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作者/洪懿妍Cheers雜誌第174期 2015-03-01 圖片來源:iStockphoto
談到現今火紅的話題「大數據」,似乎人人都明白其重要性,但又有多少人知道:大數據到手後該怎麼使用,才能讓數字發揮最大效力?

就跟所有行業一樣,任何企業想要運用大數據,最重要的是找到真正在行的人才。阿里巴巴集團數據技術及產品部副總裁暨數據委員會會長、《大數據的關鍵思考》作者車品覺,指出未來對大數據人才的能力需求,以及自己面試應徵者的考題及背後目的,非常值得參考。

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大數據人才的3種能力與5個面試問題

2015年,在企業界持續發燒的話題之一,非「大數據」(big data)莫屬,從半導體大廠台積電到名不見經傳的網路美妝賣家,都力圖將龐大的資料量轉化成營運與生產管理工具。

然而,在網路發達,收集顧客資訊變得愈來愈簡單的現在,很多企業卻發現,自己手上空有海量般的數據,卻仍搞不清楚顧客喜歡什麼產品,不知何時會有客戶上門,更別說提高顧客的黏著度了。

的確,「看」數據人人都會,但如何把它「用」出來,將數據化成商業機會,從中找到更多獲利模式,才是所有產品經理及管理者真正關心的事。

由全球最有資格談大數據的專家之一,阿里巴巴集團數據技術及產品部副總裁暨數據委員會會長車品覺所撰寫的《大數據的關鍵思考》,談的正是如何「用數據」。

不談技術,而是從實務的角度出發,車品覺將其浸淫數據十多年的經驗與體會,透過這本書一次分享出來。

為什麼他從阿里巴巴學到最重要的一件事是「人和事是分不開的」?為什麼阿里巴巴分析顧客時要用到18個性別標籤?企業想成為一家數據化公司,要練就什麼樣的內功?這些答案都可以從書中找到。

不過,一如書名《大數據的關鍵思考》,車品覺更想告訴讀者的是基本面的東西,包括如何正確的思考、提問、收集資訊、排除雜訊、管理數據乃至建立商業模式,基本上,可以分成3階段來說明。

Step 1 將問題定義清楚

關於大數據,最多人的疑惑是:海量的數據到手了,然後呢?車品覺認為,在進入大數據之前,所有行業的產品經理都必須問自己5個關鍵問題:

‧What:你要解決什麼問題?

‧Who:這是誰的問題?

‧How:你能解決這個問題嗎?

‧When:問題現在就得解決嗎?

‧Data:可以用數據解決嗎?

透過這5個問題,你可以迅速找到癥結所在,接下來要思考的是:「如何解決?」

在這個環節中,產品經理必須再自問幾個問題:

‧用戶目前的困難是什麼?

‧想像一下目前的數據可以幫得上忙嗎?

‧假設數據都可以取得,你需要哪方面的數據?

‧取得數據的成本和風險是什麼?

‧你的數據解決方案是什麼?

‧如果方案可行,如何得到及累積這些數據?

車品覺表示,第一組的問題目的在於回答「我們該做什麼?」第二組問題則是回答「我們該怎麼做?」而這就是產品經理如何「用數據」的思維模式。

在層層問答與爬梳後,你會愈來愈清楚到底要拿數據做什麼用,從「看數據」晉升到「用數據」的層次。「很多時候,我們欠缺的不是解決問題的方式,而是定位問題的能力,」車品覺提醒。

Step 2 培養具備數據分析師的能力

車品覺指出,多數企業處理大數據時碰到的最大問題就是:人。

一般人衡量大數據價值,最直接的標準是「在經營上,大數據為我賺了多少錢?帶來多少實際利潤的提升?」而解決這個問題的方法,則是傾向計算點擊率及轉換率。

然而,對企業最高管理者來說,這也許並非他想要的大數據,他想知道的可能是未來應該推出什麼產品及服務,才能制敵機先。像這種「收集數據的人不知道未來使用數據的人要做什麼」的狀況,往往造成企業內部溝通的鴻溝。

因此,真正的數據分析師,絕對不是懂得跑統計、出報表的工程師,而是要有商業概念,了解數據背後代表的顧客類型及需求,並從歷史資料中推斷出顧客未來的需求。

數據分析師應該具備的能力大致上可歸納成3點:

□識別客戶:現代人可能同時擁有手機、個人電腦、平板電腦等各種數位裝置,假設一個人有2支手機、1台iPad、3張信用卡,他每天登入你的網站,你如何得知這是同一個人?想辦法知道用戶是誰、你在對誰說話,才能走對方向開對處方。

□了解顧客的購買情境:顧客基於什麼樣的原因來到你的企業網站?又基於什麼樣的理由選擇某件特定商品?他上網的時間是清晨或晚上?為什麼在某個頁面停留得特別久?許許多多的問題,都像謎團一樣,有些可解,有些不可解,一家公司還原這些複雜購買情境的能力愈高,就愈有能力做出正確的決策。

□平衡企業價值與客戶價值:從企業價值來看,收集數據實現的是企業資源的合理分配。例如,把推薦系統做得更好,讓顧客有更高機率找到想要的產品,提高商品購買率,為企業創造最大經濟效益。

從客戶價值來說,收集數據實現的是顧客體驗的提升。例如,便捷的搜尋引擎可以讓顧客更容易找到所需的商品,創造更好的購物體驗。

如何調和企業價值與顧客價值,是對數據分析師最大的考驗。從實務經驗來說,車品覺認為「人人都是數據分析師」,技術工程師當然應該培養商業概念,但讓最常與顧客接觸的業務人員培養數據分析能力,直接應用,對企業而言會更事半功倍。

