數據化源起

大家都在討論大數據、人工智慧對企業帶來的數位轉型，但是如果還是從舊的思維思考頂多只是提升效率, 無法"轉型"的。數據化(Datafication)這個名詞，可以讓大家可以更深度理解數據驅動如何帶來企業數位化轉型。

我在大學教授”系統分析與設計”的課程中，常常會告訴同學，如果發現協助電子化的公司有紙本訂單、出貨單等；那麼，系統分析與設計的工作可能省了一半，亦即把相關的表單欄位與作業流程進行分析，可以容易發展相關電子化系統。

電子化或數位化(digitization)就是把既有的紙本資訊或是人們的作業流程想法，轉換成數位化格式，進行傳輸、重新使用與修改。

1960年代開始，電腦系統軟硬體技術的進步，使得企業開始發展薪酬、財務、人力資源等電子化系統。然而，2000年智慧手機、感測器等發展，開始了數據化(Datafication)的契機。數據化就是利用數位科技讓數據、資訊脫離實體物件本身。例如:透過感測器偵測橋梁的結構、停車場的空位數或者利用3D技術去掃描物件等等。這意味著電子化或數位化(digitization)是一種將資訊附著在電腦系統上、數據化卻是從實體中抽離數據，兩種思維模式並不相同。

圖、數位化與數據化演進(資料來源:Ericssion)

數據化的價值創造

事實上，數據化正是大數據中最重要的創新概念之一。Lycett(2013)教授以創新服務價值的角度，解釋數據化有三個價值創造步驟:(1)去物質化(dematerialised): 脫離既有的實體或資源以及所屬的情境 (2)流動性(liquification): 讓數據可以容易修改、移動或進行不同方式的結合 (3)稠密性(density): 組合各種資源、重新賦予特定情境，產生新的價值。

以下以Netflix的案例就可以容易地明白:

1. 去物質化: Netflix將原本傳統與DVD實體租片連結的內容數據，透過線上影片租賃的方式將數據脫離；以此，不受到DVD實體拷貝及實體通路配送的限制。線上影片的觀賞方式也打破過去觀眾收視電視頻道，特定時間播映的情境設定(如:周一周五晚上的肥皂劇)。
2. 流動性: 透過線上影片的撥放，Netflix可以很容易地將觀眾的瀏覽行為的數據進行紀錄。進一步還可以透過數據進行喜好影片的推薦，結合不同觀眾對於影片觀賞的喜好數據甚至能夠彼此的交流。
3. 稠密性: 利用觀眾大量觀看影片的數據，諸如:導演、電影類型、男主角、喜歡的橋段等，Netflix可以從各種數據結合以發展新的影片，如:「紙牌屋」等，創造新的價值。

Netflix將原本受限於實體DVD租片、特定實體通路傳送或者電視特定時段撥放的內容數據化，並能夠結合觀眾各種瀏覽行為數據，進行新的服務創新與價值創造。

小結

透過三個價值創造步驟，是不是容易地思考數據的價值創新呢? 例如:勞斯萊斯透過引擎感測器，將馬達轉速、溫度等數據從實體引擎上脫離；透過歷史數據、其他引擎的比較分析，可以預測引擎的剩餘壽命；進一步，結合天氣、油料、飛航資訊，可以提供飛機最佳運行路徑以及油料預測等新服務與新價值。那麼，不論醫療、製造、農業等各個領域，都可以從數據化的價值創造步驟來思考各種可能的創新!! 同學們，思考一下自己的熟悉的領域，如何透過三個價值創造的步驟來創造價值?