任,尤其是在處理攸關人命的問題時更是如此。

在預測性分析法及指示性分析法中,人們用數據工作的方式很多,從協助建構出數據源的不同團隊,到用數據工作以建立分析和預測的數據科學家,乃至讀取數據的終端使用團隊,他們用數據工作的方式都不盡相同。用數據工作、與數據合作對你我而言都十分常見。實際上,我們在個人生活中也一直都在這麼做。

一如先前所言,我們有多常研究運動中的趨勢,以試圖破解我們的球隊該如何在這場大型賽事中力抗強敵?除此之外,還有其它的嗎?其實一.直.都.有!我們一直都在讀取數據、與數據合作,好讓生活充滿力量,只不過要是轉換成工作的場景,那看起來會是如何?就來看看另一則範例吧。

在下一則範例中,請想像一下我們任職於一家大規模的組織,其中人們正在研究推出新穎、創新的行銷活動,而且這家公司第一次推出這種活動。員工先前不但花上好幾個月去建構、研究這項活動,它跟公司從前所規劃的活動也都大相逕庭,於是組織裡有不少人都對這次的特殊活動感到不安。人們如何在這項活動中用數據工作?他們會去嘗試發掘什麼、找出什麼?數據素養又如何發揮作用?這就來研究不同的團隊,還有他們如何用數據工作,以協助推出這項活動,同時分析活動能否成功。

資訊技術團隊VS用數據工作

首先來看看資訊技術團隊。他們需要用數據工作,以協助推出這次活動嗎?當然要。主管指派資訊技術團隊為這項特殊的活動擷取數據源,並獲取做出明智、數據啟發的決策所需要的數據。資訊技術團隊可是在很多方面都用數據工作呢,這樣一來,才能讓終端使用者分析、消耗數據,以協助活動順利推出。

行銷團隊VS用數據工作

第二,來看看行銷團隊本身。他們需要用數據工作,以協助推出這次活動嗎?當然。行銷團隊應該用數據工作,以檢視或建構描述性分析法;也應該用數據工作,以診斷趨勢、模式與內外部數據中所發生的事件;更應該用數據工作,以建立起這項活動如何才會成功的預測,這麼一來,他們自己才能跟著成功。

業務團隊VS用數據工作

第三,來看看業務團隊。業務團隊就站在面對客戶及潛在客戶的第一線。他們回答客戶的疑問,並且調查活動、新產品、公司客戶可以獲得什麼,還有公司如何能夠利用相關事物取得成功。業務專員應該精通數據和資訊、接受數據和資訊的教育並據此建構起行銷活動,然後在彼此之間分享這些資訊,好在客戶提出要求時派上用場。

管理團隊VS用數據工作

第四,也就是最後,來看看管理團隊。管理團隊最好用數據工作以推出新的活動──特別是因為這已經超乎他們的專業領域、個人的舒適圈,加上公司過去從來也沒有這麼做過。管理者將會收到報告、儀表板以及數據和資訊,以幫助他們做出數據啟發的決策(你看,分析法的四大層次拼湊成一整張拼圖了)。他們一收到這些資訊,就會用數據工作、與數據共事。沒錯,管理團隊需要用數據工作,才能在此獲得成功。

總體來說,一如我們所見,人人在組織中都需要用數據工作,而且在每一個人決策的過程中,用數據工作的能力一直都扮演著不可或缺的角色。但很遺憾的是,工作太常被冠以負面含意,尤其在我們談及數據與分析法時,工作常被視為編碼、統計學之類的困難學科。一如馬克.吐溫所言,工作應該要像玩樂一樣才對。在做數據素養這類工作時,我們應以協助組織成功、達成目的並實現願景,同時一如我總愛掛在嘴上的──為公司帶來影響。當人們強化數據素養的技能、學習用數據工作(我要再次強調,我們所有人都會用到數據來工作,比我們可能願意承認,或是我們可能意識到的還要頻繁),並帶著愉快的心情進行,他們就會發現,用數據工作能使他們做出更明智的決策;而能做出更明智的決策,真的不只對我們的職涯有益,對我們整體的生活也有幫助。誰不希望能在求職、買車或購屋,或是選定適合的目標等方面做出更好的決定呢?用數據工作可以幫助我們不致為了數據和科技而感到手足無措,反倒可以藉由數據和科技獲得成功,並且為了自己善用這份能量。用數據工作必須成為我們進行日常工作的同義詞。

(本文摘自喬丹‧莫羅著《數據識讀者:數據素養教父教你如何用數據溝通、工作與生活》,日出出版提供)

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