Step 3 6字訣:「混、通、曬」和「存、管、用」

車品覺指出,從2011年開始,阿里巴巴即從數據化經營走向經營數據,並形成一個良性循環,而其中的訣竅就是「混、通、曬」和「存、管、用」。數據化經營靠混、通、曬:

★混:車品覺前任公司的CEO曾要求他:「每週要跟管理業務的負責人最少吃2次飯,這會當成你的KPI。」這就是「混」,多和不同部門的人混在一起,從中培養你的商業敏銳度。

★通:帶著業務問題觀察數據,或帶著數據觀察業務,兼備二者的敏感,就是做到了「通」。

★曬:曬是「呈現」的意思,也就是在「混」和「通」的基礎上,產生出來的最終數據表現,是結合人、商業及數據後所產生的一種看數據和用數據的方法。

熟稔數據化經營的「混、通、曬」後,接下來就是經營數據的「存、管、用」。

☆存:這是數據收集的開始,亦即把數據收回來、集中、存起來。不過,收集數據不是目的,如何產生價值才是最終目標,這需要一些經驗的判斷。

☆管:保護及儲存數據。大數據的數量和廣度都很大,需要完善的管理,包括數據的來源、如何不遺失數據、如何保護數據的安全、如何讓數據準確及穩定等,都屬於「管」的範疇。

☆用:從收集數據到管理數據,繼而應用數據。到底該怎麼做,才能解決當前公司所面臨的問題?這是最困難的一個步驟,沒有標準答案,只能不停嘗試錯誤,從中得到回饋。

基本上,「混、通、曬」和「存、管、用」可以視為一個迴圈,沒有盡頭,永遠有優化的空間。如何把這些項目玩到通,端視個人的能力與修練。

不過,雖然身為阿里巴巴大數據的操盤手,但車品覺並不鼓勵大家成為大數據的絕對信仰者。就如同他在「數據十誡」(見第117頁)中所言,「讓人做人擅長的事,讓機器做機器擅長的事」,大數據再怎麼精確、神奇,缺少了「人性」,終究創造不出真正貼近顧客的產品,這是所有數據人都得念茲在茲的事。

「數據十誡」2015年版

車品覺 2 月來台,為《大數據的關鍵思考》提及的「數據十誡」,帶來最新的 2015 年版:

① 好的問題,答案就在裡面。

② 用指數思維去提煉數據。

③ 從商業智能到行動智能。

④ 連接數據可能比數據本身更有價值。

⑤ 沒有數據質量,什麼都是浮雲。

⑥ 以「假設數據是可獲取的」去思考問題。

⑦ 治理數據而非管理數據。

⑧ 學會用數據來講故事。

⑨ 用數據去改善數據。

⑩ 讓人做人擅長的事,讓機器做機器擅長的事。

車品覺如何面試大數據人才?

就跟所有行業一樣,任何企業想要運用大數據,最重要的是找到真正在行的人才。

車品覺在新書座談會中提到自己面試應徵者的考題及背後目的,非常值得參考。

Q1 請用3分鐘介紹你自己。

提問目的

如果這個人在3分鐘內沒辦法介紹好自己,就直接出局了。因為沒有簡報能力的人,就無法用簡單的方式將數據解釋給別人聽,當然不可能當數據的管理者。

Q2 介紹一項自己過去做得很成功的大數據方案。

提問目的

如果這個人做的是以前沒人做過,而他一做就搞定的東西,那並不算是好的個案,因為那只不過是佔了先行者優勢罷了。車品覺期待應徵者講的是他曾用過什麼新的數據、算法來解決問題,背後有什麼創新與思考。

Q3 如果我是某網站的CEO,今天是週一早上,請你提供我3項公司的指標,讓我知道公司上週的營運是靠譜的(中國用語,「可靠、踏實」之意)。

提問目的

這題的重點在於了解數據與商業之間的連接點是什麼,應徵者提出的指標是否可以呼應到CEO關心的事。另外,這個問題同時也在考驗對方釐清問題的能力。

「我面試20個人裡面,只有1個人會問我:『什麼是靠譜?』」車品覺解釋道:「靠譜是個概念,你沒問清楚靠譜的含義,就直接給我3個指標,無論如何都是錯的。」「若是連define(定義)問題的能力都沒有,如何管理好數據?」車品覺反問。

Q4 台灣的人口有多少?

提問目的

多數人會直接回答「2,300萬」,但車品覺會繼續追問的是「這個答案從何而來?為什麼選擇這個數字來源?你如何知道這個數字的正確性?」目的是想知道你對數據有沒有批判性的想法,還是人云亦云。

Q5 你覺得5年後的台灣會有多少人口?

提問目的

應徵者一定會有一個答案,接著就必須解釋這個答案是如何推算出來的,由此得知你如何在有限的數據裡面,用邏輯推演出5年後的人口數。

這是車品覺的面試裡最難的一題,一旦通過了這一關,「我肯定要這個人,工資絕不是問題。」車品覺篤定說道:「如果一個公司要培養數據人才,從這幾個方向來培養就對了。」

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書名:《大數據的關鍵思考:行動╳多螢╳碎片化時代的商業智慧》

作者:車品覺

出版公司:天下雜誌

出版日期:2014年12月

雜誌介紹

關鍵字: 大數據 big data 數據分析師 人才 車品覺 面試 大數據的關鍵思考

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