從數據足跡到數據生態系

在前一篇數據生態系的文章中，談到了企業可以利用數據足跡的商業策略，諸如:服務數據、披露數據、量測數據去取得數據。然而，有時候偏偏企業無法發展出吸引人的服務以蒐集顧客數據或利用吸引人場景去取得量測數據；有時候，企業透過披露數據去蒐集用戶數據，卻蒐集不到適當的數據或足夠的數據。

我常常在演講中舉一個例子:「大家覺得銀行累積數據量大嗎?足夠做出各種大數據分析嗎?」

真實的故事是，看似擁有豐富存放款數據的銀行，常常欠缺「最後一哩」的消費者行為數據。因此，許多金融機構還積極地與電信商、電子商務機構合作或購買數據，以取得更完整的數據(我們的隱私也這樣到處流通!!)。事實上，一個好的智慧系統是需要與發展良好的數據生態系(Data Ecosystem)。

智慧系統裡的數據生態系

一個智慧系統裡牽涉到的數據與生態系統實在不少。以智慧聯網汽車為例，我們可以盤點數據生態系:

• 基礎建設數據: 交通管理數據、緊急服務、充電站數據、道路數據、汽車分享/租車數據、停車場數據等提供用路的基本數據。

• 車載娛樂數據: 車輛導航數據、使用者車載娛樂數據喜好、娛樂內容，滿足駕駛與乘客的娛樂。

• 加值服務: 里程管理、車險、自駕車汽車的周遭掃描影像等數據，提供安全、保險、租用的額外的附加價值服務。

圖、智慧聯網汽車數據生態系(資料來源:Curry and Ojo(2020))

從這裡可以看到有政府交通單位、政府緊急救援單位、停車管理單位、娛樂內容商、保險商、汽車租賃商等各種合作夥伴，需要多方努力的合作。合作方式可以透過政府公開數據取得、購買或前篇的數據足跡商業策略來共同發展。

從顧客旅程思考數據生態系

從這個例子，是不是會嚇到這麼多數據，哪有本錢去取得或合作呢? 當然，企業不會發展智慧聯網汽車的所有服務。通常企業會依據所要發展的服務，可以從用戶使用服務的顧客旅程(Customer’s Journey)來思考數據足跡或生態系合作的商業策略。例如:Zipcar分享汽車的生態系，就可以依照用戶從手機、網站訂車乃至於尋找停車位、取得汽車以及駕駛車的車隊管理、保險等顧客旅程來思考數據取得策略以及生態系合作方式。如圖所示，思考自己專有的服務或數據以及與生態系的合作機會。

圖、ZipCar客戶旅程(資料來源:X創新)

小結

企業要發展一個好的智慧系統需要數據商業策略以及數據生態系合作。企業思考數據生態系合作對象與策略時，首先可以粗略的盤點服務體系的數據源與生態系。進一步，利用顧客旅程地圖來思考商業策略以及與數據生態系的合作方式。