從數據化到數據足跡

在前一篇數據化(Datafication)是將數據從實體中抽離以及數據可容易修改、移動、進行不同方式的結合並產生新的價值(請見「數據化如何創造價值?」)。這種數據化產生的價值正在破壞性地影響零售業、媒體業、醫療業、製造業等領域。

我在大學教了一門EMBA的課「大數據與商業模式」，跟同學們探討了許多行業實務上想要數據化的方向，其中，醫療業是我們一致覺得破壞式創新最大的領域之一。一方面來自於醫療業數據驅動思維的傳統(請見「防疫看數據驅動」)，一方面也來自於各種穿戴式設備的發達，可以偵測與蒐集個人的生理狀況、病徵、行為等，使得醫療業產生天翻地覆的變化。

過去，我們去醫院看診時，進行健康檢查或醫療診斷時，將數據留在醫院供醫生乃至於研究員進行使用；現在，我們透過智慧手錶將心跳、運動、睡眠留給自己與服務業者；我們也將購買相關保健食品的數據與評論留在網路上；我們也可能在網路上跟醫生進行遠距醫療。這些數據不但我們自己進行生理監控、醫生進行診斷，也可能被廣告業、運動業、保險業等進行利用。這些就是我們留下的數據足跡(Data Trace)，這對於我們的隱私產生極大的影響，但也是新服務的商機所在。

數據足跡的商業策略

美國聯邦貿易委員會發布了一篇名為「Sharing Information: A Day in Your Life」，提醒消費者每天的各種行為，包括雜貨店使用儲蓄卡到在手機上使用社交網絡APP，許多日常活動都可以讓商業得以蒐集有關的習慣、品味和活動的信息。

圖、美國聯邦貿易委員會的資訊分享影片提醒數據足跡被追蹤(資料來源: 美國聯邦貿易委員會網站)

反之，從商業的角度，則可以探討如何去獲取與利用這些數據，以產生價值。以下列舉幾種數據足跡商業模式:

• 服務數據:服務商透過服務讓用戶主動提供的訊息，如:姓名、年齡、居住國家和信用卡號、喜好等。例如:Stitch Fix女性服飾商店要求會員填寫對於服飾的喜好，以蒐集與分析會員喜好，以精準的推薦服飾。

• 披露數據:用戶在自己的臉書、部落格等網頁上進行照片的發布、文字訊息或留下各種評論。例如:Kyruus新創醫療服務公司透過蒐集網路上醫生專業、語言、醫院地點、網路評價/聲量、預約時間等大量數據，提供病人根據看診需求，提供看診建議與預約行動。

圖、Kyruus蒐集醫生相關數據(資料來源: Kyruss網站)

• 量測數據: 透過攝影機、物聯網的感測器進行各種量測，用戶或目標會有意識或無意識被蒐集數據，如:人臉辨識、人的姿勢、馬達溫度、駕駛行為等。例如:先進保險公司為美國第三大車險公司，推出Pay as You Drive Snapshot方案，依據行車紀錄決定實際保險費方案。簽約車主將專用設備安裝在車上，紀錄車主駕駛頻率、速度、駕駛里程、駕駛時段、緊急煞車次數、駕駛時間、駕駛動作等資料，以決定保險費折扣率，最高可達7折優惠。

 圖、先進保險公司Pay as You Drive Snapshot方案(資料來源: 先進保險網站)

小結

數據化價值創造的第一步來自於如何進行數據的蒐集，可以從數據足跡類型來思考商業策略，包括服務數據、披露數據、量測數據等各種策略思考如何進行各領域的數據化發展。從個人的角度，也要留意數據足跡是否不經意地被蒐集，以避免個人隱私的洩漏!!